简介面向地理信息系统学习者、数据分析师与地图应用开发者这是一套以Shapefile格式存储的世界地图及主要城市矢量数据集可帮助用户直接获得规范化的全球国家边界和城市点位数据用于地图制图、空间查询、区域分析以及各类地图应用开发。资源包共包含15个文件大小仅1.06MB除了核心的.shp几何文件外还同步提供.dbf属性表、.shx空间索引、.prj投影定义等配套文件数据组织清晰能够被ArcGIS、QGIS等主流GIS软件和geopandas、sf等地理数据处理库直接识别与读取。目前已有1218人浏览学习。借助这套数据使用者可快速完成世界范围的可视化底图搭建也可按国家或城市字段进行筛选、计算距离、统计分布等空间操作省去从公开网站逐一下载或手动裁剪底图的重复劳动无论是课堂教学、论文配图还是WebGIS原型验证和桌面端项目开发都能以该数据集为起点进一步扩展。整套资源轻量完整是地理信息相关从业者练习和项目实践中的实用基础数据。 做GIS的人谁没为“世界地图配主要城市”这点事折腾过几回。项目汇报要一张世界底图领导随口加一句“把主要城市标出来”听起来就是加个点图层的小事真动手才发现要么国家边界精度差得没法看要么城市点位散在几十个图层里不会挑要么好不容易打开Shp坐标系全乱线不闭合、属性对不上。这篇文章我就把这套东西完整拆一遍从Shp文件的基本常识、数据源选择到下载、筛选、导出、转换一直到各种高频问题排查尽量用一次“世界地图主要城市”的实战过程串起来。不管你是刚入行的实习生还是被临时抓壮丁做底图的后端照着走都能拿到一份能直接用的成果。1. 基础认知一份能用的Shp“世界地图城市”到底由什么构成很多新手第一次接触Shp文件直接从网盘里拖一个“世界地图.shp”出来双击打不开就开始怀疑软件坏了。其实Shp压根不是一个文件而是一组文件的组合。搞明白这个底层逻辑后面很多问题都能迎刃而解。1.1 Shp从不是“单个文件”别漏了它的三个基础件Shp格式本质上是ESRI公司在几十年前定义的一套矢量数据存储规范它把一个完整的地理要素拆成了至少三个文件存.shp真正的几何坐标信息点、线、面都在这。.shx形状索引文件相当于书的目录让软件能快速定位某个要素。.dbf属性表每一行对应一个要素列就是各种字段比如城市名、人口、所属国家。有些刚接触的朋友只拷贝了一个.shp到别的电脑结果打开就是“无效文件”。实际上这三个文件必须放在同一个目录下、保持同名缺一个都不行。除此之外还有一堆辅助文件比如.prj坐标系描述、.cpg字符编码、.sbn/.sbx空间索引、.qix四叉索引等。.prj尤其重要没有它软件只能“猜”这个数据在地球的什么位置。提示从一个项目拷贝Shp到另一个项目最好连同所有同名文件一起复制。保险做法是打包成zipQGIS和ArcGIS都支持直接读zip内的shp不会漏文件。1.2 “主要城市”筛选口径用属性字段而不是肉眼挑点“主要城市”这个词其实很模糊。有人觉得是各国首都有人觉得是人口超过100万的大城市还有人想要的是“国际知名度高”的城市。如果直接在地图上肉眼挑几个点成果很难复现换个人结果就不一样了。正确做法是让数据自己说话用属性字段去筛。Natural Earth提供的居民点数据集里每个城市点都带了不少有用的字段NAME城市名称POP_MAX最大人口估算值ADM0CAP是否为国家首都1表示是0表示否SOV0NAME所属主权国家名称TIMEZONE时区实际项目里我常用的筛选逻辑是POP_MAX 1000000 OR ADM0CAP 1。这样既能拿到全球所有百万人口以上的大城市又不会漏掉像华盛顿、堪培拉这种人口不算顶级但行政地位重要的首都。这种基于字段的筛选别人拿到你的成果一看就懂自己也方便后续调整。2. 数据获取零成本搞定全球底图与城市点位数据源是整个任务的基石。别一上来就百度“世界地图shp下载”然后点进某个下载站下下来一解压要么图层乱得没法用要么符号化之后丑到不想多看一眼。我在实际项目里全球尺度的底图和城市点位几乎都是从一个数据源里解决——Natural Earth。