可视化你的足迹

可视化你的足迹 上一篇文章讲述了如何在服务器端通过MapServer来生成地图。虽然MapServer发布出来的地图是标准的WMS服务,但是我们还需要一个客户端程序来展现。我们在上一篇中,通过一些小脚本将照片中的地理信息抽取到了一个GeoJSON文件中。GeoJSON是一种向量图层格式,向量数据可以在服务器端绘制成栅格图,也可以直接在客户端canvas上直接绘制出来。当数据量比较大的时候,我们更倾向于在服务器端绘制,这样只需要在网络上传输一张图片(而且可以做缓存)。大数据量的客户端绘制在性能上会比较差(当然现在已经有了一些新的解决方案,我们后续再细谈),特别是有用户交互时,会出现明显的卡顿。 在本文中,我将分别使用客户端和服务端绘制的两种方式来展现两种不同的地图:使用OpenLayers直接在客户端绘制矢量图,以及使用Leaflet来展示在服务器端绘制好的栅格图层。 使用OpenLayers3展示GeoJSON 展示GeoJSON非常容易,也是一种比较直接的方式,只需要将GeoJSON文件发送到前端,然后直接通过客户端渲染即可。使用OpenLayers3的API,代码会是这样: $.getJSON('data/places-ive-been-3857.json').done(function(geojson) { var vectorSource = new ol.source.Vector({ features: (new ol.format.GeoJSON()).readFeatures(geojson) }); }); 客户端发送一个ajax请求,得到GeoJSON数据之后,将其转换成一个向量类型。OpenLayers定义了很多中格式读取器,比如KML的,GML的,GeoJSON的等等。然后我们可以定义一个样式函数: var image = new ol.style.Circle({ radius: 5, fill: null, stroke: new ol.style.Stroke({color: '#f04e98', width: 1}) }); var styles = { 'Point': [new ol.style.Style({ image: image })] }; var styleFunction = function(feature, resolution) { return styles[feature.getGeometry().getType()]; }; 这个函数会应用到向量集的Point类型,将其绘制为一个红色,半径为5像素的圆圈。有了数据和样式,我们再来创建一个新的向量,然后生成一个新的图层: var vectorLayer = new ol.layer.Vector({ source: vectorSource, style: styleFunction }); 创建地图,为了方便对照,我们加入了另外一个ol.source.Stamen图层作为参照。这样当缩放到较小的区域时,我们可以清楚的知道当前的点和地物的对照,比如道路名称,建筑名称等,从而确定目前的位置。这是一种非常常见的GIS应用的场景,但是需要注意的是,不同的图层需要有相同的空间映射方式,OpenLayers默认才用EPSG:3857,所以需要两者都采用该投影: var map = new ol....

September 20, 2015 · 1 min · 邱俊涛 | Juntao Qiu

可视化你的足迹

可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中,我们通过将日常中很容易收集到的数据,通过一系列的处理,并最终展现在地图上。这仅仅是GIS的一个很简单场景,但是我们可以看到,当空间数据和地图结合在一起时,可以在可视化上得到很好的效果,读者可以很容易从中获取信息。 我们在本文中会制作一个这样的地图,图中灰色的线是城市中的道路,小六边形表示照片拍摄地。颜色表示当时当地拍摄照片的密度,红色表示密集,黄色为稀疏。可以看到,我的活动区域主要集中在左下角,那是公司所在地和我的住处,:) 要展现数据,首先需要采集数据,不过这些已经在日常生活中被不自觉的被记录下来了: 数据来源 如果你开启了iPhone相机中的定位功能,拍照的时候,iPhone会自动把当前的地理信息写入到图片的元数据中,这样我们就可以使用这些数据来做进一步的分析了。 我在去年学习OpenLayers的时候已经玩过一些简单的足迹可视化,另外还有一篇全球地震信息的可视化,但是仅仅是展示矢量信息,并没有深入,而且都是一些前端的JavaScript的代码。最近又在重新整理之前的GIS知识,重新把这个作为例子来练手。当然,这次会涉及一些地图编辑,空间计算的内容。 我的照片一般都通过Mac自带的Photos管理(前身iPhoto),手机里照片会定期同步上去。老版本的iPhoto用的是XML文件来存储照片的EXIF数据,新的Photos的实现里,数据被存储在了好几个SQLite数据库文件中,不过问题不大,我们只需要写一点Ruby代码就可以将数据转化为标准格式,这里使用GeoJSON,GeoJSON既可以方便人类阅读,也可以很方便的导入到PostGIS或者直接在客户端展现。 实现步骤 我们现在要绘制照片拍摄的密度图,大概需要这样一些步骤: 抽取照片的EXIF信息(经度,纬度,创建时间等) 编写脚本将抽取出来的信息转换成通用格式(GeoJSON) 使用QGIS将这些点的集合导入为图层 插入一些由六边形组成的图层(设置合适的大小) 计算落在各个多边形中的点的个数,并生成新的图层heatmap 使用MapServer来渲染基本地图 数据抽取 Mac上的Photos会将照片的元数据存储在一个SQLite3格式的数据库中,文件名为Library.apdb,通常位于这个位置~/Pictures/Photos\ Library.photoslibrary/Database/apdb/Library.apdb。这个文件可以通过SQLite3的客户端直接打开,不过由于可能有其他进程(Mac自己的)打开了该文件,所以会有锁文件,你可能需要先将这个文件拷贝到另外一个位置。 然后将表RKVersion中的部分信息导出即可,SQLite内置了很方便的导出功能,通过它提供的shell客户端sqlite3,将信息导出到csv文件中: sqlite> .mode csv sqlite> .headers on sqlite> .output places-ive-been.csv sqlite> select datetime(imageDate+978307200, 'unixepoch', 'localtime') as imageDate, exifLatitude, exifLongitude from RKVersion where exifLatitude and exiflongitude; sqlite> .output stdout 注意这里的日期,苹果的日期偏移和其他公司不同,始于2001年1月1日,所以要在imageDate之后加上这个base值,然后将文件以.csv的格式导出到places-ive-been.csv中,该文件包含3列:时间,纬度,精度。 imageDate,exifLatitude,exifLongitude "2012-10-25 16:34:01",34.19216667,108.87316667 "2012-10-28 14:45:53",35.1795,109.9275 "2012-10-28 14:45:45",35.1795,109.9275 "2012-10-25 16:34:04",34.19216667,108.87316667 "2012-10-19 23:01:05",34.19833333,108.86733333 ... 转换为GeoJSON 方便以后的转换起见,我们将这个文件转换成GeoJSON(其实很多客户端工具可以支持CSV的导入,不过GeoJSON更为标准一些)。 require 'csv' require 'json' lines = CSV....

September 18, 2015 · 2 min · 邱俊涛 | Juntao Qiu