WebGIS中矢量切图的初步研究

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1.背景

在GIS领域,金字塔技术一直是一个基础性技术,WMTS规范专门制定了针对切片请求的格式。利用这种技术,前端可以快速展示出指定级别的地图或影像。

但是,由于切图本身是一张图片,图片上看似是兴趣点的要素根本无法进行前端交互。于是,针对兴趣点等矢量数据的展示,基本原理都是先获取到矢量的地理信息(比如GeoJson),在前端绘制(内核为一个element),于是该element便能进行鼠标响应等交互了。

2.矢量数据的一般展示方法

2.1 矢量数据按需请求

根据需要,每次向服务器(比如根据地理范围、属性信息)进行请求,将请求返回的数据绘制在前端。

优点是,按需请求,数据返回量有限,单个请求效率较高。

缺点是,频繁和服务器交互,在给服务器造成巨大压力的同时,多个请求,甚至某些重复请求,都会增大前端交互耗时,降低用户体验。

2.2 矢量数据一次请求,按需展示

随着前端技术越来越成熟,电脑内存越来越大,RIA技术对矢量数据的展示做了更多的优化,其中一种常用方式就是矢量数据一次请求,按需展示方式。

比如以下使用LeafLet开发的例子:http://demo.qunee.com/map/LeafLet+MapABC.html

                       

查看后端请求:

 

可以看见,在页面初始化时就将所有矢量信息读取到前端,然后根据需求进行分级别聚类展示。

优点是:减少与服务端的交互,降低服务端的压力,提高用户体验。

缺点是:第一次请求返回的数据量过大,网络耗时较多,服务器在迎接第一次请求时也有相当压力,并且对客户端电脑配置有一定的依赖。

3.换一种解决思路——矢量切图

3.1 何为矢量切图

何为矢量切图呢?说直白点,就是将矢量数据以建立金字塔的方式,切割成一个一个描述性文件,比如以GeoJson格式组织或者以自定义格式组织。

这是一份矢量数据切图完后的截图:

 

文件中具体内容为geojson格式组织:

 

3.2切图工具

3.2.1商业切图工具

在最近召开的esri大会上公布的esri的一个新的亮点便是他们的arcgispro产品在支持遥感数据处理、三维高效展示外,着重强调了对矢量切图的支持。但是,目前该产品为beta版。

早前接触过苏州超擎公司,对方的产品也能支持矢量切图,并且在此基础上,对方还支持影像数据不切图压缩为流方式前端实时展示。

3.2.2 开源切图软件

目前支持矢量切图的开源软件,在网上大家比较推崇的是TileStache工具,安装这个工具比较耗费精力,以下均是该工具需要依赖的其他软件环境:

 

 

简单点说,需要配置好GDAL环境,python环境,均配置好后才可使用。并且目前只测试了在win7上运行,在win8上便不可以。

3.3 前端支持矢量瓦片展示

目前支持矢量瓦片展示的前端有leaflet,openlayers,arcgis js4.0。

3.3.1 arcgis js4.0中的解决方案

展示例子地址为:http://basemapsbeta.arcgis.com/preview/app/index.html

 

 

其支持的矢量瓦片格式为满足Mapbox图片存储的格式(https://www.mapbox.com/)。

3.3.2leaflet中的解决方案

展示例子地址为:http://basemapsbeta.arcgis.com/preview/app/index.html

 

 

这里支持的是GeoJson格式的矢量瓦片。

4. 目前研究中发现的缺点

a.矢量切图工具只能切WGS84坐标系下的矢量图层。

b.leaflet只能加载显示可以转换为WGS84坐标系的矢量瓦片数据。

5. 优化

5.1前端支持任何坐标系下的矢量瓦片

继承已有GIS框架中的canvastilelayer,利用开源的pbf解析库,重写gettile并解析重绘。摆脱leaflet对矢量瓦片坐标系的限制。利用该方式,矢量瓦片为任何坐标系均能支持。

 

 

 

5.2前端缓存优化

将读取过的矢量瓦片以一定的缓存机制缓存至内存中,使用缓存调度算法进行调度。

6.使用场景

a.根据范围查询展示矢量数据时,可以完全使用矢量切图。

b.根据范围和属性展示矢量数据时,可以先根据范围返回数据,在前端根据属性数据进行过滤,最后展示。

7.有待解决的地方

开源矢量切图工具目前只能切WGS84的矢量数据,将任何格式数据转换成WGS84的数据是不现实的。针对这种问题,自己开发矢量切图工具不失为一种选择。开发可以支持点数据的矢量切图工具难度不大,但是开发能够支持线和面数据的矢量切图工具则存在不小的难度。后续还需继续研究。

 

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posted @ 2015-11-20 22:53  李晓晖  阅读(14077)  评论(6编辑  收藏  举报