使用Openlayers可视化GeoJSON数据

OpenLayers 使用OpenLayers可以很容易的搭建基于Web的GIS系统,OpenLayers支持不同的数据源(符合WMS协议的服务器,Google Maps API, Bing Maps,KML以及GeoJSON等等)。通过将不同的数据源的数据整合,我们可以开发出丰富而用户友好的GIS系统。 OpenLayers可以轻松的处理GeoJSON数据,并将其生成矢量层,我们可以将这个层叠加在其他数据源(比如OSM)提供的地图上,以得到一个完整的小应用。 最后的运行结果是这样的: GeoJSON 美国地理信息调查局是一个科学组织,他公开了很多地球上的灾难信息,比如对地震的统计,并提供编程接口。它公开的地震统计信息,包含全世界各地报告过的地震,以及全美所有检测到的地震,并以多种周期(小时,天,周,月等),多种格式(GeoJSON,KML,Atom等),以便应用程序的开发者只用这些数据。 实现 设置基本环境 我们将借助bower来安装所有的代码依赖。首先,我们需要bower将所有的包都安装在components目录下,这个可以通过在当前目录的.bowerrc文件中制定directory: { "directory": "components" } 然后运行bower安装jquery以及openlayers: $ bower install jquery $ bower install openlayers 通过bower安装OpenLayers之后,可以通过OpenLayers自带的build工具将所有的源码合并压缩为一个文件: $ cd components/openlayers/build $ ./build.py #将会在当前目录下生成一个OpenLayers.js的文件 $ mv OpenLayers.js ../ 然后,创建一个简单的HTML文件,引用jquery.js和OpenLayers.js,以及我们的入口脚本app.js,本文所有的代码都只是修改这个文件。 <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>Earthquake distribution</title> <link rel="stylesheet" href="style.css" /> </head> <body> <div id="container"> <div id="map"> </div> </div> <script src="components/jquery/jquery.js" type="text/javascript"></script> <script src="components/openlayers/OpenLayers.js" type="text/javascript"></script> <script src="app.js" type="text/javascript"></script> </body> </html> 还可以运行bower init来将生成bower....

April 15, 2014 2 min

使用Mapnik搭建GIS服务器

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: 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: 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。 $ 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: $ 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: 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....

April 12, 2014 2 min

地理信息系统GIS简介

GIS系统如何工作 去年十二月中旬从RCA项目上下来之后,就一直在一个GIS项目上做咨询。在新的项目上,日常工作的重点主要是放在前端开发上(比如AngularJS,Grunt,Jamsine之类),对于业务(与GIS相关)方面,则完全没有涉及。 虽说之前也接触过一点GIS相关的开发,比如Google Maps API,OpenLayers之类,但是仅仅停留在使用别人的API搭建个小应用的层次。 直到最近,在GIS专家芦康平的指导下,才真正开始接触GIS,很快我就发现这是另一个十分好玩的新天地。简而言之,这个新的天地里,所有的东西都有一种似曾相识的感觉,但是又非常新鲜。比如地图服务器,渲染引擎,缓存,地理信息数据库等,都可以在其他的系统中找到对应。这种感觉好比收集硬币,或者收集邮票一样,当你看到新的有着不同花纹,大小,材质,年代的硬币时,那种既在意料之中又在意料之外的感觉简直太有意思了。 GIS系统,毋庸置疑可以帮助人们更加直观的分析数据,当数据与地理信息有所关联的时候,GIS系统会变得十分友好,也可以更充分的提供信息。 鉴于GIS对我来说是一个完全崭新的领域,那么学习之前,自然有很多的问题出现: 地图的信息(建筑物,河流,街道)从何而来? 数据在服务器端以何种方式存储? 地图数据到底如何被渲染出来? 一个GIS系统的部署结构是什么样的?需要哪些组件? 业界的标准是什么,有哪些开源的项目和工具可供参考? 等等。 地图是如何被渲染的? 通常来讲,我们看到的地图是由一个底图和若干个层的叠加来达到的最终结果。其中每个层次都会保存不同类型的地理信息,比如将所有的河流信息放在一个层,将建筑物放在另外一个层。 这些信息存储在数据文件中(shapefiles)或者数据库中,通过使用专门的工具来将这些地理信息转换成图片。由于每张图片都是透明的,这样叠加起来的最后效果就是如Google Maps之类应用的结果了。当然,叠加过程一般都发生在服务器端(有些简单应用则是在客户端完成某些层次的绘制,比如我之前发过的我去过的地方,这些热力图就是在客户端通过JavaScript加上去的。)。 地图在服务器端被渲染出来之后,尺寸一般会非常大。需要有工具将这些大图切分成很多组的小图,这些小图被称之为瓦片(tile)。为了给不同缩放级别的客户端提供不同的图片,这些瓦片被精心的分成了多个组,每个组都有编号。如果地图支持18级的缩放,就会现有18个分组。当然分组好越靠后,分组中的瓦片越多。 比如当客户端请求缩放级别为10的地图时,客户端(比如OpenLayers)会根据经纬度计算好图片的边界,然后请求第10级的一些瓦片,并将这些瓦片排列在画布上。一般而言,这些瓦片都是正方形(256x256或者512x512)。 WMS服务 WMS(Web Map Service)是一个基于HTTP的简单协议,客户端发送的请求中包含请求类型,地图的层次,边界等信息,服务器根据这个信息生成图片,并返回该图片: 当然,WMS本身支持多种请求,最常见的就是GetMap,细节可以参考OGC规范及具体服务器的实现。而对于后端的服务器来说,从请求中获取这些信息之后,会首先从数据库/数据文件中得到数据,并使用渲染引擎绘制图片,并最后将图片返回客户端。 图片类型 图片分为栅格类型和矢量类型两种。栅格图片一般的原始来源是航拍,遥感等,本质上来说是照片,照片必然会有大小,如果放大到某一个范围之外,就会模糊。而矢量图是数学上的抽象,比如在某个坐标系统中,在某处有一个点A,另一处有一个点B,两点之间有一条线连接。矢量图的特点是与缩放程度无关。 栅格图的特点是真实,矢量图的特点是抽象(存储方便,占用空间更少,也更容易修改)。但是为了绘制正确,完整的地图,两种类型的图片信息都是必要的: 常用文件格式 Shapefiles是Esri公司开发出来的用于存储地理信息的文件格式。说是文件,其实是一个文件族,Shapefile包含了数种文件,其中有三种必须的(.shp,.shx,.dbf)。其他有一些可选的(.prj,.sbn/.sbx等等)。 OSM格式是由OpenStreetMap采用的文件格式,其实是一个XML。 <osm version="0.6" generator="Osmosis 0.43.1"> <bounds minlon="144.26600" minlat="-38.55200" maxlon="145.81000" maxlat="-37.36500" origin="http://www.openstreetmap.org/api/0.6"/> <node id="579259" version="3" timestamp="2008-12-17T02:28:22Z" uid="57437" user="Canley" changeset="431325" lat="-37.9309048" lon="145.1282066"/> <node id="579260" version="5" timestamp="2009-12-03T21:42:45Z" uid="1679" user="andrewpmk" changeset="3284133" lat="-37.9388304" lon="145.1266866"/> <node id="579261" version="4" timestamp="2013-02-15T20:00:37Z" uid="79475" user="AlexOnTheBus" changeset="15043978" lat="-37.9404366" lon="145.1395848"/> <node id="579262" version="18" timestamp="2013-01-31T21:37:02Z" uid="79475" user="AlexOnTheBus" changeset="14864580" lat="-37....

