通常来说，高程数据的获取途径有以下两个：
1、如果有全球/全国DEM数据，可以在arcgis中获取点的value值，即为高程值。
2、在科学上网的前提下，通过谷歌地图右下角可以查询。
本文介绍一个以Python为技术手段查询/批量查询的方法：

数据来源：数据来源

这个API接口的限制如下图所示，每秒最大发送一次请求，每次请求最多查询100个地址，每天最多发送1000次请求，也就是说每天可以查询10万次，足够科研/学习所用。

代码先放在下面，对于单次查询和多次查询分别在下文讲解。

import json
import time
from typing import List
import requests
import pandas as pd


class GetElevation:

    @classmethod
    def __SendQuery(cls, latLngString: str) -> json:
        query = ('https://api.opentopodata.org/v1/mapzen?locations={}&interpolation=bilinear'.format(latLngString))
        res = requests.get(query).json()
        if res["status"] != "OK":
            raise Exception(res["error"])
        return res

    def GetSingleElevation(self, latitude: float, longitude: float) -> float:
        """
        获取单个高程，输入经纬度格式为数值类型，返回值为高程float类型
        :param latitude: 纬度
        :param longitude: 经度
        :return: 高程
        """
        if latitude < -90 or latitude > 90:
            raise Exception("纬度的范围应在-90-90之间！请检查数据源！")
        latLngString = str(latitude) + "," + str(longitude)
        res = self.__SendQuery(latLngString)
        elevation = res["results"][0]["elevation"]
        return elevation

    def GetMultiElevation(self, latitude: List[float], longitude: List[float]) -> List[float]:
        """
        获取数组类型的高程，输入经纬度格式为经度数组和纬度数组，返回值为高程数组
        :param latitude:纬度数组
        :param longitude:经度数组
        :return:高程数组
        """
        if len(latitude) != len(longitude):
            raise Exception("纬度数组和经度数组长度不一致！请检查数据源！")
        for lat in latitude:
            if lat < -90 or lat > 90:
                raise Exception("纬度的范围应在-90-90之间！请检查数据源！")
        elevationList = []
        hundredNums = len(latitude) // 100
        # 查询整百的高程
        for i in range(hundredNums):
            latLngString = ""
            for idx in range(100 * i, 100 * (i + 1)):
                latLngString += (str(latitude[idx]) + "," + str(longitude[idx]) + "|")
            res = self.__SendQuery(latLngString)
            for idx in range(100):
                elevationList.append(res["results"][idx]["elevation"])
            time.sleep(1)
        # 查询剩余的不到100的高程
        latLngString = ""
        for i in range(hundredNums * 100, len(latitude)):
            latLngString += (str(latitude[i]) + "," + str(longitude[i]) + "|")
        res = self.__SendQuery(latLngString)
        for i in range(len(latitude) - hundredNums * 100):
            elevationList.append(res["results"][i]["elevation"])
        return elevationList

    def ExportToXlsx(self, latLongDf: pd.DataFrame, elevationList: List[float], outputPath: str) -> None:
            """
        如果用户可以传入一个DataFrame数据，可以将返回得到的高程拼接并输出
        :param latLongDf: DataFrame数据
        :param elevationList: 高程数组
        :param outputPath: 输出路径
        :return: 无返回值
        """
        latLongDf["elevation"] = elevationList
        latLongDf.to_excel(outputPath, index=False)

单次查询

在实例化对象之后，调用GetSingleElevation方法，传入纬度和经度，即可得到返回值，即高程数据

if __name__ == "__main__":
    ele = GetElevation()
    # 单个查询
    singleEle = ele.GetSingleElevation(50, 112)
    print(singleEle)

批量查询

在实例化对象之后，从本地导入数据或者直接定义纬度和经度数组（注意：输入类型为数组），调用GetMultiElevation方法，传入两个数组，即可得到返回的高程数组。


初次之外，如果是通过pandas读取的DataFrame类型的数据可以调用ExportToXlsx方法，将其导出到本地。

if __name__ == "__main__":
    ele = GetElevation()
    # 批量查询
    latLongDf = pd.read_excel(r"C:\Users\wzj\Desktop\工作簿1.xlsx")
    multiEle = ele.GetMultiElevation(latLongDf["lat"], latLongDf["lng"])
    print(multiEle)
    # 导出到本地excel
    ele.ExportToXlsx(latLongDf, multiEle, r"C:\Users\wzj\Desktop\工作簿1.xlsx")