[小o地图-数据] - 地址文字转为经纬度坐标（地理编码）

最新推荐文章于 2025-10-30 11:58:31 发布
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小Ｏ地图提供将地址转换为经纬度坐标的功能，例如：将 “北京市西城区金融街” 转换为　“116.359861, 39.917225”　经纬度坐标，并将地址分解为，北京市｜西城区｜金融街等结构。文末有小O地图介绍及下载说明。

【１】新建任务

【２】导入数据

导入要处理的地址数据，支持导入CSV和EXCEL格式的数据源。

导入菜单

选择导入数据文件后，然后进行导入设置，如下图，完成后单击确定导入，提示成功后，关闭设置窗口。

在数据表格上方选择刷新按钮，刷新查看导入的数据，如下图。

【3】执行转换

选择任务栏上的爬虫图标，开始执行，通过进度条能够查看完成情况，完成后进度条自动隐藏。

【4】导出结果

在任务栏更多菜单，选择导出文件功能，可以将数据导出成CSV或ShapeFile文件。

  • CSV文件可以用于EXCEL中打开。
  • ShapeFile文件可以在GIS软件中打开。

下图为导出ShapeFile文件在QGIS中打开显示。

 

【完】

小O地图简介

小O地图是一款基于互联网地图进行地理数据挖掘、坐标转换、地图绘制、地图图表等操作的工具类应用软件。具有易用、高效、稳定的特点，能够满足地理数据应用及处理的基本需求，也可提供个性化定制开发服务。

（1）下载软件、使用教程 登陆官网 www.GIS9.com 
（2）技术支持QQ群：955 924 536
（3）联系作者：ExcelMaps@qq.com   QQ: 2818455057

 

 

 

 

 