2.1 首选数据源Natural EarthNatural Earth是全球最常用的公共领域地图数据集它的优势很直接完全免费不用注册没有使用限制做项目出图都能用。提供了 1:10m、1:50m、1:110m 三种比例尺。110m的适合做小比例尺全球总览文件小、加载快10m的能放大到省级城市尺度细节丰富。分类清晰文化类Cultural里有国家面、居民点、道路、铁路物理类Physical里有海岸线、河流、湖泊、地形等。以“世界地图主要城市”这个需求为例只需要下载两个数据包Cultural里的Admin 0 – Countries国家面和Populated Places居民点。前者当底图后者提取城市点。整套流程下来数据质量统一符号化也不费劲。2.2 城市边界、路网和补充数据的获取思路如果项目还需要城市边界或路网那就得换数据源了。城市边界的常见选择是GADM它提供全球各级行政区划多边形从国家到区县都有字段里带有行政区划代码用来做城市级筛选非常方便。路网的话OpenStreetMap是绕不开的它分道路等级、有类型属性能导出整个大区的道路网也可以按城市提取。国内城市尺度的路网OpenStreetMap的覆盖度和属性质量通常够用。但如果要那种带车道数、限速信息的高精度路网就得找专业的图商或行业数据集了。这个看具体项目需求来定不是“世界地图主要城市”这个任务的必需项。注意不管从哪下载数据第一时间记录数据来源、版本、下载日期。我以前吃过亏用了某份路网数据做分析后来发现原始数据已经更新过版本对不上结果全部重来。现在所有原始数据我都单独放一个目录随手放一个说明文件写清楚来源和时间。2.3 下载后第一件事确认坐标系坐标系这个概念新手很容易忽略但它几乎是所有“坐标对不上”问题的根源。全球底图数据一般默认使用WGS 84经纬度坐标系对应的EPSG编码是4326。也就是说拿到Natural Earth的数据不用做任何投影转换直接叠加Global底图、在线瓦片地图位置就是准的。但如果后续要做距离量算、面积统计或者要把数据切成网格、做缓冲区分析就必须转换到投影坐标系。具体选哪个投影取决于项目所在区域——全球范围可以用Web MercatorEPSG:3857或等距圆柱投影区域范围建议选当地的高斯-克吕格投影。我的习惯是原始数据永远保留一份不动坐标系。做分析时复制一份再转换到目标坐标系。输出成果时根据下游需求再导出一份对应坐标系的副本。这套“三副本”流程虽然啰嗦但能避免大量返工。3. 完整实操从原始数据到可发布的Shp成果理论说完了下面进入实操。我用QGIS来做整个流程因为它跨平台、免费而且处理Shp这种矢量数据非常顺手。如果你用的是ArcGIS思路完全一样工具名称略有差异。3.1 下载并用QGIS打开Natural Earth数据QGIS打开Shp文件有两种常见方式。第一种是直接拖拽把下载好的zip文件整个拖进QGIS窗口软件会自动识别里面的Shp并加载。第二种是通过菜单“图层-添加图层-添加矢量图层”选择文件后文件类型过滤器选择“ESRI Shapefile”。加载之后你会看到图层列表里出现了两个图层一个多边形一个点。如果下载的是1:110m数据可以看到国家面非常简洁边界线很细适合做小比例尺的底图。想要城市点找到居民点图层先随便缩放看看点位的分布密度。这里有个小提醒如果图层加载出来只能看到黑乎乎一片通常是符号样式没设置透明度和填充把多边形图层换成浅色填充深色细描边底图观感立刻就不一样了。3.2 提取主要城市并导出独立Shp现在要把“所有居民点”筛成“主要城市”。在QGIS中我一般用“处理工具箱”里的“按表达式提取要素”打开的对话框里可以写表达式POP_MAX 1000000 OR ADM0CAP 1执行之后会生成一个新的点图层里面就是经过筛选后的城市点。如果城市太多导致注记重叠可以再加一个条件限制数量比如按POP_MAX排序后取前100个。