J'ai un client qui souhaite visualiser l'incidence des cancers et les taux de mortalité par les autorités locales / unitaires à travers la Grande-Bretagne. J'ai utilisé les données de l'Ordnance Survey pour obtenir les limites des autorités au format GML et les ai toutes enregistrées dans un grand fichier GML. J'ai utilisé QGIS pour convertir les données au format KML. J'ai les données dans Fusion Tables maintenant et tout semble super, sauf pour un écart flagrant dans la couverture .
Lorsque je regarde les données KML pour l'autorité locale manquante, elles n'ont pas du tout été importées (c'est-à-dire que la cellule est vide). J'ai essayé de télécharger à nouveau la géométrie (et de télécharger à nouveau et de reconvertir) et Fusion Tables la rejette définitivement en tant que KML. J'ai lu quelque part que Fusion Tables peut quelque peu perturber votre géométrie, j'ai donc téléchargé le fichier KML et pointé Google Maps directement dessus et cela n'a pas fonctionné non plus (je ne sais pas à quel point un test est bon).
Je ne sais pas si j'ai créé à l'origine un fichier GML valide (je ne connais pas la norme), mais ils semblaient importer correctement dans QGIS et le résultat final a fière allure en dehors de cet endroit. La zone est visible dans QGIS lorsque je charge le fichier GML, donc je ne sais pas si QGIS produit un KML non valide, ou si Google Maps / Fusion Tables ont des limitations?
J'ai téléchargé les données OS Open pointées par @nhopton , chargé la couche appropriée dans QGIS ( Layer -> Ajouter une couche vectorielle ), enregistrée en KML ( Layer -> Enregistrer sous ) et téléchargée sur Fusion Tables. (Notez que je n'ai rien fait explicitement avec le CRS). En général, cela a bien fonctionné (et surtout le domaine particulier qui avait échoué avec ma première méthode fonctionnait avec cela, j'ai donc la géométrie manquante!). Cependant, il y a encore un certain nombre de zones manquantes. Et dans ce cas, il y a beaucoup moins que j'ai fait aux données moi-même, il n'est donc pas si facile de supposer que je viens de gâcher les données. Des idées pourquoi mes résultats finaux ressemblent à ceci ?