Lower River DivisionのCSV形式マップ

OpenStreetMap データから作成された地図、ダウンロード可能

地図をカスタマイズ

この場所のエリアをコンストラクターで開き、目的に合わせてすべてを調整できます

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地図パスポート

面積1 640 km²
建物12 459
道路1 268 km
ポイント・オブ・インタレスト51

この地図のデフォルトの内容

地図はこのように「そのまま」作成されます — 各設定はコンストラクターで変更できます。

形式CSV .csv
レイヤー道路, 建物, 水域, 緑地, ポイント・オブ・インタレスト 変更
スタイル標準 変更
詳細度自動 変更
番地すべて 変更
ポイント・オブ・インタレストカフェ、店舗、サービスを除くすべて — それらはコンストラクターで追加します 変更
座標系WGS 84(自動) 変更
用紙サイズ自動 変更
起伏とグリッドオフ 変更

CSVについて

Lower River Division の地図を CSV 形式で: 12 459 件の建物, 1 268 km の道路, 51 件のポイント・オブ・インタレスト, 24% の緑地 — 座標系は WGS 84、単位はメートルです。

ファイルに含まれるレイヤー

選択したエリアのこのファイルには次が含まれます:

レイヤーごとのジオメトリ

ファイルが運ぶもの

Lower River Division 用の CSV ファイル: 地図全体が一つのファイルで届きます, ファイルはテキスト形式で、どのエディターでも開けます, すべてのオブジェクトは一つのコレクションに入り、元のレイヤー名は _layer フィールドに残ります, ジオメトリは専用の列に WKT 文字列として書き込まれます, OpenStreetMap のタグはオブジェクトの属性として保持されます。

ファイルの容量

Lower River Division 用の CSV ファイルの予想容量は約 8.3 MB です。正確な容量は選択したレイヤーとエリアによって変わります。

座標系

WGS 84(EPSG:4326)、ウィザードで選択可能

互換性

ExcelGoogle SheetsPython (pandas)RLibreOffice CalcQGIS

単位

メートル(選択した座標系での投影)

カテゴリGIS
ファイル拡張子.csv
レベルOpen Beta

What's in the CSV map of Lower River Division

12,459 buildings (9,909 residential, 71 commercial, 1 religious), 1,267.8 km of roads, 51 points of interest, 5 landmarks.

The area covers 1,640 km², with about 8 buildings per km².

Mostly unclassified roads 837.8 km, residential streets 232.9 km, trunk roads 110.8 km.

24.1% of the area is green space.

The map marks 3 parks and 6 water bodies.

Key amenities: schools — 11, clinics — 2, pharmacies — 1.

Public transport: 5 bus stops.

Table with 51 points of interest and coordinates. Opens in Excel, Google Sheets, and any GIS.

Main streets: Juta Kunda Road, Soma Mansakonko Road, Koma Silo, Old Trans-Gambia Highway, Daa Seereti

Landmarks: Kiang National Forest, Dumbuto Community Forest, pipeline mosque, Mosque, soma major mosque

Lower River Division で CSV を使う方法

  1. メインページで Lower River Division の地図エリアを選択します
  2. CSV 形式を選んでエクスポート設定を調整します
  3. 「エクスポート」をクリックして処理が完了するのを待ちます
  4. 完成したファイルをダウンロードして目的のプログラムで使用します

CSV を開けるプログラム

ExcelGoogle SheetsPython (pandas)RLibreOffice CalcQGIS

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