QGIS里可以用“按属性排序”工具按人口字段降序排列再“按表达式提取要素”限制OBJECTID范围或者直接把排好序的图层导出后手动保留需要的数量。筛选完成后右键图层选择“导出-保存要素为”格式选择“ESRI Shapefile”文件名称建议写成world_major_cities.shp坐标系保持WGS 84设置好保存路径点确定。这样我们自己的“主要城市”Shp就正式生成了。3.3 叠加行政区与路网做一张可用的底图有了国家面有了城市点基本底图就算齐了。如果需要路网把之前提到的OSM路网数据导进来调整线宽、透明度让等级高的路更突出。这里有一个实用技巧把国家面图层放在最底层路网放中间城市点放最上层标注只给城市点打开。全球地图的城市标注很容易挤成一团所以我通常只给“首都”字段为1的城市打开标注文字大小设为8号字背景颜色设半透明白色这样既清晰又不影响底图。导出的成果不一定非要Shp格式如果下游要的是GeoJSON、GeoPackage或者KML在导出的时候直接换格式就行。Shp是通用交换格式GeoPackage则更适合作为中间存储格式一个文件包含多图层、还能存样式我现在习惯用GeoPackage做工作文件需要交付给别人的时候再导出Shp。4. 高频需求实战格式转换与数据清理做完了底图后面往往跟着一堆格式转换的需求。这里把论坛和群里最高频的几个问题集中整理一下直接给方案。4.1 Shp转Txt给程序和三维引擎的坐标文本“Shp转Txt”这个需求大多出现在程序对接和三维可视化场景。比如Unity、UE项目加载坐标点位或者数据中台只需要城市点的经纬度列表。这时候所谓“Txt”其实就是带分隔符的文本文件每行一个要素列是经纬度和属性字段。QGIS里操作很简单右键图层导出-保存要素为格式选择“Delimited Text File”分隔文本可以自定义字段分隔符常见的有逗号、制表符、分号。导出的时候注意编码选择UTF-8否则中文字段名会产生乱码。另外如果导出的是点图层QGIS会自动带上X和Y坐标字段如果是面图层想导出边界坐标建议用程序脚本处理把面要素的每个顶点坐标循环写入Txt或者用PostGIS的ST_AsText()输出WKT格式再落地成文本。4.2 Shp转Kml批量操作与坐标设置KML是Google Earth和其他很多地图客户端都支持的格式。QGIS导出KML时右键图层选择“另存为”格式选“Keyhole Markup Line层 [KML]”即可。需要说明的是KML规范要求坐标系统必须是WGS 84经纬度如果你的Shp是投影坐标系QGIS导出时勾选“将坐标转换为WGS 84”即可。批量转多个Shp算是常见痛点。QGIS处理工具箱里的“转换格式”提供了批量模式右键工具选择“作为批处理过程执行”一次把多个文件添加进来设置输出路径一键搞定。如果要用脚本循环调用ogr2ogr是最轻量的方案在命令行里写一个for循环就好不依赖图形界面。4.3 Shp转3DTiles与白模加载“Shp转3DTiles”和“图新地球加载城市白模Shp”这两条热词其实是同一个问题的两边。所谓“白模”一般是指没有纹理贴图的建筑模型——建筑轮廓是面高度字段被拉伸成立方体。Shp里的建筑面加上一个高度字段比如层数FLOORS手动或按楼层数估算高度后再用CesiumLab这类工具设置“拉伸高度”就能把Shp批量转成带高度的三维模型再导出3DTiles格式。用图新地球加载这种Shp白模本质上是软件读取了Shp里的面要素和高度字段自动做了拉伸显示。和CesiumLab转3DTiles的原理一致区别只是实时渲染还是预烘焙。所以遇到这类需求核心还是保证Shp的属性表里有一个可信的“高度”字段否则拉伸出来的白模高度全是0加载起来就是一片贴地的平面。4.4 FME的DWG转Shp思路FME Workbench里DWG转Shp的需求特别强调“带属性”三个字。CAD文件里的几何本身不带业务属性但它的图层名、颜色、线宽、扩展字典数据都是潜在的属性来源。