在新疆巴楚县进行棉花产量预测的研究是一项涉及利用时间序列的Sentinel-2遥感数据的先进方法。研究旨在通过分析棉花吐絮期独特的冠层特征，构建新的棉铃指数（CBI），利用这一指标可以更准确地监测和预测棉花产量。研究方法包括采用随机森林（Radom Forest, RF）等监督分类器对Sentinel-2A影像进行分类，并确定棉花区域提取的最优特征。影像分类技术的选择包括随机森林模型、支持向量机（SVM）、最大似然法等，旨在比较不同分类方法的效果，以选择对棉花区域识别效果最佳的技术。 研究过程中，选取对棉花检测有利的光谱指数如NDVI（归一化植被指数）、DVI（差值植被指数）、RVI（比率植被指数）等，并对Sentinel-2A影像的光谱波段进行光谱分析，特别关注9-11月吐絮期突出的光谱波段。使用这些波段构建棉铃指数，用于棉花区域的精准识别和监测。研究中还提到，通过比较吐絮期与其他生育期棉铃指数的精度，进一步验证了棉铃指数在吐絮期的应用效果最佳。同时，精度评价指标如kappa、总体精度、用户精度也被用于评估不同分类方法的性能。 为了实现棉花种植区域的精准识别，研究采用了图像阈值分割方法。结合棉铃指数，研究者对吐絮期9-11月的棉花进行每半个月的阈值提取，最后合成棉花区域图。此方法能够观察到棉花随时间变化的开花情况，从而提高产量预测的精度。研究还计划进行2017-2023年的相关性分析，绘制棉花分布图，与统计数据进行比较，以验证预测模型的准确性。 在棉花产量预测方面，研究方案提出构建基于偏最小二乘回归模型（PLSR）的棉花产量预测模型。此模型将基于不同生育时期的棉花产量数据构建，并用于确定棉花估产的最佳时期。研究方案还建议利用无人机遥感技术等其他遥感数据源，以提高产量预测的准确性。 整体而言，这项研究是应用遥感技术于农业领域，特别是针对棉花产量预测的一次深入探索。通过时间序列遥感数据分析，结合先进的图像处理和机器学习技术，研究者能够更有效地监测作物生长，预测产量，从而为农业生产提供科学的决策支持。

在Excel中实现省市区/县级联工具具有多方面的重要作用，能够显著提升数据管理和分析的效率与准确性。 首先，这种工具极大地提高了数据输入的准确性。通过预定义的下拉菜单，用户只能选择有效的选项，避免了手动输入错误和拼写错误。这对于需要精确数据的场景，如客户地址管理和物流配送，尤为重要。准确的数据输入不仅减少了后续数据清理的工作量，还提高了数据的可靠性。 其次，级联下拉菜单显著提升了用户体验。用户可以通过更直观和便捷的方式进行选择，减少了查找和输入数据的时间，提高了工作效率。在需要频繁输入地址信息的场景，如电商平台的订单处理和客户关系管理系统中，良好的用户体验可以显著提高工作效率和用户满意度。 数据一致性和标准化是另一个重要作用。通过预定义的下拉菜单，确保所有用户输入的数据格式一致，有助于数据的标准化管理和后续的数据分析。这对于市场调研和数据分析等需要一致数据格式的领域，尤为重要。标准化的数据便于汇总、分析和生成报告，提高了数据处理的效率和分析结果的准确性。 此外，集中管理和维护地理数据更加便捷。数据库管理员可以轻松地更新和扩展数据，而不需要逐个修改用户的输入界面。在需要定期更新地

此数据包含省、市、区、县数据，共3465个，细致到区县了。 包含行政区域代码，更新于2024年07月24日。 有些同学想要带行政区域代码的，所以重新弄了一份。 包括台湾省：台北市,新北市,桃园市,台中市,台南市,高雄市,基隆市,新竹市,嘉义市,新竹县,苗栗县,彰化县,南投县,云林县,嘉义县,屏东县,宜兰县,花莲县,台东县,澎湖县,连江县，香港：中西区,湾仔区,东区,南区,油尖旺区,深水埗区,九龙城区,黄大仙区,观塘区,荃湾区,屯门区,元朗区,北区,大埔区,西贡区,沙田区,葵青区澳门：花地玛堂区,花王堂区,望德堂区,大堂区,风顺堂区,嘉模堂区,路凼填海区,圣方济各堂区等等 ———2024年05月31日更新内容————— 有同学反馈东莞市，中山市的下面的镇和街道没有，5月31号更新加上了 ———2024年07月24日更新内容————— 更新完善香港+澳门的行政区域代码，感谢@L·兔子先生同学 JSON串比较长，有14797行，包括：北京市,天津市,石家庄市,唐山市,秦皇岛市,邯郸市,邢台市,保定市,张家口市,承德市,沧州市,廊坊市,衡水市,雄安新区,太原市,大同市,阳泉市,长治市

