Map of Mongar District in Cloud-Optimized GeoTIFF format

เกี่ยวกับ Cloud-Optimized GeoTIFF

แผนที่ Mongar District ในรูปแบบ Cloud-Optimized GeoTIFF: อาคาร 1 217 หลัง, ถนน 1 131 กม., จุดสนใจ 164 จุด, พื้นที่สีเขียว 69% — ในระบบพิกัด WGS 84 หน่วยเป็นเมตร

เลเยอร์ใดบ้างที่อยู่ในไฟล์

ไฟล์นี้สำหรับพื้นที่ที่เลือกประกอบด้วย:

• ถนน
• อาคาร
• น้ำ
• พื้นที่สีเขียว
• จุดสนใจ

เรขาคณิตแยกตามเลเยอร์

• ถนน — วาดเป็นเส้นในพิกเซล ไม่มีวัตถุแยกต่างหาก
• อาคาร — วาดเป็นพิกเซลระบายสี ไม่มีวัตถุแยกต่างหาก
• น้ำ — วาดเป็นพิกเซลระบายสี
• พื้นที่สีเขียว — วาดเป็นพิกเซลระบายสี
• จุดสนใจ — วาดเป็นไอคอนในพิกเซล

ไฟล์บรรจุอะไรบ้าง

ไฟล์ Cloud-Optimized GeoTIFF สำหรับ Mongar District: เลเยอร์ถูกรวมเป็นภาพเดียว: วัตถุกลายเป็นพิกเซลและเลือกแยกทีละชิ้นไม่ได้, แท็กของ OpenStreetMap ไม่ถูกเก็บไว้ — เหลือเพียงเรขาคณิตและการจัดรูปแบบ

ขนาดไฟล์

ขนาดที่คาดไว้ของไฟล์ Cloud-Optimized GeoTIFF สำหรับ Mongar District อยู่ที่ประมาณ 4.1 MB ขนาดที่แน่นอนขึ้นอยู่กับเลเยอร์ที่เลือกและพื้นที่

ระบบพิกัด

WGS 84 (EPSG:4326) เลือกได้ในตัวช่วยสร้าง

ความเข้ากันได้

หน่วยวัด

เมตร (ฉายภาพในระบบพิกัดที่เลือก)

What's in the Cloud-Optimized GeoTIFF map of Mongar District

1,217 buildings (17 residential, 2 commercial, 1 industrial, 1 religious), 1,130.7 km of roads, 164 points of interest, 17 landmarks.

The area covers 1,951 km², with about 1 buildings per km².

Mostly unclassified roads 722.8 km, primary roads 161.9 km, secondary roads 115.7 km.

The map marks 19 water bodies.

Key amenities: universities — 1, schools — 42, hospitals — 22.

Public transport: 1 bus stops.

Main streets: Bumthang-Mongar Highway, Mongar Lhuntse Highway, Bumthang-Mongar Highway, Gyelpozhing-Drepong Road, Kilikhar-Drepong road

Landmarks: Mongar Chorten, Kadam Goenpa, Jaiphu Lhakhang, Shami Lhakhang, Larjab Lhakhang

วิธีใช้ Cloud-Optimized GeoTIFF สำหรับ Mongar District

1. เลือกพื้นที่แผนที่ Mongar District บนหน้าหลัก
2. เลือกรูปแบบ Cloud-Optimized GeoTIFF แล้วกำหนดค่าการส่งออก
3. คลิก «ส่งออก» แล้วรอจนเสร็จ
4. ดาวน์โหลดไฟล์ที่พร้อมแล้วใช้ในโปรแกรมที่ต้องการ

โปรแกรมที่เปิด Cloud-Optimized GeoTIFF