數據時代來臨，無論是做項目還是做研究，我們都會用到一些基礎地圖數據，比如道路、水系、行政邊界、建筑物等。不同的基礎地圖數據來自不同網站，那如何快速獲取系統全面的基礎地圖數據呢？
今天給大家帶來的是我們整理的我國各城市的基礎地圖數據，包括20項基礎地圖數據！這20項數據均是開源數據，我們在下文放上了每項數據的詳細介紹。20項數據的格式為shp矢量格式或者tif柵格數據格式。這20項數據具體為：
（1）2024年我國省市縣三級行政區劃數據（審圖號：GS（2024）0650號）
（2）2024年道路數據_osm
（3）2024年水系數據_osm
（4）2022年建筑體塊數據
（5）2024年公園綠地數據_osm
（6）2020年綠地柵格數據
（7）2018年城市用地類型數據（居住商業等共計11類）
（8）1米分辨率土地覆蓋數據
（9）1985-2022年空天院30米精細土地覆蓋數據
（10）1986-2021年逐年的30米分辨率耕地數據
（11）12.5米分辨率DEM地形數據
（12）30米DEM地形數據_哥白尼DEM
（13）30米分辨率坡度數據
（14）30米分辨率坡度數據
（15）30米分辨率地形粗糙度
（16）30米分辨率山體陰影數據
（17）100m分辨率的七普人口柵格數據_2020年
（18）2000-2022年人口柵格數據_LandScan
（19）1990-2020年建成區邊界數據
（20）1992-2023年經過矯正的夜間燈光柵格數據
我們以保定市為例，來預覽一下數據：
大家可以在公眾號回復關鍵詞 269 免費獲取任意一個城市的基礎地圖數據集，無需轉發文章，直接獲取！以下為數據的詳細介紹：
01 數據預覽
我們以武漢市的數據為例來預覽一下各項數據：
（1）2024年全國省市縣三級行政區劃數據（審圖號：GS（2024）0650號）
（2）2024年道路數據_osm
(3)2024年水系數據_osm
(4)2024年公園綠地數據_osm
(5)綠地柵格數據
（6）2018年用地類型數據（居住商業等共計11類）：
（7）1米分辨率土地覆蓋數據：
（8）1985-2022年空天院30米精細土地覆蓋數據：
（9）1986-2021年逐年的30米分辨率耕地數據：
（10）12.5米分辨率DEM地形數據：
（11）30米DEM地形數據_哥白尼DEM：
（13）30米分辨率坡向數據:
（14）30米分辨率地形粗糙度:
（15）30米分辨率山體陰影數據:
（16）100m分辨率的七普人口柵格數據_2020年:
（17）2000-2022年人口柵格數據_LandScan:
（18）1990-2020年建成區邊界數據:
（19）1992-2023年經過矯正的夜間燈光柵格數據:
(20)2022年建筑體塊數據:
02 數據詳細介紹
本次分享的20項基礎地圖數據均是開源數據。每一項數據都有詳細的數據介紹文章，包括原始數據來源、數據處理說明、數據引用方式等！需要重點說明的是如果大家使用數據發表論文等，請按照下面文章中的數據引用方式標注數據來源！以下為20項數據的詳細介紹文章：
（1）2024年全國省市縣三級行政區劃數據（審圖號：GS（2024）0650號）：
https://mp.weixin.qq.com/s/VvtrfNUUmG7JQymeoxJHOw
（2）2024年道路數據_osm：
https://mp.weixin.qq.com/s/6IafFEDrX9heKt-CFxcZtg
（3）2024年水系數據_osm：
https://mp.weixin.qq.com/s/UuL_vDapaEv8dBtUG1KhZg
（4）2024年公園綠地數據_osm：
https://mp.weixin.qq.com/s/FptleL457bxFGroHysk6Uw
（5）綠地柵格數據：
https://mp.weixin.qq.com/s/nPuxWwgsqYJ68_v51wDH8w
（6）2018年城市用地類型數據（居住商業等共計11類）：
https://mp.weixin.qq.com/s/q2IdG4N8X2KTqa7mCFZLNw
（7）1米分辨率土地覆蓋數據：
https://mp.weixin.qq.com/s/_KwsaUB-WklESLYS4LeVAg
（8）1985-2022年空天院30米精細土地覆蓋數據：
https://mp.weixin.qq.com/s/SFJugisN9VXPr0N6Rm5jpA
（9）1986-2021年逐年的30米分辨率耕地數據：
https://mp.weixin.qq.com/s/SqwdZWViJLBuhPFm2KJbHg
（10）12.5米分辨率DEM地形數據：
https://mp.weixin.qq.com/s/hKAqxor-3f-lvv628eJ7mQ
（11）30米DEM地形數據_哥白尼DEM：
https://mp.weixin.qq.com/s/DCMS7rwVOG5VuLwGGK-Lag
（12）30米分辨率坡度數據：
https://mp.weixin.qq.com/s/1ekmG2k2tTODBeGflxiD2w
（13）30米分辨率坡向數據:
https://mp.weixin.qq.com/s/z6uo5g2oYgSsi3ThCkZa3w