将地址转换为地图坐标的实现指南
weixin_42186015的博客
08-22 1099
地理编码服务的作用不仅限于将街道地址转换为地理坐标，它还能够将地理坐标转换回人类可读的地址（这一过程称为反向地理编码）。这种服务为开发者提供了将用户输入的地址信息与地理位置数据相关联的能力，对于地图服务、位置分享、本地搜索等应用来说是不可或缺的。地理编码服务的类型按照提供者可以分为两大类：商业地理编码服务和开源地理编码服务。商业服务如Google Maps API、高德地图API、百度地图API等，它们通常提供更为丰富的功能和更准确的数据，但需要支付一定的费用。
实际地址转换成经纬度
xzwbdfhdhd的博客
03-01 4653
关于如何将实际地址转换成经纬度。 首先，先用到百度地图的API,先自行注册账号,地址 http://lbsyun.baidu.com/ 按照上述操作发送请求即可使用requests.get函数去调用API。 url = ‘http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=%s&output=json&ak=%s’%(name,AK) res = requests.get(url) 话不多说，上代码。 import requests from o
【使用 百度地图API 完成实际地址转经纬度】
最新发布
m0_72915016的博客
10-30 784
借助百度地图平台，实现将实际地址转换成经纬度信息的操作。
地址（地点）经纬度批量互转及坐标系转换方法（白嫖！！！）
输出既学习
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通过本文方法，您可以免费高效地实现地址到经纬度的批量转换，无论是小规模的数据处理还是大规模的数据转换需求，都有相应的解决（白嫖）方案。
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最近出了一个这样的需求，需要把几百万的数据，进行地址，进行经纬度转换 百度api可以直接实现 缺点：需要收费，然后看了下价格，有点贵，老板肯定不愿意出钱，那没办法了，只能自己进行数据爬取
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在获取poi数据的过程中，我们无论是调用api还是在规划云这种类似接口的服务工具上获取poi点，我们都是通过关键字来获取的 但是我们有些时候获取的poi常常不是一两个关键字可以找到的，如房地产楼盘，以前的大部分是小区，如今却各种华府名苑，这些毫无疑问的干扰了我们的搜索结果和加大了我们搜索难度 所以在进行这种poi点的获取，我建议使用爬虫在购房网站上进行爬取，然后转地址为经纬度坐标，这里在房天下获取https://linfen.newhouse.fang.com/house/s/ ..
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小O地图EXCEL插件版软件是一款基于互联网地图实现地图数据挖掘、处理、分析、图表的工具软件，秉承“发现地理价值”理念，提供模板化的地图功能，并对接Excel表格数据，具有简单、易用、高效的特点，亦可提供定制化开发服务。XOMAPforEXCEL 是小O系列软件中重要一员，将持续更新，后续还会增加更多地理数据处理及图表功能 。 --支持在EXCEL表格上进行地理数据处理； --支持用户表格或模板表格； --支持在一张表格上叠加执行任务； --后续还会陆续增补更多功能，敬请关注。 软件下载登...
era5-land数据转为tif是否需要经纬度上下翻转
08-05
<think>根据用户问题，用户询问在将ERA5-Land数据转换为TIFF格式时是否需要对经纬度进行上下翻转（即调整经纬度方向）。结合引用内容，特别是引用[2]中提到的ERA5-Land数据，以及用户提到的“经纬度翻转”问题，我们需要分析ERA5-Land数据的标准存储方式。 ERA5-Land数据通常以NetCDF格式提供，其纬度方向默认是从北向南递减（即纬度值从大到小），而标准的TIFF格式（特别是GeoTIFF）通常要求纬度方向是从南向北递增（即纬度值从小到大）。因此，在转换过程中通常需要翻转纬度方向（上下翻转）以符合TIFF的标准。 结论：是的，通常需要调整（翻转）纬度方向。 理由： 1. ERA5-Land数据（NetCDF）的纬度存储顺序：90°N到0°（北半球）或有时是90°N到90°S（但通常从北向南递减）。 2. GeoTIFF标准：通常要求纬度从南向北递增（即-90°到90°递增）。 因此，在转换过程中，如果不进行翻转，得到的TIFF图像将是上下颠倒的。 操作建议： 使用GDAL工具（如gdal_translate）转换时，可以通过指定选项来调整纬度方向。例如： ```bash gdal_translate -a_ullr <左上经度> <左上纬度> <右下经度> <右下纬度> input.nc output.tif ``` 但更简单的方式是使用GDAL的净CDF驱动自动处理，但有时需要显式翻转。另一种方法是使用`gdalwarp`进行翻转： ```bash gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:4326 -wo SOURCE_EXTRA=1000 input.nc output.tif ``` 或者，在Python中使用xarray和rioxarray库可以更灵活地处理： ```python import xarray as xr import rioxarray # 打开NetCDF文件 ds = xr.open_dataset('input.nc') # 选择变量，例如温度't2m' data = ds['t2m'] # 使用rioxarray将数据数组转换为GeoDataArray data = data.rio.set_spatial_dims('longitude', 'latitude') # 翻转纬度（如果纬度是从大到小） if data.latitude[0] > data.latitude[-1]: data = data.reindex(latitude=data.latitude[::-1]) # 导出为GeoTIFF data.rio.to_raster('output.tif') ``` 注意：具体是否需要翻转取决于原始数据的纬度顺序。因此，在转换前应先检查数据的纬度顺序（即第一个纬度值是否大于最后一个纬度值，表示从北向南递减）。如果是，则需要翻转。 相关问题： 1. 如何检查NetCDF文件的纬度顺序？ 2. 在Python中如何处理ERA5-Land数据以保持正确的空间参考？ 3. 使用GDAL转换时还有哪些注意事项？</think>在将ERA5-Land数据转换为TIFF格式时，**通常需要对纬度方向进行翻转（上下翻转）**。以下是具体分析和操作建议： ### 原因分析 1. **ERA5-Land的默认坐标方向**： - ERA5-Land数据（NetCDF格式）的纬度（latitude）通常按**从北向南递减**存储，即顺序为：90°N → 0° → 90°S（数值从大到小）。 - 经度（longitude）通常按**从西向东递增**存储，即顺序为：-180° → 180°（数值从小到大）。 2. **TIFF/GeoTIFF的坐标标准**： - 地理坐标的TIFF文件（GeoTIFF）要求纬度按**从南向北递增**存储（最小值在南极，最大值在北极）。 - 经度方向与ERA5一致（西→东递增）。 因此，直接转换会导致图像上下颠倒（北半球出现在底部），需翻转纬度方向。 --- ### 解决方案 #### 方法1：使用GDAL工具（推荐） ```bash # 先检查纬度方向（若lat[0] > lat[-1]则需翻转） gdalinfo input.nc # 转换时自动翻转纬度 gdal_translate -a_ullr <左上经度> <左上纬度> <右下经度> <右下纬度> input.nc output.tif ``` 或通过虚拟翻转： ```bash gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:4326 input.nc output.tif ``` > **说明**：GDAL的`gdalwarp`或`gdal_translate`会自动处理坐标方向，无需手动调整[^2]。 #### 方法2：Python处理（xarray + rioxarray） ```python import xarray as xr import rioxarray # 读取数据 ds = xr.open_dataset("input.nc") var = ds["temperature"] # 替换为实际变量名 # 翻转纬度（若lat[0] > lat[-1]） if var.lat[0] > var.lat[-1]: var = var.reindex(lat=var.lat[::-1]) # 转为GeoTIFF var.rio.set_spatial_dims("lon", "lat").rio.to_raster("output.tif") ``` #### 方法3：手动验证方向 1. 用`ncdump`检查原始数据： ```bash ncdump -c input.nc | grep lat # 若输出：lat = 90, 89.5, 89,... 则需翻转 ``` 2. 在QGIS中加载NetCDF，通过"图层属性" → "源" 查看坐标顺序。 --- ### 注意事项 1. **经度通常无需调整**：ERA5经度范围一般为0°~360°，若需-180°~180°，可用： ```python var = var.assign_coords(lon=(((var.lon + 180) % 360) - 180)) ``` 2. **重采样场景**：若需插值到新网格（如降尺度），需确保目标网格的纬度方向正确[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何将ERA5-Land的NetCDF文件批量转换为GeoTIFF？ 2. ERA5-Land数据与其他地理空间数据（如高程模型）叠加时需要注意什么？ 3. 在机器学习中，如何处理ERA5-Land数据的坐标系统以匹配站点观测值？
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