全球行政区矢量数据是地理信息系统（GIS）中不可或缺的一部分，它以矢量格式详细描述了地球上所有国家和地区的行政边界。该数据集的精度非常高，能够精确到县一级行政单位。这种数据通常包含地理坐标，可以用于精确的空间分析和制图。全球行政区矢量数据的格式多样，常见的有Shapefile（.shp），这是一套由Esri公司开发的地理信息系统数据格式，广泛应用于GIS领域。 Shapefile格式的文件通常包括一系列文件，不仅仅是一个单一的文件，而是多个文件组成的一个集合，这些文件通常包括：.shp（主要的矢量数据文件）、.shx（索引文件，存储几何形状的位置信息）、.dbf（数据库文件，存储属性信息）和.prj（包含坐标系统的文件）。这种格式的文件结构允许存储地理要素的形状、位置和相关属性信息，从而支持复杂的数据操作和分析。 在进行GIS项目或研究时，全球行政区矢量数据的准确性至关重要。它可以应用于各种领域，如地图制图、土地利用规划、环境监测、灾害管理、人口统计分析、交通规划以及自然资源管理等。例如，政府机构可能会使用这类数据来计划基础设施建设，或者在灾害发生时评估受影响区域。科学家和研究人员也可以利用这些数据来研究人口迁移模式、疾病传播途径以及政治经济因素对地理分布的影响。 此外，精确到县一级的行政区划数据对于那些需要进行区域分析的组织特别有价值。它们可以通过数据可视化手段清晰展示区域间的差异，帮助决策者更好地理解不同区域的特点，并根据这些信息做出更加明智的决策。由于数据包含了全球范围内的信息，国际组织和跨国公司也会利用这些数据进行全球性项目和市场分析。 值得注意的是，这些数据集需要定期更新，以反映行政边界的任何变更。例如，某些地区可能因为政治或行政原因发生边界调整，或者由于新城镇的建立和行政区的划分导致行政边界的变动。因此，提供最新版本的数据非常重要，以保证其在实际应用中的准确性和有效性。 GIS领域的专家和爱好者通常会通过各种在线资源或数据提供商获取这类全球行政区矢量数据。由于这些数据集通常体积较大，有时需要专门的软件或工具来处理和分析。常见的GIS软件包括ArcGIS、QGIS等，它们能够读取Shapefile格式的数据，并提供强大的数据编辑、分析和可视化功能。 随着技术的发展和数据应用需求的增长，全球行政区矢量数据的获取变得更加便捷。通过互联网，用户可以快速下载最新的数据集，并将其应用到自己的项目中，以满足日益复杂的空间分析需求。 精确到县级的全球行政区矢量数据是GIS领域中的一项基础但至关重要的数据资源。它以Shapefile格式存储，能够为各种空间分析提供准确的地理框架，并应用于广泛的实际工作中，为决策者提供有力的数据支持。随着技术的不断进步，这些数据的获取和应用变得更加容易，极大地促进了空间分析领域的研究和实践。

数据来源为欧盟及欧洲中期天气预报中心等组织发布的ERA5-Land数据集，涵盖范围为全国，单位为米，时间为1950年1月至2022年12月。文件格式为面要素shp文件，查询时可导入ArcGIS中打开属性表查看。地理坐标系为GCS_WGS_1984。

