GIS笔记之Shapefile与KML相互转换

在GIS应用中，各种不同类型数据的转换与使用是一个重要的环节。在这其中，Shapefile和KML是两种常见的数据形式，两者间的相互转换也是日常工作和学习绕不开的话题。在这里，我们将常用的几种数据转换方法整理如下。

1.Shapefile和KML数据格式简介

在开始数据转换前，有必要简单聊一聊这两种数据格式的来龙去脉。Shapefile文件是ESRI开发的一种空间数据格式，在业界有着极为广泛的应用，常用于描述几何体对象：如点，折线与多边形等。另外，除了几何位置，shp文件也可以存储这些空间对象的属性。

而KML(Keyhole Markup Language,Keyhole 标记语言)最初是由Google 旗下的Keyhole 公司开发和维护的一种基于XML 的标记语言，利用XML 语法格式描述地理空间数据(如点、线、面、多边形和模型等)，适合网络环境下的地理信息协作与共享。（摘自百度百科）

2.基于ArcMap的数据转换

ArcMap是常用的GIS软件，有着非常丰富的空间分析工具和功能。

①shapefile转KML

这里，我们可以选择使用“Layer To KML"工具（Conversion Tools-To KML-Layer To KML），将shp图层转换为KML格式。当然，根据具体需要可以对下列参数进行逐一设置。

②KML转shapefile

这里，我们可以选择使用“KML To Layer"工具（Conversion Tools-From KML-KML To Layer），将shp图层转换为KML格式。

3.基于ArcGIS Pro的数据转换

伴随ArcGIS Pro的逐步更新与发展，其使用人群也进一步扩大，同样，ArcGIS Pro也有着很强大的空间分析功能。

①shapefile转KML

同样地，在Pro中我们可以选择使用“Layer To KML"工具，将shp图层转换为KML格式。

②KML转shapefile

我们可以选择使用“KML To Layer"工具，将shp图层转换为KML格式。

4.基于Python的数据转换

在Python中，我们主要使用Geopandas来完成这一系列操作。因此，我们要确保已经完成了geopandas库的安装。

pip install geopandas

①shapefile转KML

import geopandas as gd

# 读取Shapefile文件
shp_file = "input_file.shp"  
gdf = gd.read_file(shp_file)

# 将GeoDataFrame保存为KML文件
kml_file = "output_file.kml"  
gdf.to_file(kml_file, driver="KML")
print(f"Shapefile已成功转换为KML文件：{kml_file}")

②KML转shapefile

import geopandas as gd

# 读取KML文件
kml_file = "input_file.kml"  
gdf = gd.read_file(kml_file)

# 将GeoDataFrame保存为Shapefile文件
shp_file = "output_file.shp"  
gdf.to_file(shp_file)
print(f"KML文件已成功转换为Shapefile：{shp_file}")

当然，除此之外，还有其他方便快捷的方式方法，大家可以根据具体需要灵活使用。今天的分享就到这里，后续也会继续更新相关内容，欢迎大家关注！