kml文件转成cvs_KML 转图层 (转换)

该博客介绍了一个独立脚本,可将KMZ和KML文件的文件夹转换为各自的文件地理数据库,再将这些数据库内的要素类合并到单个文件地理数据库中。脚本使用Python和ArcPy模块,详细展示了设置工作空间、创建主数据库、转换文件及复制要素类等步骤。

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KMLToLayer 示例 2(独立脚本)

以下脚本会将 KMZ 和 KML 文件的文件夹转换为其各自的文件地理数据库。然后,会将这些文件地理数据库内的要素类合并到单个文件地理数据库中。

注:此脚本不维护 KMLToLayer 工具中的图层文件。

# Name: BatchKML_to_GDB.py

# Description: Converts a directory of KMLs and copies the output into a single

# fGDB. A 2 step process: first convert the KML files, and then

# copy the feature classes.

# Import system modules

import arcpy

import os

# Set workspace (where all the KMLs are)

arcpy.env.workspace = "C:/VancouverData/KML"

# Set local variables and location for the consolidated file geodatabase

out_location = "C:/WorkingData/fGDBs"

gdb = 'AllKMLLayers.gdb'

gdb_location = os.path.join(out_location, gdb)

# Create the master FileGeodatabase

arcpy.CreateFileGDB_management(out_location, gdb)

# Convert all KMZ and KML files found in the current workspace

for kmz in arcpy.ListFiles('*.KM*'):

print("CONVERTING: {0}".format(os.path.join(arcpy.env.workspace, kmz)))

arcpy.KMLToLayer_conversion(kmz, out_location)

# Change the workspace to fGDB location

arcpy.env.workspace = out_location

# Loop through all the FileGeodatabases within the workspace

wks = arcpy.ListWorkspaces('*', 'FileGDB')

# Skip the Master GDB

wks.remove(gdb_location)

for fgdb in wks:

# Change the workspace to the current FileGeodatabase

arcpy.env.workspace = fgdb

# For every Featureclass inside, copy it to the Master and use the name

# from the original fGDB

feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses('*', '', 'Placemarks')

for fc in feature_classes:

print("COPYING: {} FROM: {}".format(fc, fgdb))

fcCopy = os.path.join(fgdb, 'Placemarks', fc)

arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(

fcCopy, gdb_location, fgdb[fgdb.rfind(os.sep) + 1:-4])

### ### 使用Python解析KML文件并导出为CSV格式 KML文件本质上是基于XML的结构化文档,因此可以通过解析XML的方式提取其中的地理坐标信息,并将其转换为CSV格式以便后续使用。例如,提取`<Placemark>`中的`<Point>`坐标并保存为CSV文件。 以下是一个使用Python的示例代码,利用`xml.etree.ElementTree`解析KML文件,并将提取的经纬度信息写入CSV文件中: ```python import xml.etree.ElementTree as ET import csv # 解析KML文件 tree = ET.parse('example.kml') root = tree.getroot() # 定义命名空间 ns = {'kml': 'http://www.opengis.net/kml/2.2'} # 打开CSV文件用于写入 with open('output.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) # 写入表头 writer.writerow(['Name', 'Latitude', 'Longitude']) # 遍历所有Placemark元素 for placemark in root.findall('.//kml:Placemark', ns): name = placemark.find('.//kml:name', ns) point = placemark.find('.//kml:Point/kml:coordinates', ns) if name is not None and point is not None: name_text = name.text coords = point.text.strip().split(',') longitude = coords[0] latitude = coords[1] # 写入数据行 writer.writerow([name_text, latitude, longitude]) ``` 该脚本首先加载并解析KML文件,然后查找所有包含`<Point>`的`<Placemark>`元素,提取名称和坐标信息,并将其写入CSV文件中。这种方式适用于结构较为简单的KML文件[^2]。 --- ### ### 使用在线工具进行KML到CSV的转换 如果用户希望避免编程操作,也可以使用一些在线工具将KML文件转换为CSV格式。例如,GPS Visualizer 提供了在线转换功能,用户只需上传KML文件即可下载对应的CSV格式文件。此外,一些GIS平台(如QGIS)也支持KML文件的导入和导出为CSV格式[^1]。 --- ### ### 使用QGIS进行KML到CSV的转换 QGIS 是一个功能强大的开源GIS软件,支持多种地理空间数据格式之间的转换。具体操作如下: 1. 打开 QGIS。 2. 选择“图层” > “添加图层” > “添加矢量图层”。 3. 选择KML文件并加载。 4. 右键点击图层,选择“导出” > “另存为CSV”。 5. 在导出设置中,确保坐标格式正确,然后保存为CSV文件。 这种方式适合处理结构较为复杂的KML文件,并且可以保留更多属性信息[^1]。 --- ### ### 注意事项 在进行KML文件解析和转换时,需要注意以下几点: - KML文件可能包含多个层级结构和复杂几何对象(如多边形、路径等),需要根据具体需求进行解析。 - 如果KML文件中包含多个`<Placemark>`或嵌套结构,建议使用更高级的XML解析库(如`lxml`)来处理。 - 对于KMZ文件KML的压缩格式),需要先将其解压为KML文件,再进行解析和转换[^2]。 --- ###
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