在GIS领域，行政区划数据的准确性至关重要。而且，GeoJSON格式在地理信息处理中扮演了重要角色。不过，现有的行政区划数据存在过时等问题，这形成了一个明显的挑战。
GIS中的行政区划数据重要性
GIS在众多领域内发挥着关键作用，尤其在城市规划与资源管理等领域。各国都将行政区划资料视为基础信息。以我国为例，在土地资源管理中，精确的行政区划资料对资源的精确分配极为关键。这些资料揭示了地域边界和人口分布等状况。而且，各地会根据实际情况对行政区划进行修改，比如新城市区域的划分，这使得现有数据容易过时。
在使用GIS分析数据的过程中，行政区划信息至关重要。以研究交通流量为例，必须参考行政区域的数据。一旦数据出现误差，分析结果就会失准，甚至可能对决策造成误导。
网上现有数据的问题
网络上的行政区划信息多数已经过时。比如，有些地图查询网站，资料已有数年没有更新。这些平台所显示的行政区划划分标准已经不再适用。另外，外国提供的信息对于国内用户而言，可能涉及到领土争议的敏感区域。例如，美国的一些地理信息系统数据可能包含有争议的领土内容，使用时必须小心。
除此之外，海外数据存在格式不统一、信息不齐全等问题。看似是免费的资源，但在实际运用中却常常发现无法满足我们的需求。这些数据与我国的行政区划标准不相符，导致在国内无法有效应用。
DataV简介
阿里云推出了DataV这款可视化工具，它主要用于深入分析业务数据与地理信息的结合。许多企业在面对大数据可视化需求时，更倾向于选用DataV。DataV以其操作简单、拖拽即用的优势广受欢迎。借助DataV，企业能快速将业务数据与地理位置信息相结合，用于内部展示。
用它，用户能体验到极大的便利。比如，一家销售公司若想展示各地销售情况，可以利用DataV工具将销售数据与行政区域信息结合起来。而且，它简化了操作流程，即便是非专业人士也能轻松上手。这样一来，GIS数据的可视化在企业中的应用就更加普及了。
GeoJSON的特点
GeoJSON是一种独特的地理空间数据交换格式，详细阐述了多种JSON对象及其组合方式。自2016年8月该规范被确立，它便对地理数据处理流程进行了规范化。它如同连接不同地理数据使用者的桥梁。
该系统以WGS1984为地理坐标的唯一基准，并采用十进制计量。在呈现地理信息时，不同几何图形各施其职。比如，多边形在绘制国家或省界方面特别适用。它能够精确地界定行政区域的边界。
与其他格式关联
TopoJSON是GeoJSON的一个变种。它在文件大小方面更胜一筹。它不仅保证了数据的完整性，还能使文件变得更小巧。这对存储和传输工作极为有利。
GeoJSON能够被转换成多种格式，诸如shp、csv、kml等。在GIS的操作流程中，不同格式发挥着各自的作用。以GeoJSON转为shp格式为例，这样处理后在ArcGIS等专业软件中的应用就变得更为便捷。
GeoJSON行政区划数据提取
DataV.GeoAtlas具备提取GeoJSON行政区划边界的功能。对于需求不大的情况，比如获取区县级的边界数据，它特别合适。此外，借助映射表可以辅助提取区域的adcode。在用GeoPandas处理GeoJson数据时，可能会遇到编码难题。尤其在Windows系统上，若数据存储采用ANSI编码，容易出现问题。这时，只需将编码调整为UTF-8，问题就能得到解决。
import requests
import os
def get_json(save_dir, adcode):
# 获取当前地图轮廓
base_url = 'https://geo.datav.aliyun.com/areas/bound/' + str(adcode) + '.json'
full_url = 'https://geo.datav.aliyun.com/areas/bound/' + str(adcode) + '_full.json'
base_r = requests.get(base_url)
if base_r.status_code == 200:
cur_obj_name = base_r.json()['features'][0]['properties']['name']
print(cur_obj_name)
cur_file_dir = os.path.join(save_dir, cur_obj_name)
if not os.path.exists(cur_file_dir):
os.mkdir(cur_file_dir)
base_json_file = os.path.join(cur_file_dir, str(adcode) + '.json')
with open(base_json_file, 'w') as file:
file.write(base_r.text)
# 获取当前地图子地图轮廓
full_r = requests.get(full_url)
if full_r.status_code == 200 and 'cur_obj_name' in vars():
full_json_file = os.path.join(cur_file_dir, str(adcode) + '_full.json')
with open(full_json_file, 'w') as file:
file.write(full_r.text)
for item in full_r.json()['features']:
chadcode = item['properties']['adcode']
if chadcode == adcode:
pass
else:
get_json(cur_file_dir, chadcode)
if __name__ == "__main__":
get_json('D:\DataV', 100000)
在实际操作中，以一个负责编制地方城市规划的小团队为例，若他们需要运用县级政府提供的数据来预判规划的未来走向，他们就可以利用那些工具和方法来提取和分析这些数据。