基于kepler.gl的地理数据可视化

一、 简介

Kepler.gl 是由Uber开源的一款地理数据可视化工具， 作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具，可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品，从而辅助数据分析工作。它制作常规地图非常简单方便，对于不会编程的朋友来说也是非常地友好，稍微摸索一下页面的仪表盘界面就可以get到用法。当然它还可以跟Python结合进行地理数据的可视化，下面我们就将结合实际例子进行介绍。

二、Kepler.gl展示数据并制作地图

打开Kepler.gl官网的demo链接 https://kepler.gl/demo （国外的网站，首次加载可能有点慢，打开后就不需要网络了）可以通过文件拖拽、或者点击页面“browse your files”按钮的形式，输入CSV文件、json文件或geojson文件（注意：不支持shapefile文件，可以转geojson后再进行数据可视化）。

这里我们就以一个CSV文件为例进行可视化展示， 输入一个CSV文件，里面包含Longitude（经度）、Latitude（纬度）、高程（Height）、name（名称）、tmean（日均温） 等字段信息...

添加这个CSV文件后，页面就会显示初始效果地图，我们可以在左侧栏目（图片中的黄色区域），调整图层样式，包括修改符号的大小、颜色、外轮廓、以及标注、底图的调整与更换，还可以根据字段进行分级设色、动态显示等等。

地理数据可视化的样式比较丰富，可以根据我们的数据，选择合适的样式，与 pyecharts, matplotlib等库的配置方式不一样，在Kepler中你不需要写很多关于颜色，图表类型等等方面的配置代码，你只需要在窗口通过鼠标操作就可以了。（注意：图形渲染依靠浏览器端也就是个人的电脑，而不是服务器端）

下图是geojson数据的展示：郑州市城区AOI数据，和郑州市OSM道路数据的查看。设置建筑物的高度字段后，可以进行三维展示与浏览，和建筑物信息的分级设色。通过鼠标在地图上的滑动还可以显示要素对应的属性信息。上面的数据大概60多MB，但是加载和渲染的速度很快，跟qgis的浏览速度差不多。在右侧的按钮中还可以进行二三维浏览切换，显示图例，切换语言等...

三、Python+Kepler.gl轻松制图

首先我们读入data.csv数据，数据准备完毕，使用代码向外部导出Kepler.gl对应的html文件，因为所有视觉元素我们都单独手动调整，这里只需要将目标数据嵌入html文件即可。数据导入进来后，作一些简单的自定义设置，就可以生成很高大上的空间可视化地图。

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@File    : 动态可视化1.py
@Author  : fungis@163.com
@Time    : 2020/07/10 21:00
@notice  : 时间轮播地图的制作
"""
import pandas as pd
from keplergl import KeplerGl

#通过全国2019年七八九月的日均温数据进行渲染
raw = pd.read_csv('./data-use/2019-789.csv')
map1 = KeplerGl(height=800, data={'layer1': raw})  # 生成Kepler.gl网页
# 导出网页
map1.save_to_html(file_name='output/时间轮播地图示例2019-789.html', data={'layer1': raw})  

其余的操作根据数据本身属性进行适当的视觉元素的调整，根据个人喜好进行样式的调整，具体步骤略过...还可以通过代码来实现样式的控制。

四、写在最后

还有些特殊的地图需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能，由于篇幅有限，这里不再细说，文章末有相关的可视化数据可以进行下载，感兴趣的朋友可以自行实践。

拓展链接：

https://www.cnblogs.com/feffery/p/13322067.html

https://blog.csdn.net/qq_41441896/article/details/107441885

数据下载

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