《吉林省行政区划矢量数据详解》 在信息技术日益发达的今天，地理信息系统（GIS）在各行各业的应用越来越广泛，尤其在城市规划、环境监测、交通管理等领域。本文将深入解析一个重要的GIS数据集——"吉林省行政区划矢量"，旨在帮助读者理解和应用这类数据。 一、数据集概述 "吉林省行政区划矢量"数据集，正如其标题所示，是关于吉林省行政区域划分的矢量图形数据。这种数据类型通常包含了省级、市级、县级等不同层级的行政边界信息，以几何形状（如线或多边形）的形式存储，能够精确地表示各个行政区域的边界。这些边界信息对于地理分析、人口统计、政策制定等工作具有重要意义。 二、数据格式：shp文件 描述中的"shp"是指ESRI Shapefile格式，这是一种常见的地理空间数据格式，由多个相关文件组成，包括.shp（几何数据）、.dbf（属性数据）、.shx（索引数据）等。Shapefile支持多种几何对象，如点、线和多边形，非常适合表示行政区划边界。用户可以使用GIS软件，如ArcGIS、QGIS等，打开并操作这些数据。 三、数据内容 "吉林省行政区划矢量"数据集应包含以下几个主要部分： 1. 省级边界：表示吉林省的整体轮廓。 2. 市级边界：细分到各市，如长春市、吉林市、延边朝鲜族自治州等。 3. 县级边界：进一步细化到各个县和区，如长春市的朝阳区、南关区等。 4. 属性信息：每个边界可能关联有行政代码、名称、人口数量等属性，便于数据分析。 四、应用领域 这类数据在多个领域有着广泛应用： 1. 地图制作：用于绘制精确的吉林省地图，显示各级行政区划。 2. 城市规划：在规划新建项目时，需要考虑行政边界，避免跨区问题。 3. 社会统计：结合人口、经济等数据，进行区域间的比较和分析。 4. 自然资源管理：了解行政边界有助于合理分配和管理自然资源。 5. 应急响应：在灾害发生时，行政边界信息有助于快速确定受影响的区域。 五、处理与分析 使用GIS软件，用户可以对这些数据进行以下操作： 1. 查询：查找特定行政区域的信息，如面积、人口等。 2. 分析：进行空间叠加、缓冲区分析、网络分析等，以解决实际问题。 3. 可视化：将数据转换为地图，通过颜色、符号等方式展示信息差异。 4. 数据整合：与其他数据集合并，进行更深入的分析和决策支持。 总结来说，"吉林省行政区划矢量"数据集是GIS领域的基础数据，对于理解和研究吉林省的行政区划结构、社会经济状况至关重要。掌握这类数据的获取、解读和应用方法，能为相关工作提供强有力的数据支持。

地图数据在IT行业中扮演着重要的角色，特别是在地理信息系统（GIS）、数据分析、导航应用等领域。"省、市、县（区）各级地图数据json"是一个包含了中国各级行政区域地图信息的数据集，以JSON格式存储，这种格式是轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也方便机器解析和生成。 JSON（JavaScript Object Notation）是一种数据交换格式，它基于JavaScript的一个子集，采用完全独立于语言的文本格式来存储和表示数据。JSON数据通常由键值对组成，其中键是字符串，值可以是各种数据类型，包括字符串、数字、数组、对象等。在这个特定的地图数据中，JSON文件很可能包含了中国的省份、城市和县（区）的名称、ID、边界坐标等信息，这些信息可以通过键值对的形式表示。 例如，一个省的JSON对象可能如下所示： ```json { "name": "广东省", "id": "440000", "children": [ { "name": "广州市", "id": "440100", "children": [ { "name": "越秀区", "id": "440104", "coordinates": [[113.264954,23.131247], [113.283945,23.125137], ...] }, ... ] }, ... ] } ``` 这里，“name”表示行政区域的名称，“id”是行政区划代码，"children"字段则用于嵌套下一级行政区域，而“coordinates”字段可能包含了一组经纬度坐标，用于描述行政区域的边界。 行政区划代码，如描述中提到的《最新县及县以上行政区划代码》，是一个用于唯一标识中国各级行政区域的标准编码。这个代码由6位数字组成，前两位代表省级行政区，中间两位代表地级行政区，最后两位代表县级行政区。这些代码在数据处理和信息交换中至关重要，因为它们能确保数据的精确性和一致性。 使用这些地图数据，开发者可以创建交互式地图应用，显示中国的行政区域划分，支持按级别筛选、查询特定区域等功能。配合特定的GIS插件，可以实现地图的渲染、定位、分析和可视化。同时，这些数据还可以用于人口统计、市场分析、物流规划等多种应用场景。 "省、市、县（区）各级地图数据json"是一个包含中国各级行政区域详细信息的数据资源，对于开发地理相关的应用程序或进行数据分析非常有用。配合行政区划代码，可以更方便地进行数据检索和处理，为各类GIS应用提供强有力的支持。

广西2020年省、市、县、乡行政区shp，矢量数据、wgs84坐标系。广西2020年省、市、县、乡行政区shp，矢量数据、wgs84坐标系。

终于将MYSQL数据库当中的数据转换成Sqlite数据库文件，格式为.db格式的， 适合android本地查询，包含provinces、cities、areas、zipcode四张相互关联的表格，有需要的可以下载。

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