excel怎么变kml

Excel数据到KML文件的制作教程

引言 在地理信息系统（GIS）中，Google Earth等软件通常需要使用一种格式来表示地球表面的各种信息，而这种格式就是KML（Keyhole Markup Language），本文将介绍如何从Excel中导出数据并将其转换为KML文件。

准备工作

1. Excel中的数据应包含以下字段：

   

   • 地理位置（如经度和纬度）
   • 其他属性（可选）

2. 了解KML的基本结构：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2">
  <Document>
    <name>你的文档名</name>
    <description>描述你的内容。</description>
    <!-- 描述其他元素 -->
  </Document>
</kml>

创建KML文件

1. 打开Microsoft Word或任何文本编辑器。
2. 在Word中插入一个XML文档模板,并将其保存为.xml文件。

导入Excel数据

1. 将Excel数据复制粘贴到Word中的XML模板中。
2. 根据需要调整字段的位置和顺序。
3. 调整“名称”和“描述”标签以匹配你的需求。

转换为KML

1. 使用以下公式提取地理位置：

   =IFERROR(ROUND(A2;2)&","&ROUND(B2;2);"")

   将上述公式应用到每个单元格,以便生成经纬度字符串。

2. 将所有数据（包括地理位置）复制粘贴到Word中的XML模板中。
3. 更新XML代码,使其包含所需的数据类型，对于数字，请确保使用适当的类型（如xsd:decimal），而不是简单地用逗号分隔的数值。
4. 保存Word文件作为XML。

转换为KML

1. 使用在线工具或编程语言（如Python或JavaScript）将XML转换为KML。
2. 示例使用Python:

   import xml.etree.ElementTree as ET

def convert_to_kml(xml_file): tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot()

kml_root = ET.SubElement(root, "Document")
for child in root:
    if child.tag == "Placemark":
        name_element = ET.SubElement(child, "name", {"xsi": "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"})
        description_element = ET.SubElement(child, "description", {"xsi": "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"})
        coordinates_element = ET.SubElement(child, "coordinates", {"xsi": "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"})
        # 添加名称和描述
        name_element.text = "我的地标"
        description_element.text = "这是一个示例点"
        # 添加坐标
        latlon = coordinates_element.text.split(",")
        lat = float(latlon[0])
        lon = float(latlon[1])
        # 创建点
        point = ET.SubElement(coordinates_element, "Point")
        coords = ET.SubElement(point, "coordinates")
        coords.text = f"{lon},{lat}"

转换XML文件

convert_to_kml("your_xml_file.xml")

七、验证结果
1. 使用Google Earth或其他支持KML的软件打开生成的KML文件。
2. 检查生成的KML是否正确显示了你的数据。
八、
通过以上步骤，你已经成功地将Excel数据转换为KML格式，可以用于Google Earth等GIS应用程序，此过程可能需要一些练习才能掌握，但一旦熟悉，它将成为处理大量地理数据的重要技能。