geemap项目中cartoee模块的视图范围设置问题解析
2025-06-19 07:23:52作者:柯茵沙
问题背景
在geemap项目的cartoee模块使用过程中,开发者发现当通过region参数指定绘图区域时,生成的图像坐标轴显示存在异常现象。具体表现为:当用户尝试在地图上标注行政区划名称时,尽管已经正确计算了各区域的几何中心点坐标,但标注位置却出现了明显偏移。
问题现象分析
通过用户提供的示例代码和图像可以观察到以下现象:
- 当使用
region=[-1.95,6.4,-1.2,7.2]参数时,生成的图像x轴坐标显示为1.2°W在右侧,1.8°W在左侧,这与常规的坐标顺序相反。 - 行政区划名称标注位置偏离了几何中心点,表明视图范围参数处理可能存在错误。
- 用户怀疑cartoee模块中
add_layer()函数内关于view_extent的设置存在坐标顺序错误。
技术原理探究
在GIS和地图绘制中,视图范围(view extent)通常由四个坐标值定义,分别表示:
- 最小经度(左)
- 最小纬度(下)
- 最大经度(右)
- 最大纬度(上)
正确的顺序应为:[min_lon, min_lat, max_lon, max_lat]
问题根源
经过项目维护者的验证测试,发现问题的根本原因在于:
- 用户提供的
region参数顺序不符合geemap的预期格式要求 - geemap期望的
region参数顺序为:[东,南,西,北](即[E,S,W,N]) - 用户最初尝试的修改方案会导致更严重的坐标错误
正确使用方法
要正确使用cartoee模块的视图范围功能,应遵循以下规范:
region参数必须按照[东,南,西,北]的顺序提供- 对于示例中的加纳库马西地区,正确的region定义应为:
region = [-1.2, 6.4, -1.95, 7.2] # [E,S,W,N] - 这样设置后,x轴坐标将按常规顺序显示,所有标注位置也会正确对齐
最佳实践建议
- 在使用geemap的绘图功能前,仔细查阅文档中关于坐标顺序的说明
- 可以先绘制小范围区域验证坐标顺序是否正确
- 对于行政区划标注,建议先绘制基础地图验证坐标系统后再添加标注
- 当遇到坐标异常时,可以尝试交换经度或纬度值来排查问题
总结
geemap的cartoee模块在处理视图范围时有着严格的坐标顺序要求。开发者在使用时需要注意按照[东,南,西,北]的顺序提供region参数,这样才能确保生成的图像坐标系统正确无误。这个问题也提醒我们,在使用GIS工具时,理解其坐标系统规范是确保结果准确性的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210