NigerのGeoJSON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1 180 815 km²
建物32 772
道路191 251 km
ポイント・オブ・インタレスト10 334

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GeoJSON .geojson
レイヤー道路, 水域, 緑地 変更
スタイル標準 変更
詳細度概観(自動) 変更
番地この縮尺では表示されません 変更
ポイント・オブ・インタレストこの縮尺では表示されません 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

GeoJSONについて

Niger の地図を GeoJSON 形式で: 191 251 km の道路, 15% 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

Niger 用の GeoJSON 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, 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

Niger 用の GeoJSON ファイルの予想容量は約 15.9 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

QGISLeafletMapboxKepler.glgeojson.ioPython

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.geojson
レベル無料

What's in Niger

32,772 buildings (424 residential, 106 commercial, 92 industrial, 50 religious), 191,251.4 km of roads, 10,334 points of interest, 200 landmarks.

The area covers 1,180,815 km², with about 0 buildings per km².

Mostly unclassified roads 157,855.5 km, residential streets 14,747.4 km, tertiary roads 7,307.8 km.

15.3% of the area is green space.

The map marks 25 parks and 372 water bodies.

Key amenities: schools — 2,511, hospitals — 152, clinics — 216.

Public transport: 196 bus stops, 2 rail stations.

Main streets: الطريق العابر للصحراء, Trans-Sahara, Kunya to Niger Border Road, N16, ط و ٥٦

Landmarks: Maison de l'Uranium, Musée Regionale Djermakoye de Dosso, MJC Guidan Roumdji, Musée Régional de Zinder, Artisanat

Niger で GeoJSON を使う方法

  1. 地図上で Niger のエリアを選択します
  2. GeoJSON にエクスポートします
  3. QGIS、Mapbox Studio、または kepler.gl に読み込みます
  4. 分析、フィルタリング、可視化に使用します

GeoJSON を開けるプログラム

QGISLeafletMapboxKepler.glgeojson.ioPython

よくある質問:Niger の GeoJSON

GeoJSON はどう開きますか?

GeoJSON は QGIS、geojson.io、Mapbox Studio、kepler.gl、または任意のテキストエディターで開けます — 普通の JSON だからです。

GeoJSON は広い地域に適していますか?

広い地域には GeoPackage や FlatGeobuf のほうが適しています — よりコンパクトで読み込みが速いためです。

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