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西安有几家做网站,百度热榜排行,太原医疗网站建设,52麻将官方网站做代理文章目录 1、写在前面2、QGIS将shp文件中目标区域输出为shp2.1、手动点选2.2、高级过滤 3、上述shp完成后,配合python的shp文件,即可凸显研究区域了 1、写在前面 利用shp文件制作研究区域mask,Matlab版本,请点击 Matlab利用shp文…

文章目录

  • 1、写在前面
  • 2、QGIS将shp文件中目标区域输出为shp
    • 2.1、手动点选
    • 2.2、高级过滤
  • 3、上述shp完成后,配合python的shp文件,即可凸显研究区域了

1、写在前面

  • 利用shp文件制作研究区域mask,Matlab版本,请点击 Matlab
  • 利用shp文件制作研究区域mask,Python版本,请点击 Python

2、QGIS将shp文件中目标区域输出为shp

2.1、手动点选

  • 将shp文件拖动到QGIS软件中,或者从界面【工程】中打开相应shp文件,结果如下图所示:
    在这里插入图片描述
  • 点击工具栏【切换编辑模式】进入编辑状态—>点击【框选或单击选择要素】选中目标区域—>在【图层】中右键【导出】—>【选中的要素另存为】,在弹窗中选择ERSI形状文件格式,选择导出路径即可完成,
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2.2、高级过滤

  • 除了手动点选之外,可以使用过滤功能进行快速选择,选择图层,右键选择【过滤】。在过滤窗口中选择合适的过滤条件,点击ok,(不知道为啥,我这个点击ok过滤之后,界面显示为空白,但是不影响结果输出),然后按照上述导出流程进行导入即可。
    在这里插入图片描述
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    山河四省

3、上述shp完成后,配合python的shp文件,即可凸显研究区域了

import regionmask
import numpy as np
import geopandas as gpdfile= "./china2.shp"
countries = gpd.read_file(file)
lon =np.linspace(70,140,7000)
lat =np.linspace(15,60,4500)
mask= regionmask.mask_geopandas(countries, lon, lat).to_numpy()
mask[~np.isnan(mask)]=1

在这里插入图片描述

http://www.wangmingla.cn/news/55547.html

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