KMZ文件处理与可视化深度解析：数据提取到地图展示的全流程实战指南

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在处理地理空间数据时，KMZ 文件是一种常见的格式，用于存储地图和地理信息数据。KMZ 文件是 KML 文件的压缩版本，其中 KML（Keyhole Markup Language）用于描述地理数据的格式。本文将详细介绍如何使用 Python 处理 KMZ 文件，提取其中的地理数据，并将其可视化到地图上。本文的核心代码将涉及文件的解压、KML 文件的解析、GPS 数据的提取以及如何使用 Folium 库将数据展示到地图上。

1. KMZ 文件与 KML 文件简介

1.1 KMZ 文件

KMZ 文件是 KML 文件的压缩版本，通常用于存储 Google Earth 或 Google Maps 中使用的地理信息数据。KMZ 文件可以包含一个或多个 KML 文件以及其他资源文件（如图片、图标等）。KML 文件是基于 XML 的格式，用于描述地理数据的标记、路径、区域等信息。

1.2 KML 文件

KML 文件由 XML 构成，用于存储地理数据，如地点标记、线条、区域、图像叠加等。KML 的基本结构包括：

2. Python 环境配置与依赖安装

在开始之前，确保你的 Python 环境中已经安装了以下依赖：

可以使用以下命令安装所需的库：

pip install folium

3. 代码实现详解

3.1 查找 KMZ 文件

import os
import glob

def find_kmz_files(directory):
    # 使用 glob 模块查找指定目录下的所有 .kmz 文件
    kmz_files = glob.glob(os.path.join(directory, '*.kmz'))
    return kmz_files

3.2 解压 KMZ 文件

import zipfile

def extract_kml_from_kmz(kmz_file_path):
    # 解压 KMZ 文件
    with zipfile.ZipFile(kmz_file_path, 'r') as kmz:
        # 查找 KML 文件
        kml_files = [name for name in kmz.namelist() if name.lower().endswith('.kml')]
        if kml_files:
            kml_file_path = kml_files[0]
            kmz.extract(kml_file_path, os.path.dirname(kmz_file_path))
            return os.path.join(os.path.dirname(kmz_file_path), kml_file_path)
    return None

3.3 解析 KML 文件

import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_kml(kml_file_path):
    gps_data = []
    tree = ET.parse(kml_file_path)
    root = tree.getroot()
    
    # KML 的 XML namespace
    namespace = {'kml': 'http://earth.google.com/kml/2.2'}
    print(f"Root element: {root.tag}")
    
    # 查找所有 Placemark 元素
    for placemark in root.findall('.//kml:Placemark', namespace):
        coordinates = placemark.find('.//kml:Point/kml:coordinates', namespace)
        
        if coordinates is not None:
            coords = coordinates.text.strip().split(',')
            if len(coords) >= 3:
                try:
                    longitude = float(coords[0])
                    latitude = float(coords[1])
                    altitude = float(coords[2])
                    gps_data.append({
                        'latitude': latitude,
                        'longitude': longitude,
                        'altitude': altitude
                    })
                except ValueError as e:
                    print(f"Error parsing coordinates: {e}")
    return gps_data

3.4 可视化 KMZ 数据

import folium
from folium.features import CustomIcon

def visualize_multiple_kmz_data(kmz_data_list):
    if not kmz_data_list:
        print("No GPS data available to visualize.")
        return

    # 计算所有经纬度的平均值，作为地图的中心
    all_latitudes = []
    all_longitudes = []
    
    for kmz_data in kmz_data_list:
        latitudes = [data['latitude'] for data in kmz_data['gps_data']]
        longitudes = [data['longitude'] for data in kmz_data['gps_data']]
        all_latitudes.extend(latitudes)
        all_longitudes.extend(longitudes)

    avg_latitude = sum(all_latitudes) / len(all_latitudes)
    avg_longitude = sum(all_longitudes) / len(all_longitudes)
    
    map_center = [avg_latitude, avg_longitude]
    
    gps_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=14, tiles='OpenStreetMap')

    folium.TileLayer(
        tiles='https://mt1.google.com/vt/lyrs=s&x={x}&y={y}&z={z}',
        name='Google Satellite',
        attr='© Google'
    ).add_to(gps_map)

    folium.LayerControl().add_to(gps_map)

