【数据分享】全国村级行政区矢量数据

行政区划边界矢量数据是我们在各项研究中最常用的数据。本次我们为大家带来的是我国分省的行政村(社区)的行政区划矢量数据!数据格式为Shp,每一个省份的行政村(社区)行政区划数据保存为一个shp文件。

数据范围:全国行政区划-行政村界

数据类型:面状数据,全国各省市县【村庄-边界】乡村界、乡村范围、村界

数据数据属性:标准12位行政区划编码、村名称、所属地区

图片

数据介绍:

分辨率:1:2万--1:5万

数据格式: SHP

数据应用行业:智慧城市、公共应急管理、城管、智慧园区管理、房产、农险、移动电信、土建、规划相关行业等等其他应用:通过经纬点,获取所在属村庄信息行政区划管理、网格化管理。

地区含:全国各省、市、县、乡镇,直辖市,兵工团等。

图片

五级行政区划:村边界数据产品涵盖五级行政区划:

一级行政区:省级行政区共31个其中:(台湾、香港、澳门除外):

二级行政区:地级行政区共334个其中:7个地区、3个盟、30个自治州、294个地级市:

三级行政区:县级行政区共2851个其中:1355个县、117个自治县、49个旗、3个自治旗、363个县级市、962个市辖区,个林区、1个特区;

四级行政区:乡级行政区共40497个其中:11626个乡:1034个民族乡、20117个镇,7566个街道、151个苏木、1

个民族苏木、2个县辖区公所;

五级行政区:村级行政区共约731658个行政村社区。12位村级代码,第1~2位,为省级代码:第3~4位,为地级代码:第5~6位,为县级代码:第7~9位,为乡级代码:第10~12位,为村级代码。

图片

需要特别说明:

在我国,行政村(社区)行政区划数据没有官方来源。我们平时获取到的各种行政村(社区)行政区划数据基本都不知道原始数据来源于哪儿,准确性也就没办法完全得到保证。

最近两年互联网上流传一份行政村(社区)行政区划数据,我们下载验证后发现该数据精度相对较高,是非常优秀的数据。我们对该数据进行了下载分享给大家。

大家使用该数据需谨慎,具体数据准确度请自行判断,该数据只能用于个人练习,不得用于商业及其它目的,我们不对该数据负责。

如何无偿获取?
+下方↓↓小助手,备注【全国村级行政】

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值