Map of Rizal in Cloud-Optimized GeoTIFF format

אודות Cloud-Optimized GeoTIFF

מפת Rizal בפורמט Cloud-Optimized GeoTIFF: 27 376 מבנים, 5 709 ק"מ כבישים, 6 289 נקודות עניין, 100% שטחים ירוקים — במערכת הקואורדינטות WGS 84, היחידות הן מטרים.

אילו שכבות יש בקובץ

קובץ זה עבור האזור הנבחר מכיל:

• כבישים
• מבנים
• מים
• צמחייה
• נקודות עניין

גאומטריה לפי שכבה

• כבישים — מצוירים כקווים בפיקסלים, ללא עצמים נפרדים
• מבנים — מצוירים כמילוי בפיקסלים, ללא עצמים נפרדים
• מים — מצוירים כמילוי בפיקסלים
• צמחייה — מצוירים כמילוי בפיקסלים
• נקודות עניין — מצוירות כסמלים בפיקסלים

מה הקובץ נושא

קובץ Cloud-Optimized GeoTIFF עבור Rizal: השכבות מאוחדות לתמונה אחת: העצמים הופכים לפיקסלים ואי אפשר לבחור אותם בנפרד, תגיות OpenStreetMap אינן נשמרות — נותרים הגאומטריה והעיצוב.

גודל הקובץ

הגודל הצפוי של קובץ Cloud-Optimized GeoTIFF עבור Rizal הוא כ־42.9 MB; הגודל המדויק תלוי בשכבות שנבחרו ובאזור.

מערכות קואורדינטות

WGS 84 (EPSG:4326), ניתן לבחירה באשף

תאימות

יחידות מידה

מטרים (מוטלים במערכת הקואורדינטות הנבחרת)

What's in the Cloud-Optimized GeoTIFF map of Rizal

27,376 buildings (2,637 residential, 331 commercial, 144 industrial, 116 religious), 5,708.9 km of roads, 6,289 points of interest, 50 landmarks.

The area covers 1,745 km², with about 16 buildings per km².

Mostly residential streets 3,634.4 km, service roads 801.0 km, tertiary roads 513.0 km.

The map marks 83 parks and 82 water bodies.

Key amenities: schools — 578, pharmacies — 180, convenience stores — 795.

Public transport: 117 bus stops, 2 tram stops, 1 metro stations.

Main streets: Marilaque Highway, Pililia-Jalajala Road, Marcos Highway, Manila East Road, Sampaloc Road

Landmarks: Blanco Family Museum, Museo Cainta, National Museum of the Philippines - Rizal, Pintô Art Museum, Pililla Wind Farm

כיצד להשתמש ב‑Cloud-Optimized GeoTIFF עבור Rizal

1. בחרו את אזור מפת Rizal בעמוד הראשי
2. בחרו פורמט Cloud-Optimized GeoTIFF והגדירו את הגדרות הייצוא
3. לחצו «ייצוא» והמתינו לסיום העיבוד
4. הורידו את הקובץ המוכן והשתמשו בו בתוכנה הרצויה

תוכנות לפתיחת Cloud-Optimized GeoTIFF