下载成都市村界geojson:20区县一个包全拿
技术专栏 · 数据产品 · 2026-10-10
要给成都做村级尺度的分析或制图,村界数据不用四处找:本文页内就是购买入口,下拉已替你选中成都市,支付宝付款后下载链接立即出现。包里是全市 2,816 个村级边界面,12 区 3 县 5 市全部在内,gz 压缩后约 10MB,QGIS、ArcGIS 打开即用。下面把包里的内容、用法和注意点一次说清。
包里有什么:20 个区县、2,816 个村级边界
先看这张按区县填色的全域预览——每县一色,白色细线是村界,深色是市界轮廓:
2,816 个村级单元在 20 个区县间的分布相当不均:简阳一个市就有 508 个村,占全市近两成;彭州、金堂、邛崃、新都次之;主城五区加起来不过 255 个村,锦江区只剩 26 个——城区村落早已社区化,剩下的多为城郊村。这个分布直接决定了用法:做市域分析时主城区不会拖累性能,重心在远郊。
| 区县 | 村级单元 | 区县 | 村级单元 |
|---|---|---|---|
| 简阳市 | 508 | 双流区 | 146 |
| 彭州市 | 219 | 金牛区 | 103 |
| 金堂县 | 201 | 龙泉驿区 | 102 |
| 邛崃市 | 192 | 蒲江县 | 97 |
| 新都区 | 184 | 温江区 | 95 |
| 崇州市 | 177 | 青白江区 | 83 |
| 郫都区 | 173 | 新津区 | 81 |
| 都江堰市 | 154 | 成华区 | 49 |
| 大邑县 | 149 | 青羊区 | 42 |
| 武侯区 | 35 | 锦江区 | 26 |
每个村要素的字段:村名、12 位村级码、类型(行政村 / 社区等),以及省、市、区县、乡镇四级名称归属链。以锦江区成龙路街道的三个村为例——棬子树村(510104035200)、金像寺村(510104035201)、皇经楼村(510104035202),村级码前 6 位 510104 就是锦江区的区划代码,任何按区县、按乡镇的汇总都是一句字段筛选的事。范围上全市界于东经 102.989° 到 104.896°、北纬 30.091° 到 31.438°,WGS84 坐标,叠加天地图或 OSM 底图零偏移。
怎么下载:页内下单,付款即得
下面的入口和「村界数据 · 按市」页是同一个购物通道,已预选成都市,也可以改选其他地市:
已为你选中成都市,支付后即时获得下载链接。
正在加载地市清单…
三步:下拉确认「成都市」→ 点支付宝购买 → 付款完成页面直接给出下载地址,链接可重复使用,不设时效。文件名 成都市_村界_WGS84.geojson.gz,10.3MB,解压后约 46MB 的标准 FeatureCollection。
拿到文件先做一件事:按区县核对一遍
花一分钟确认数据完整,比事后排查省时间。2,816 个面按村级码前 6 位分桶计数,一段十几行的脚本就能跑完,输出应与上表一致:
import { gunzipSync } from 'node:zlib';
import { readFileSync } from 'node:fs';
const lines = gunzipSync(readFileSync('成都市_村界_WGS84.geojson.gz')).toString().split('\n');
const byCounty = new Map();
for (let line of lines) {
if (!line.includes('"Feature"')) continue;
line = line.replace(/\s+$/, '');
if (line.endsWith(']}')) line = line.slice(0, -2); // 末行粘连 ]} 闭合
if (line.endsWith(',')) line = line.slice(0, -1); // 数组元素尾逗号
const p = JSON.parse(line).properties;
const code6 = p['村级码'].slice(0, 6);
byCounty.set(code6, (byCounty.get(code6) || 0) + 1);
}
console.log('区县数:', byCounty.size, '合计:', [...byCounty.values()].reduce((a, b) => a + b, 0));
两个细节来自实际解析这份文件时踩过的坑:每个要素行尾带数组逗号,最后一行还粘着 ]} 两个闭合符,直接 JSON.parse 整行会全体报错;文件是每行一个要素的流式排版,不要整文件 JSON.parse(46MB 文本一次性解析既慢又占内存)。想要图形界面,把 gz 直接拖进 QGIS 也行——它原生读取 gzip 的 GeoJSON,无需解压。
导入奥维互动地图:先转 KML,按县切
奥维不能直接读 GeoJSON,路径是绕一下格式:QGIS 打开村界 → 需要的范围另存为 KML → 奥维「收藏管理」里导入。数据是 WGS84 无偏移坐标,导入后与奥维的卫星影像直接对齐,不用做任何纠偏。成都 2,816 个村一次全导会很卡,按上文表格里的村级码前 6 位先筛出目标区县(比如只留 510121 开头的金堂县 201 个村)再转,一次一个县最稳。坐标系原理见《中国大陆地图坐标系入门:WGS84、GCJ-02、BD-09 的差异与转换》。
只要一个区县?换按县粒度更省
如果目标只是简阳或者金堂,整市包不是最划算的粒度:按区县村界数据页支持单独购买任何一个区县,重名县按所属市区分,下单前能看到该县的实际村级单元数。三种粒度(按省 / 按市 / 按县)出自同一批次数据,字段完全一致,选粒度就是选范围;四川其他 21 个地市州也都在按市列表里。村界数据的来龙去脉见《村界数据下载:行政村边界矢量数据的获取路径》,格式的取舍见《GeoJSON 与 Shapefile 怎么选:结构、编码与场景对照》。
常见问题
- 成都市村界数据在哪里能下载?
- 本文页内的购买入口选成都市即可下单,支付宝支付后立即出现下载链接;同款商品也在站内「村界数据 · 按市」页出售,两者是同一个包。文件为 gz 压缩的 GeoJSON,下载后解压即可使用。
- 成都市村界包包含哪些区县?
- 成都 20 个区县级单位全部包含:锦江、青羊、金牛、武侯、成华、龙泉驿、青白江、新都、温江、双流、郫都、新津 12 个区,金堂、大邑、蒲江 3 个县,都江堰、彭州、邛崃、崇州、简阳 5 个县级市,一次拿齐无需逐县购买。
- 成都市村界数据是什么格式?能转 SHP 吗?
- 交付 gz 压缩的 GeoJSON(RFC 7946),坐标系 WGS84(EPSG:4326),压缩包约 10MB。QGIS 与 ArcGIS 可直接读取,不需要先行解压的版本也可以先解压再加载;需要 SHP 时在 QGIS 或 ArcGIS 中另存导出即可,导出时保持 UTF-8 编码避免中文乱码。
- 能把成都市村界导入奥维互动地图吗?
- 可以,奥维不直接读取 GeoJSON,先在 QGIS 中把需要的范围另存为 KML,再用奥维的收藏管理导入。数据本身是 WGS84 无偏移坐标,与奥维加载的卫星影像和普通底图直接对齐。成都村较多,建议先按区县筛出一部分再转 KML,全量导入会造成卡顿。
- 只需要成都某一个区县的村界怎么办?
- 到按区县村界页单独买目标县,范围最小;出现全国同名的县时按所属市区分,下单前选择器里能看到该县实际的村级单元数。市包内每个村都带 12 位村级码,前 6 位即所属区县代码,已购市包后也可以自行按字段筛出单县。
- 村界边界的精度和口径是什么?
- 行政村级管理边界,经拓扑清洗,面与面之间无缝隙、无重叠,可用于统计、制图与业务分区,不适用于土地权属判定。数据按批次统一整理,当前版本 2026-09;每个村要素自带村名、12 位村级码、类型与省 / 市 / 区县 / 乡镇归属链,按属性汇总无需任何空间计算。
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