    # 为每个 KMZ 文件使用不同的颜色
    colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'lightred', 
              'beige', 'darkblue', 'darkgreen', 'cadetblue', 'darkpurple', 'white', 
              'pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'gray', 'black', 'lightgray']

    for idx, kmz_data in enumerate(kmz_data_list):
        color = colors[idx % len(colors)]
        
        for data in kmz_data['gps_data']:
            folium.CircleMarker(
                [data['latitude'], data['longitude']],
                radius=0.5,  # 半径大小
                color=color,  # 边框颜色
                fill=True,
                fill_color=color,  # 填充颜色
                fill_opacity=0.8
            ).add_to(gps_map)
        
        # 绘制路径线并添加箭头
        for i in range(1, len(kmz_data['gps_data'])):
            start_point = kmz_data['gps_data'][i-1]
            end_point = kmz_data['gps_data'][i]

            # 绘制线条
            folium.PolyLine(
                locations=[(start_point['latitude'], start_point['longitude']),
                           (end_point['latitude'], end_point['longitude'])],
                color=color,
                weight=2
            ).add_to(gps_map)

            # 添加箭头
            folium.Marker(
                location=[(start_point['latitude'] + end_point['latitude']) / 2,
                          (start_point['longitude'] + end_point['longitude']) / 2],
                icon=CustomIcon('https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e5/Black_triangle_pointing_right.svg',
                                icon_size=(10, 10), icon_anchor=(5, 5))
            ).add_to(gps_map)
        
    gps_map.save('multiple_kmz_map.html')
    print("GPS map saved as 'multiple_kmz_map.html'.")

绘制路径线，并在路径中添加箭头指示方向。

4. 项目实战

4.1. 数据采集

两个kmz文件：

其中一个kmz文件解压，会看到有一个kml文件：

kml文件打开，会看到一些关键信息，以下是部分信息截图：

4.2. 项目完整代码

import os
import glob
import folium
import zipfile
import xml.etree.ElementTree as ET
from folium.features import CustomIcon

def find_kmz_files(directory):
    kmz_files = glob.glob(os.path.join(directory, '*.kmz'))
    return kmz_files

def extract_kml_from_kmz(kmz_file_path):
    with zipfile.ZipFile(kmz_file_path, 'r') as kmz:
        kml_files = [name for name in kmz.namelist() if name.lower().endswith('.kml')]
        if kml_files:
            kml_file_path = kml_files[0]
            kmz.extract(kml_file_path, os.path.dirname(kmz_file_path))
            return os.path.join(os.path.dirname(kmz_file_path), kml_file_path)
    return None

def parse_kml(kml_file_path):
    gps_data = []
    tree = ET.parse(kml_file_path)
    root = tree.getroot()
    namespace = {'kml': 'http://earth.google.com/kml/2.2'}
    
    for placemark in root.findall('.//kml:Placemark', namespace):
        coordinates = placemark.find('.//kml:Point/kml:coordinates', namespace)
        
        if coordinates is not None:
            coords = coordinates.text.strip().split(',')
            if len(coords) >= 3:
                try:
                    longitude = float(coords[0])
                    latitude = float(coords[1])
                    altitude = float(coords[2])
                    gps_data.append({
                        'latitude': latitude,
                        'longitude': longitude,
                        'altitude': altitude
                    })
                except ValueError as e:
                    print(f"Error parsing coordinates: {e}")
    return gps_data

def visualize_multiple_kmz_data(kmz_data_list):
    if not kmz_data_list:
        print("No GPS data available to visualize.")
        return

    all_latitudes = []
    all_longitudes = []
    
