使用QGIS制作仪表板

本文介绍了如何利用QGIS结合Data Plotly插件,通过集成地图、图表和表格,创建交互式的GIS仪表板。示例教程详细展示了利用自然地球数据制作全球国家人口和GDP的饼图和散点图,展现了数据的可视化分析和灵活交互功能。

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仪表板(Dashboard)是商业智能领域常用的交互式数据可视化技术,通过集成多种数据视图,并提供不同数据视图之间的灵活交互能力,达到深入分析数据规律进而辅助科学决策的目的。

 

借助Data Plotly插件,QGIS可以实现地图、图表、表格的集成展现与灵活交互,达成仪表板的效果。本文使用自然地球(Natural Earth)网站(https://www.naturalearthdata.com/)提供的全球国家(地区)图层介绍具体制作方法。

 

示范数据下载链接为:

 

https://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/110m/cultural/ne_110m_admin_0_countries.zip

 

该图层为1:1.1亿比例尺全球国家(地区)面图层,数据大小不到200KB。解压缩后的文件夹中包含Shape格式的数据文件以及简要的数据说明。

 

本文将用到该图层包含的两个属性字段:POP_EST、GDP_MD_EST,前者为总人口数,后者为GDP,均为估计值。

 

启动QGIS,把“ne_110m_admin_0_countries.shp”图层添加到地图窗口中。将该面图层的填充颜色设置为#bbbbbb,将描边颜色设置为#ffffff。这里的颜色设置只是为了达成较好的显示效果,不是必须的操作,您可以保留系统提供的默认颜色,也可以根据个人喜好设置满意的颜色。设置完成后,QGIS界面显示如下:

 

 

用鼠标在“图层”面板里点击选中所添加的图层,然后点击鼠标右键,在弹出菜单中选择最下方的“特性”菜单项:

 

 

在弹出的“图层特性”对话框的左侧选择“图表”标签,然后点击对话框上方的下拉列表,选择列表中的“

### 如何使用地理信息系统 (GIS) 或数据可视化工具绘制全球研究区域概况图 #### 使用 GIS 制作全球研究区域概况图 为了制作全球研究区域概况图,可以利用 GIS 软件的强大功能来处理空间数据并生成地图。以下是实现这一目标的关键方法和技术: 1. **获取基础地理数据** 需要收集全球范围内的地理数据集,这些数据通常可以从公开数据库下载,例如 Natural Earth 数据库或 OpenStreetMap 提供的地图服务[^1]。 2. **选择合适的 GIS 工具** 常见的 GIS 软件包括 ArcGISQGISQGIS 是开源软件,适合预算有限的研究者;而 ArcGIS 提供更强大的商业级功能。两者都可以用来加载、分析和展示地理数据。 3. **导入与预处理数据** 将所选的基础地理数据导入到选定的 GIS 平台中,并对其进行必要的清洗和转换操作,比如投影变换、属性表编辑以及裁剪多余部分等步骤。 4. **创建专题地图** 根据具体需求设计视觉效果,设置颜色方案、符号化规则以及其他样式选项,从而突出显示特定主题的信息,如人口密度分布或者土地覆盖类型变化情况。 5. **导出最终成果** 完成所有配置之后,可将完成后的地图保存为静态图像文件格式(PNG/JPEG),也可以发布为交互式的 Web 地图以便于在线分享查看。 ```python import geopandas as gpd from matplotlib import pyplot as plt # 加载世界边界形状文件 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) # 绘制地图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) world.plot(ax=ax) plt.title("Global Study Area Overview Map") plt.show() ``` 此 Python 示例展示了如何通过 GeoPandas 库快速读取自然地球低分辨率矢量数据,并借助 Matplotlib 进行简单的全局绘图。 #### 结合数据可视化工具增强表现力 除了传统的 GIS 方法外,还可以考虑采用现代数据可视化技术进一步提升研究成果的表现形式。一些优秀的数据可视化工具有助于构建更加生动形象化的图表作品[^2]: - Tableau Public: 支持拖放界面轻松连接多种数据源,内置丰富的模板资源可供选用; - D3.js: JavaScript 图形库允许开发者完全自定义网页上的动态图形组件; - Plotly Dash: 构建响应式仪表板应用程序的理想框架之一,兼容 Pandas DataFrame 对象作为输入参数传递给其内部函数调用执行渲染过程。 ---
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