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搭建地图服务器(使用Mapnik)

渲染引擎Mapnik

上一篇文章中大概介绍了Mapnik,它是一个渲染引擎,一般开发中都会使用他的python的bind做开发。

Mapnik的文档写的比较详细,我们这里只是做一些必要的介绍,详细的细节可以参看Mapnik在Github上的文档

在Mac下,安装Mapnik十分容易,使用brew即可,注意我们在此处带上--with-postgresql选项,使得Mapnik可以通过PostGIS来访问数据库:

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brew install mapnik --with-postgresql

安装完成之后,可以通过一个小的python脚本来测试:

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import mapnik

map = mapnik.Map(256, 256)
map.background = mapnik.Color('red')
map.zoom_all()

mapnik.render_to_file(map, 'red.png', 'png')

这段脚本可以在当前目录下生成一个红色的256x256的小图片。好了,有了渲染引擎,我们需要一些数据来进行渲染了。

数据源

最通用的数据格式为Shapefiles,目前有很多的免费地理信息供公共下载,我们可以从Metro的站点上下载一些小的数据文件。

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$ wget http://osm-extracted-metros.s3.amazonaws.com/chengdu.osm2pgsql-shapefiles.zip
$ mkdir chengdu
$ cd chengdu
$ unzip chengdu.osm2pgsql-shapefiles.zip

这样就得到了一组文件:

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$ find . -name "*.shp"
./chengdu.osm-line.shp
./chengdu.osm-point.shp
./chengdu.osm-polygon.shp

每一个shp文件都会对应几个其他类型的文件,比如投影信息,属性表等。仅仅查看shp的话,有表示所有点的文件chengdu.osm-line.shp,又表示所有线的chengdu.osm-line.shp,以及表示所有面(区域)的chengdu.osm-polygon.shp文件。

有了这些文件,我们就可以做一些测试了,比如我们首先加载所有的线条,并根据这些线条生成一个图层:

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import mapnik

map = mapnik.Map(800, 800)
map.background = mapnik.Color('#ffffff')

style = mapnik.Style()
rule = mapnik.Rule()

point_symbolizer = mapnik.PointSymbolizer()
rule.symbols.append(point_symbolizer)

style.rules.append(rule)

map.append_style('default', style)

ds_point = mapnik.Shapefile(file='chengdu.osm-point.shp')
point = mapnik.Layer('point')
point.datasource = ds_point
point.styles.append('default')

map.layers.append(point)
map.zoom_all()

mapnik.render_to_file(map, 'chengdu.png', 'png')

可以得到:

points

这里介绍一下Mapnik中的一些概念:一个Map可以包含若干个层(Layer),每个层可以独立着色,即可以为每个层定制样式(Style),每个样式由若干个规则组成(Rule)。每个规则由是由若干个符号定制。

lines

如果将两者重叠,则可以得到:

lines

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polygon_symbolizer = mapnik.PolygonSymbolizer(mapnik.Color('#c8102e'))
polygon_rule.symbols.append(polygon_symbolizer)

ds_polygon = mapnik.Shapefile(file='chengdu.osm-polygon.shp')
polygon = mapnik.Layer('polygon')
polygon.datasource = ds_polygon
polygon.styles.append('polygon')

map.layers.append(polygon)

image

将这三个层叠加在一起,会得到最终的结果:

lines

数据转化

在进一步之前,我们需要将数据存储在数据库中。我们可以将shapefile通过转化存入到数据库中。PostGIS本身自带了一个用于此作用的工具:shp2pgsql。可以通过这个工具来先将shapefile导入到数据库中。也可以直接导入别的开放数据,比如很多OSM格式的数据源,我们此处仅仅简单的从别的数据源将OSM格式的数据下载并导入到PostGIS中。

创建数据库chengdu:

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$ createdb chengdu -O gis -E UTF8 -e
CREATE DATABASE chengdu OWNER gis ENCODING 'UTF8';

$ psql -U gis -d chengdu

登陆PostGres,然后为数据库chengdu启动PostGIS扩展:

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-- Enable PostGIS (includes raster)
CREATE EXTENSION postgis;
-- Enable Topology
CREATE EXTENSION postgis_topology;
-- fuzzy matching needed for Tiger
CREATE EXTENSION fuzzystrmatch;
-- Enable US Tiger Geocoder
CREATE EXTENSION postgis_tiger_geocoder;
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$ wget http://osm-extracted-metros.s3.amazonaws.com/chengdu.osm.bz2
$ bunzip2 -d chengdu.osm.bz2
$ osm2pgsql -U gis -d chengdu -s -S ./default.style chengdu.osm

这个命令将chengdu.osm导入到了名称为chengdu的数据库中。

可以通过SQL命令查看其中的数据:

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select ST_Extent(ST_Transform(way,4326)) from planet_osm_roads;

结果如下:

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                            st_extent
--------------------------------------------------------------------------
 BOX(103.564165069794 30.3634139134986,104.554549945024 30.9869936005376)
(1 row)

WMS服务器

生成图片之后,我们还需要将这些图片切成瓦片,然后公开给外部以便使用。Mapnik提供了切图的功能,并且还提供一个实现了WMS协议的服务器,以便使用。

安装这个OGCServer服务器非常容易:

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$ git clone git@github.com:mapnik/OGCServer.git
$ cd OGCServer
$ sudo python setup.py install

但是OGCServer的启动,需要一个配置XML配置文件,这个配置文件可以由Mapnik提供的工具集生成:

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$ svn co http://svn.openstreetmap.org/applications/rendering/mapnik/

这个svn仓库中包含了众多的小工具,generate_xml.py用于生成Mapnik的样式文件,generate_image.py用于生成图片,generate_tiles.py用于生成众多的瓦片。

此处我们将使用generate_xml.py来创建一个地图样式文件,

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$ cd svn.openstreetmap.org/applications/rendering/mapnik/
$ ./generate_xml.py osm.xml chengdu.xml --dbname chengdu --user gis --accept-none

generate_xml.py根据osm.xml作为模板,生成chengdu.xml。这个文件即可用于测试OGCServer:

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$ OGCServer chengdu.xml
Listening at 0.0.0.0:8000....

然后在浏览器中查看:

ogcserver

使用OpenLayers测试

有了一张图片,那么我们就需要有更多的图片组成的瓦片,这就需要使用引入GIS的前端利器OpenLayers了:

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$(function() {
    var map, layer;
    map = new OpenLayers.Map('map', {});

    layer = new OpenLayers.Layer.WMS('Tile Cache',
        'http://localhost:8000/?', {
            layers: '__all__',
            format: 'image/png'
        });

    map.addLayer(layer);

    if (!map.getCenter()) {
        map.zoomToMaxExtent();
    }
});

openlayers

openlayers

应该注意的是,此处在OpenLayers中使用了来自与OSM导入的数据,而并非Shapefile中的数据(Shapefile中仅有三个层次,point, line, polygon)。而OSM的数据则丰富的多。

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