    for kmz_data in kmz_data_list:
        latitudes = [data['latitude'] for data in kmz_data['gps_data']]
        longitudes = [data['longitude'] for data in kmz_data['gps_data']]
        all_latitudes.extend(latitudes)
        all_longitudes.extend(longitudes)

    avg_latitude = sum(all_latitudes) / len(all_latitudes)
    avg_longitude = sum(all_longitudes) / len(all_longitudes)
    
    map_center = [avg_latitude, avg_longitude]
    
    gps_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=14, tiles='OpenStreetMap')

    folium.TileLayer(
        tiles='https://mt1.google.com/vt/lyrs=s&x={x}&y={y}&z={z}',
        name='Google Satellite',
        attr='© Google'
    ).add_to(gps_map)

    folium.LayerControl().add_to(gps_map)

    colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'lightred', 
              'beige', 'darkblue', 'darkgreen', 'cadetblue', 'darkpurple', 'white', 
              'pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'gray', 'black', 'lightgray']

    for idx, kmz_data in enumerate(kmz_data_list):
        color = colors[idx % len(colors)]
        
        for data in kmz_data['gps_data']:
            folium.CircleMarker(
                [data['latitude'], data['longitude']],
                radius=0.5,
                color=color,
                fill=True,
                fill_color=color,
                fill_opacity=0.8
            ).add_to(gps_map)
        
        for i in range(1, len(kmz_data['gps_data'])):
            start_point = kmz_data['gps_data'][i-1]
            end_point = kmz_data['gps_data'][i]

            folium.PolyLine(
                locations=[(start_point['latitude'], start_point['longitude']),
                           (end_point['latitude'], end_point['longitude'])],
                color=color,
                weight=2
            ).add_to(gps_map)

            folium.Marker(
                location=[(start_point['latitude'] + end_point['latitude']) / 2,
                          (start_point['longitude'] + end_point['longitude']) / 2],
                icon=CustomIcon('https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e5/Black_triangle_pointing_right.svg',
                                icon_size=(10, 10), icon_anchor=(5, 5))
            ).add_to(gps_map)
        
    gps_map.save('multiple_kmz_map.html')
    print("GPS map saved as 'multiple_kmz_map.html'.")

if __name__ == '__main__':
    directory_path = "F:\\notebookComputer\\20240723"
    
    kmz_files = find_kmz_files(directory_path)
    
    if kmz_files:
        kmz_data_list = []
        for kmz_file_path in kmz_files:
            kml_file_path = extract_kml_from_kmz(kmz_file_path)
            if kml_file_path:
                parsed_gps_data = parse_kml(kml_file_path)
                print(f"Parsed GPS data: {parsed_gps_data}")
                kmz_data_list.append({
                    'file_name': os.path.basename(kmz_file_path),
                    'gps_data': parsed_gps_data
                })
        
        if kmz_data_list:
            visualize_multiple_kmz_data(kmz_data_list)
        else:
            print("No GPS data available to visualize.")
    else:
        print(f"No .kmz files found in directory: {directory_path}")

5. 项目运行与结果展示

在代码执行完毕后，将会生成一个名为 multiple_kmz_map.html 的文件，该文件可以用浏览器打开以查看地图上的标记点和路径。地图将会显示所有 KMZ 文件中提取的 GPS 数据，每个文件的标记点使用不同的颜色表示。
multiple_kmz_map.html文件不好截图如下：

浏览器打开multiple_kmz_map.html文件效果图如下：

6. 总结与展望

本文详细介绍了如何使用 Python 处理 KMZ 文件，提取其中的 GPS 数据，并通过 Folium 库将其可视化。通过将 KMZ 文件中的地理数据转换为地图标记点和路径线，我们可以更直观地分析和展示地理数据。未来的工作可以包括支持更多的地理数据格式、添加更多的地图样式和功能、以及优化代码的性能和可读性。根据需求，文章可以继续扩展，以包含更多的技术细节、优化建议和实际应用场景的分析。

作者：邓瑞军说HelloWorld