寻求含经纬度、陆海标识及陆地轮廓的轻量化开源世界地图数据

针对需要经纬度坐标、陆海标识、清晰陆地轮廓、支持Python可视化校验的需求，不需要处理OpenStreetMap的庞大数据，直接选用以下方案即可：

• Natural Earth 公共地理数据集
  这是开源地理领域最通用的中小比例尺底图数据，无版权使用限制，提供1:10m、1:50m、1:110m三档精度，你可以按需选择对应精度的版本，没有道路、POI这类无关冗余信息。数据默认采用WGS84经纬度坐标系，所有陆地区域都是闭合矢量多边形，自带陆海属性标识，轮廓精度足够支撑绝大多数研究场景的叠加校验需求。
• GSHHG 全球海岸线数据集
  如果你只需要纯陆海分界、不需要国家行政边界信息，直接选这个数据集就行。它是专门为陆海判别场景制作的矢量数据，从粗到细提供6级精度，所有要素都是闭合的陆地/海洋多边形，没有任何额外附加属性，体积极小，做点位陆海判断、轮廓叠加校验的效率非常高。
• Python生态开箱即用的内置数据
  如果你不想手动下载、预处理地理文件，直接用geopandas库内置封装好的Natural Earth低精度数据集就行，几行代码就能完成加载、绘图、叠加校验全流程，示例代码如下：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 直接加载内置世界陆地轮廓，默认WGS84经纬度坐标系
world_land = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))

# 初始化画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
# 绘制陆地轮廓底图
world_land.plot(ax=ax, color="#f0f0f0", edgecolor="#333333")
# 叠加绘制你自己绑定了经纬度的研究对象，比如点位、研究区范围
# your_study_objects.plot(ax=ax, color="crimson", markersize=5)
plt.show()

以上所有数据的坐标系和通用经纬度记录标准完全一致，你自己准备的带经纬度的绘图对象不需要做额外坐标转换，就能直接和陆地轮廓对齐，既可以用陆地多边形做空间判断（比如校验点位是否落在陆地上），也可以直接作为底图检查绘图结果的位置是否准确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eugene Lee