FME处理这类转换的核心思路是读模块用DWG格式器把CAD实体的图层、颜色等读取出来转换中间用AttributeCreator把图层名映射成Shp的字段写模块里预先定义好属性结构。我之前处理过一个地下管线项目DWG里的管线用不同颜色区分管径楼层地面用图层名区分功能。FME里写了几个字符串条件判断把颜色号转成管径数字把图层名转成房间功能类型输出到Shp的属性表里下游做GIS分析就顺了。如果你第一次用FME处理DWG转Shp建议先打开“数据检查器”查看DWG的要素类和属性搞清楚属性存在哪个字段里再动手搭流程能省不少调试时间。5. 踩坑排查Shp常见问题与解决技巧最后这部分集中回答一批论坛里翻来覆去被问的问题。我把典型的几个场景列出来直接给操作路径。5.1 图层打开缺属性或位置漂移Shp打开后发现要素全在一个角落或者跟底图重叠不上最常见的原因是坐标系信息丢失或错误。如果原始数据没有.prj文件QGIS会弹窗让你选择坐标系这时候随便选一个位置肯定对不上。正确的处理方式如果数据本身是WGS 84经纬度但缺.prj在图层属性里手动设置坐标系为EPSG:4326然后导出时选择“覆盖数据集CRS”写回。如果数据原来是投影坐标被误设置成了经纬度位置会偏移得很离谱这时候需要知道它原来的坐标系重新指定后再用“重投影图层”转换到目标坐标系。还有种情况是有.prj但坐标值本身已经是经纬度却写成了投影坐标系这时候不能简单重新指定要根据数据范围判断原始坐标系再做变换。5.2 属性表中文乱码Shp的.dbf文件有自己的一套字符编码老版本常用GBK或ANSI新软件默认读UTF-8结果就是中文属性全变成“锟斤拷”。QGIS处理起来相对简单加载Shp时“图层-添加图层”对话框中有一个“编码”选项选GBK或GB18030就能正确显示中文。ArcGIS里则是在ArcCatalog中右击Shp选择“属性-常规”修改字符编码。更彻底的办法是把所有属性统一成UTF-8编码重新导出一份避免持续踩坑。5.3 “让Shp里的线消失”到底怎么操作“如何让一个Shp里面的线取消掉”这个问题在不同场景下有完全不同的操作。如果你是不想看到线要素只是想视觉上隐藏那直接改图层符号系统设置线宽为0或透明度100%就解决了数据本身不受影响。如果你想彻底删除线要素进入属性表用条件筛选选中所有线要素然后切换编辑模式删除或者反选后在导出时排除生成一个不含线的新图层。再补充一种情况如果你遇到的是“线断成很多段想合并”那就不是删除操作而是用“融合”Dissolve按某个字段合并或者用“消除线段”工具把短小的线清理掉。分清“隐藏”、“删除”、“合并”这三个需求才不会把数据越改越乱。5.4 渔网分割Shp一次标准操作“渔网分割Shp”在很多行业叫“网格化切分”常用于把一个大范围数据切分成规则小格子再分区域做统计或出图。ArcGIS里有现成的“创建渔网”Create Fishnet工具QGIS里对应“矢量-研究工具-矢量网格”。操作时注意两点网格范围设置成研究范围Shp的包络范围或者直接选择“复制研究范围Shp的坐标”。网格的大小根据实际需求设置。比如全国路网数据要分省切分网格范围设置成路网整体范围行列数按需要的网格密度计算。网格生成后用“裁剪”Clip工具用网格做裁剪要素路网做被裁剪图层输出就是切分后的路网Shp每个网格一个文件。这里有个贴心做法把裁剪输出的路径用网格编号字段动态命名比如grid_01.shp、grid_02.shp后续按编号拼接回去也很方便。最后再分享一点个人的实操体会做了这么多年地理数据最大的感触是别迷信“完美数据源”关键是建立一套自己的数据处理流程。每次拿数据先在脑子里过一遍这份数据坐标系是什么字段含义是什么精度能不能满足项目要求给别人用还是自己用。把这些想清楚操作层面的事其实都是水磨工夫。还有一个习惯我保留到现在所有原始下载包单独归档文件名前面加上日期和来源处理后的工作文件用GeoPackage统一存最终交付再导出对应格式。这套习惯前期看着繁琐遇到“换个人做就要返工”的项目时你会发现它能帮你省下大量时间。本文还有配套的精品资源点击获取