Google Earth划分区域边界图经验总结 本文总结了使用Google Earth（简称GE）软件对城市进行区域划分工作的经验，并且可以应用于暂没有电子地图的初级预规划。主要包括了区域划分方法、区域保存和区域调整三个方面。 区域划分方法：在GE中点选Add Polygon图标，出现Polygon设置页面，然后用鼠标在地图上点划边界，最后按OK（确认）键即可。在Polygon设置页面中，可以输入区域名称、划线颜色和宽度。在Area选项中，选择“Outlined”，则只画出区域边界，如果选择“Filled＋Outlined”，则按照选定颜色填充区域内部；由于规划工作通常只要区域边界，因此建议选择“Outlined”。 区域保存：划好区域后，要在Places界面中查看，划好的Polygon在哪一个文件夹下面；在划区域前，鼠标选择了哪个文件夹，划好的Polygon区域就在哪个文件夹。如果之前没有选择，则划好的Polygon会存放到“Temporary Places”文件夹下，软件关闭时不会自动保存；需要用鼠标将Polygon拖动到My Places文件夹下面，则软件可以自动保存，下次开启软件时Polygon仍旧存在。对于划好的区域，可以右键保存为文件。保存时，kml格式文件可以用Excel打开，kmz为kml的压缩格式，占用空间较小，可以根据情况选择。 区域调整：在GE中划好区域后，可以对其进行修改。在Places界面中选中要调整的区域名，然后右键选择Properties（属性），弹出Polygon设置页面，可以对名称、颜色以及区域边界等进行调整。调整名称和线条颜色的方法同新建Polygon。在Polygon边界调整中，先选择边界中要调整的端点，选中的为蓝色显示，然后按住左键可以拖动，直接调整区域。对于选中的某个端点，在其他区域按鼠标左键，可以按逆时针方向增加新端点；按鼠标右键，可以按顺时针方向逐个消除端点。 区域面积统计：在规划工作中，对划分的区域要统计面积，但普通Google Earth没有统计功能。可以使用Google Earth Pro版本，安装后打开统计功能（Ruler），选Polygon子页面，然后按照原Polygon区域边界划线，得到面积统计结果。也可以使用Global Mapper软件，将GE的地图格式转换为Mapinfo格式，进行精确统计。

天地图，经纬度，青岛市及青岛市下辖的市区区域边界

等级保护-安全计算环境、安全区域边界-思维导图（xmind） 共计65个控制点，221条检测要求

genmap 自定义多个行政区域，然后通过调用百度地图API取得行政区域边界，转化成GeoJson格式提供下载。 使用方法： 把genmap.html里边的your_baidu_ak替换成你的baidu api key 双击genmap/genmap.html，在浏览器中打开 在浏览器中输入地图中心点 在浏览器中输入行政区域列表 注意：列表里的行政区域不应该有重叠的区域（比如上海市和浦东新区），大区域会覆盖掉小区域。 .点击按钮 “生成地图并且预览" 成功的话就会在下面的预览图片里显示百度地图和紫色边框的地图轮拓，生成地图并且预览旁边会出现链接”下载地图文件“ 点击下载地图文件，下载地图XXX.json 效果图 输出文件样例 { "type": "FeatureCollection", "features": [ { "type": "Feature",

广东省行政区域边界SHP数据 说明：1.来自高德2021年5月数据 2.边界到区县一级 3.文件没有标注各级行政中心 4. 21个地级市的文件已经单独分开 5.是shp文件，需要JSON等其他数据请自行转换。

滁州市区域边界shp数据，可以用于arcgis地图制作。

文件为我国34个行政区域的边界经纬度数据，经纬度坐标为gcj02坐标系，既高德坐标系。 文件为json文件，使用json方法直接加载完成导入。polyline字段为边界经纬度列表。经纬度比较详细，每个省份的边界坐标数量在1w以上，比较详细。

4）不透光区域边界的变化规律 不透光区域边界半径 对任意t, 不透光区域边界是圆周

行政区域边界提取-附件资源

MRI 的脑肿瘤检测和分割图片。 抽象的脑肿瘤是一种致命的疾病，没有 MRI 就无法自信地检测到。 在该项目中，试图通过MRI检测患者的大脑是否有肿瘤使用 MATLAB 仿真的图像。 为了为 MRI 图像的形态学操作铺平道路，首先将图像使用各向异性扩散过滤器过滤以减少连续像素。 之后调整图像大小并使用阈值图像手动转换为黑白图像。 这个初级过滤器似乎合理肿瘤存在的位置。 在这种半处理的图像上，已经进行了形态学运算，并且获得了关于可信位置的坚固性和面积的信息。 一种这两个字符的最小值已由统计确定包含肿瘤的不同 MRI 图像的平均值。 然后它被用来交付最终检测结果。 虽然这个模拟程序在大多数情况下可以给出正确的结果，但它不能当肿瘤过小或肿瘤中空时进行。 该项目的更大目标是建立一个肿瘤二维图像数据的数据库。 从特定人的不同角度拍摄的 MRI 图像并通过分析他们指出肿瘤的确切 3D 位置。 为了实现