如果你想提取某一固定经纬度海拔数据，可以用行政区划数据与高程数据相叠加，然后筛选出目标区域：

如果你想通过经纬度直接提取某一固定的海拔数据，通常的做法是首先将高程数据集（例如栅格数据）转化为点数据，这样每一点都有对应的经纬度和海拔。这一步可能涉及对栅格数据的采样或插值，因为栅格数据通常是基于网格位置而非精确的经纬度。

以下是一种简单的流程：

1. **确定经纬度坐标**：
确定你要查询的具体经纬度坐标，例如`longitude`和`latitude`。

2. **栅格数据的定位**：
使用GIS工具（比如`rasterio`的`sample`函数或`scipy`的`griddata`），根据给定的经纬度从栅格数据中提取数据。对于像DEM这样的连续数据，可能会采用最近邻插值（Nearest Neighbor Interpolation）或者其他更复杂的插值方法。

from rasterio.transform import Affine
import numpy as np

def extract_elevation(lon, lat, dem_raster):
    transform = dem_raster.transform
    x, y = transform * (lon, lat)
    pixel = int(np.round(y)), int(np.round(x))
    return dem_raster.sample(pixel)[0]

# 示例
elevation = extract_elevation(longitude, latitude, dem_dataset)

3. **地理编码服务**：
如果你的经纬度是基于非地理坐标系统的，你可能还需要使用地理编码服务（如Google Maps API、OSM Nominatim等）将其转换为相应的地理坐标。

4. **处理返回值**：
返回的是该点的海拔值，可以直接用于后续分析，或者与其他数据集成。

注意：这种方法可能受限于高程数据的分辨率，如果你查询的地点非常精细，可能无法找到准确的对应点。另外，一些DEM数据可能存在空间冗余或者无效区域，需提前检查。