（14）30米分辨率地形粗糙度:
https://mp.weixin.qq.com/s/UgM8_mm9ZrPxsNDU9MD6LA
（15）30米分辨率山體陰影數據:
https://mp.weixin.qq.com/s/HaaLYWeN_plrLlGy63zpPg
（16）100m分辨率的七普人口柵格數據_2020年:
https://mp.weixin.qq.com/s/h0jH4lynDV_9vns_5ERadQ
（17）2000-2022年人口柵格數據_LandScan:
https://mp.weixin.qq.com/s/kY9eGNKU2y1KDcYZzqs1dg
（18）1990-2020年建成區邊界數據:
https://mp.weixin.qq.com/s/OCM5_5Wwaag5ozAaqGo-WA
（19）1992-2023年經過矯正的夜間燈光柵格數據:
https://mp.weixin.qq.com/s/uW7UOgJt8u9B5USM6WV_Zw
（20）2022年建筑體塊數據:
https://mp.weixin.qq.com/s/mQOl-WFzaFmo6o5AwT-4ng
03 數據補充說明
1.對于某些中小城市來說，某項數據可能缺失，也就是對于某些中小城市可能只有18項或者19項數據！例如2020年綠地柵格數據，原始數據僅提供31個主要城市的數據，其他城市均沒有數據。
2.這20項數據我們基本都是從全國范圍的數據中裁剪得到的。用來裁剪的地級市行政邊界數據有兩個：①來源于天地圖官方網站提供的審圖號為GS（2024）0650號的行政邊界數據，也就是我們本次分享里面的行政邊界數據；②另一個是源自“數讀城事”公眾號提供的2021年Shp格式的行政邊界數據。如果大家想獲取這個邊界數據，可以聯系我們客服人員單獨獲取。
3.請大家尊重數據版權，如果需要使用數據發表論文等，請按照每一項數據文章中的數據引用方式標注數據來源。
4.除了這20項數據以外，衛星影像圖數據也是大家經常使用的數據，由于直接提供衛星影像圖較為敏感，且大家需要的衛星影像圖精度也不同，本次我們就不提供下載好的影像圖了，為大家準備了兩個非常好用的且操作簡單的免費的衛星影像圖下載軟件的教程放到資料包里面啦：
04 數據獲取
如圖，B列為數據源，里面的內容為向個字符串，以逗號分隔，字符串的內容為日期和產品及重量，要求根據后面的日期列表，將產品和重量拆分到相對應的日期中去：公式如下：
=DROP(REDUCE("",B2:B5,LAMBDA(s,t,LET(
i,DROP(REDUCE("",TEXTSPLIT(t,,"，",1),LAMBDA(x,y,LET(
m,TAKE(TEXTSPLIT(y,TEXTSPLIT(y,VSTACK(SEQUENCE(10)-1,"/"),,1),,1),,1),
VSTACK(x,HSTACK(m,TEXTSPLIT(y,m,,1)))))),1),
j,MONTH(C1:BJ1)&"/"&DAY(C1:BJ1)&" ",
VSTACK(s,MAP(SEQUENCE(,COLUMNS(C1:BJ1)),LAMBDA(a,LET(b,IF(ISNUMBER(FIND(INDEX(i,,1)&" ",j)),INDEX(i,,2),""),TEXTJOIN("",1,INDEX(b,,a))))))))),1)
公式思路：此例最適合的方式應該是拖動法，為了展示lambda函數一次性完成輸入的特點，特使用lamda公式法求解：
=DROP( REDUCE( "", B2:B5,#將每個單元格字符串進行遍歷
LAMBDA(s, t, LET(
i, DROP( REDUCE( "", TEXTSPLIT(t, , "，", 1), 將字符串進行分行 LAMBDA(x, y, LET(
#將字符串再次分列
m, TAKE( TEXTSPLIT( y, TEXTSPLIT( y, VSTACK( SEQUENCE(1 0) - 1, "/" ),1 ), , 1 ), , 1 ),#
#形成日期與內容的對應二維表
VSTACK( x, HSTACK(m, TEXTSPLIT(y, m, , 1)))))),1),
#將日期變為與i對應的文本格式，加空格以區分單數日雙數日
j, MONTH(C1:BJ1) & "/" & DAY(C1:BJ1) & " ",
VSTACK( s,
#與日期匹配形成幾列數據
MAP( SEQUENCE(, COLUMNS(C1:BJ1)), LAMBDA(a, LET(
b, IF( ISNUMBER( FIND(INDEX(i, , 1) & " ", j) ),INDEX(i, , 2), "" ),
TEXTJOIN("", 1, INDEX(b, , a))#將幾列數據合并成一列)))
)))),1)
公式整體由兩部分組成，
一是拆分B列，形成一個由日期和內容構成的表格(變量i)；然后將日期列轉變成與拆分出的日期相同格式的數據列（變量j)。
二是將數據查找后按日期列填充到相對應的單元格中(變量b)。變量b形成的單元格根據的i的行數進行拆分，因此也有多行，這時候就使用map函數按列將數據合并成一行。，當然reduce、byrow函數也可以。