将地理信息XML转换为带坐标的Excel表,需提取点、线、面等空间要素的坐标数据并结构化输出。首先理解KML与GML基于XML的嵌套结构,其中KML常用于Google Earth,格式较简单;GML为OGC标准,更复杂且支持更多类型。关键坐标以“经度,纬度,高程”顺序存储于<coordinates>标签内。推荐使用Python自动化处理:通过xml.etree.ElementTree解析XML,遍历<Placemark>节点,提取名称、描述及坐标信息,拆分经纬度后存入pandas DataFrame并导出Excel。对于非编程用户,可采用QGIS导入后导出为CSV/Excel,或使用Google Earth Pro复制地标粘贴至Excel,亦或借助mygeodata.cloud等在线工具实现快速转换。注意要点包括确认坐标顺序、处理多点要素(如LineString)、正确声明命名空间、避免编码乱码。小批量任务可用软件工具,大批量建议编写脚本以提升效率和灵活性。

将地理信息XML格式(如GML或KML)转换为带坐标的Excel表格,关键在于提取其中的空间要素(如点、线、面)及其坐标数据,并将其结构化输出。以下是具体操作方法和步骤。
KML(Keyhole Markup Language)和GML(Geography Markup Language)都是基于XML的地理信息编码标准,常用于表达地图上的点、线、多边形等空间对象。
KML常见于Google Earth,结构相对简单;GML更复杂,是OGC标准,支持更多地理类型。两者都通过标签嵌套存储坐标,例如:
<Point>上述代码表示一个经纬度坐标点(经度, 纬度, 高程),注意顺序是“经度,纬度”而非“纬度,经度”。
推荐使用Python结合xml.etree.ElementTree解析XML,并用pandas导出Excel。以下是一个处理KML中点要素的示例流程:
<Placemark>节点<coordinates>内容
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
tree = ET.parse('example.kml')
root = tree.getroot()
ns = {'kml': 'https://www.php.cn/link/6d032cab06e301672432cf212948c829'}
data = []
for pm in root.findall('.//kml:Placemark', ns):
name = pm.findtext('kml:name', '', ns)
desc = pm.findtext('kml:description', '', ns)
point = pm.find('.//kml:Point/kml:coordinates', ns)
if point is not None:
coords = point.text.strip().split(',')
lon = float(coords[0])
lat = float(coords[1])
alt = float(coords[2]) if len(coords) > 2 else None
data.append([name, desc, lon, lat, alt])
df = pd.DataFrame(data, columns=['名称', '描述', '经度', '纬度', '高程'])
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
若不熟悉编程,可借助现有工具快速完成转换:
这些方式适合一次性任务,但对批量处理或定制字段不如脚本灵活。
转换过程中需注意以下细节:
基本上就这些。根据数据量和需求选择合适方法,小数据可用工具,大批量建议写脚本处理。
以上就是将地理信息XML(GML/KML)转换为带坐标的Excel表格的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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