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前言
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矢量数据与栅格数据相对，占据着数据处理的半壁江山，在测绘地理信息行业具有重要作用。而在GIS开发中，每个GISer都有必要掌握、了解各种矢量数据源，特别是以Shp、KML、TXT等为代表的矢量数据类型尤为常见和重要。基于此，本文将带你实现从坐标系的确认到数据的读取转换，再到数据的过滤查询，最后是数据的空间分析，一步步完成矢量数据的全流程操作。
由于本文由一些前置知识，在正式开始之前，需要你掌握一定的Python开发基础和GDAL的基本概念。在之前的文章中讲解了如何使用GDAL或者ogr2ogr工具将txt以及csv文本数据转换为Shp格式，可以作为基础入门学习。本篇教程在之前一系列文章的基础上讲解如何使用GDAL 实现矢量数据的转换处理（全） 。
如果你还没有看过，建议从以上内容开始。
1. 开发环境
本文使用如下开发环境，以供参考。
时间：2025年
系统：Windows 11
Python：3.11.7
GDAL：3.11.1
2. 数据准备
在系列教程的开发中，使用到了多种类的矢量数据格式，大多来源于自己制作和日常收集，读者可以根据需求另行下载（现在网络数据非常丰富，不是什么难事）。
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# 数据格式
- Shp
- TXT
- KML
- CSV
- GeoJSON3. GDAL 基础概念
1、GDAL 简介[1]
2、GDAL 下载安装[2]
3、GDAL 开发起步[3]
4、GDAL 数据类型大全[4]
4. GDAL 坐标系统
5、GDAL 实现自定义数据坐标系[5]
6、GDAL 实现投影转换[6]
5. GDAL 数据读取与转换
7、GDAL 读取 Shapefile 文件[7]
8、GDAL 读取 KML 数据[8]
9、GDAL 实现将 CSV 转换为 Shp 数据（一）[9]
10、使用命令行工具 ogr2ogr 将 CSV 转换为 Shp 数据（二）[10]
11、GIS 数据转换：使用 GDAL 将 TXT 转换为 Shp 数据[11]
12、GIS 数据转换：使用 GDAL 将 GeoJSON 转换为 Shp 数据[12]
13、GIS 数据转换：使用 GDAL 将 Shp 转换为 GeoJSON 数据[13]
14、GDAL 实现矢量数据读写[14]
15、GDAL 实现创建几何对象[15]
6. GDAL 图层过滤查询
16、GDAL 实现数据属性查询[16]
17、GDAL 实现数据空间查询[17]
7. GDAL 空间分析
18、GDAL 空间关系解析[18]
19、GDAL 实现空间分析[19]
8. GDAL 图层操作
20、GDAL 实现矢量裁剪[20]
21、GDAL 实现矢量合并[21]
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