我们生活在当今的信息时代,每天都被大量的信息包围,就免费的 GIS 数据源而言,它的信息似乎是永无止境的。机器学习、人工智能、区块链、预测分析,所有令人惊叹的技术都将革新商业和社会的发展。但如果没有数据的话,这些技术将一无是处。本文将介绍12个免费 GIS 数据源-最佳全球栅格和矢量数据集,希望对大家的工作有所帮助。

Esri 开放数据中心 (Esri Open Data Hub)将成为免费 GIS 数据的隐藏金矿。截止2020年,它容纳了来自全球5,000多个组织的250,000多个开放数据集。通过使用范围和表对地图进行预览和搜索比较方便,或者可以按主题或位置进行搜索,并下载多种 GIS 格式的数据。对于 GIS 数据而言,没有什么比 Esri 开放数据中心更全面。
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自然地球数据(Natural Earth Data)最能满足制图师的需求,它提供了全球范围内的矢量和影像数据。总体来说,所有关键的文化和物理矢量 GIS 数据集都在全球范围内方便您使用,栅格数据集还为地图提供美丽的山体阴影浮雕等功能。自然地球数据最大的优势是它的公共领域,这意味着我们有权以任何方式使用、修改和传播数据,更多详情请参阅 自然地球数据。
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USGS 地球探测器(USGS Earth Explorer)是 最大的免费数据来源之一,其友好的用户界面使访问遥感数据变得更加简单,如需要下载多个数据集,它还有批量下载应用程序的功能。USGS 地球探测器也提供了一些额外的功能,如 按时间顺序下载数据,指定范围较广的搜索条件以及 从一长串卫星和航拍图像中进行选择。它也是探索最大的遥感卫星数据库之一。
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OpenStreetMap 是 一款由网络大众共同打造的免费开源、可编辑的地图服务,通过利用公众集体的力量来改善地图相关的地理数据,它是非营利性的,可以将数据回馈给社区并重新用于其它的产品与服务,而其他地图则是将大多数的地图数据出售给第三方。OpenStreetMap 的地图由用户根据手提 GPS 装置、航空摄影照片和其他内容绘制,网站里的地图图像及向量数据皆以共享创意姓名标示。
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NASA 的 社会经济数据和应用中心 (SEDAC) 展 示了人类与环境之间的互动。SEDAC 拥有各种全球免费 GIS 数据资源,例如,该旗舰数据来自于其网格化的世界人口情况,其中引文超过800篇,包括人口特征,如年龄、教育和密度等方面,全球城市和当地人口的范围均来自于夜间照明条件。
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Open Topography 为高空间分辨率地形数据和工具提供了一个门户,尤其是它收藏了激光雷达数据,这是当今稀有而宝贵的资源。目前,Open Topography 已经收集了300 个高分辨率数据集,其中大多数是点云,但有些仅以光栅格式提供,根据其数据地图显示,最可用的数据来自于美国,不过欧洲、亚洲和澳大利亚也提供相关的数据。
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联合国环境规划署(UNEP) 是 联合国数据的权威来源。例如,它包含500多个变量,如淡水、气候和健康等。有时浏览 GIS 数据确实有些困难,因为界面需要一段时间才能适应,单击 “高级”,则可以筛选 “地理空间数据集”。
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想象一下,如果我们每天都能看到地球气候和环境条件的快照,那么将是什么样的情景呢?NASA 地球观测(NEO) 就像是世界的实时气候快照。NEO 专注于5个主题,拥有50多个全球数据集,其中大部分都与气候有关。例如数据范围从气溶胶、叶绿素到海面温度,所有这些都是免费的 GIS 数据集,都能够以 JPEG、GeoTIFF 和 Google Earth 的格式进行下载。
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Sentinel-2 是免费向公众提供的最高分辨率卫星图像,其接口是 Copernicus Open Access Hub。首先需要注册才能创建帐户,当时这也是很值得花时间来注册的,接下来,通过右键单击地图选择您感兴趣的区域,再选择要下载的 S2A 或 S2B 产品进行下载。
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Terra Populus(简称 TerraPop)整 合了来自全球160多个国家的人口普查数据,事实上,80多个国家的家庭和汇总数据就长达60年。它的独特之处在于如何探索时间和空间变化,每个人都可以访问地理空间的人际环境系统变化,而不仅仅适用于研究人员。TerraPop 还包括基本土地覆被,土地利用和气候数据。它得到了美国国家科学基金会和明尼苏达大学的支持,现在仍在不断更新中。
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粮农组织地理网络 是 联合国免费 GIS 数据的另一个门户。地理网络的重点是改善全球可持续发展,例如,全球农业、粮食安全和渔业是其一些关键的免费 GIS 数据。
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非常可惜的是,全球测绘国际指导委员会 (ISCGM) 门户网站已不复存在,但这并不意味着数据永远消失了,ISCGM 已将其数据存档到 Global Map Github 中。
全球地图(Global Map)的免费 GIS 数据仍然具有强大的印象力,例如,全球土地覆盖和树木覆盖百分比是这里的两个关键数据集,但这还不是全部,还有文化和自然矢量数据集。
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