April 10, 2014 1 min

如何测试 Service - Angularjs

Service的典型示例 在AngularJS中,Service都是单例的实体,通常会将Service作为向后台交互的数据提供者,所有的需要数据的组件只需要依赖于这个Service即可。 var app = angular.module('MyApp', []); app.factory('SearchSettingService', ['$http', '$q', function($http, $q) { return { setting: function() { var deferred = $q.defer(); $http.get('/settings.json').success(function(result) { deferred.resolve(result); }).error(function(result) { deferred.reject("network error"); }); return deferred.promise; } }; }]); $httpBackend 测试的时候,我们不需要真实的发送HTTP请求来获取数据。如果可以只测试Service的逻辑,当发送请求时,我们将这个请求拦截下来,然后返回一个预定义好的数据即可: it('should have settings from http request', function() { var result; var expected = { "period": "day", "date": "Sat Dec 21 12:56:53 EST 2013", }; httpBackend.expectGET('/settings.json').respond(expected); var promise = settingService.setting(); promise.then(function(data) { result = data; }); httpBackend....

January 4, 2014 2 min

使用Yahoo Pipe Service来聚合你关注的博客

ThoughtWorks好声音 ThoughtWorks好声音是一个聚合网站,内容来自众ThoughtWorker的博客,我们每周会汇聚一次,从众多的博客中挑选出一些P2(软件卓越)相关的主题,然后编为一辑,再分享出去。 但是从近100个博客中找P2相关的内容,这件事本身非常繁琐,如果每周都做这个重复劳动的话,那么软件卓越从何谈起呢?作为以解放人类为己任的程序员,我们绝对不能忍受纯体力的劳动。 获取博客地址列表 之前郑晔做了一个金数据的统计,请各位同事把自己的名字和博客地址登记在一个金数据的表单上: 接下来第一步就是把网页上的所有地址取下来,这一步很容易,从金数据的页面上用jQuery找到表格的第二列,然后将其中的文字取出来: $("table tr td:nth-child(2)").map(function(key, item) { return $(item).text().trim(); }); 写到这里突发奇想,能不能用phantomjs去把这个动作自动化? page.open(url, function (status) { if (status !== 'success') { console.log('Unable to access network'); } else { page.injectJs('jquery.js'); var links = page.evaluate(function() { return $("table tr td:nth-child(2)").map(function(key, value) { return $(value).text().trim(); }); }); var results = underscore(links).filter(function(item) { return item.length > 0; }).map(function(item) { if(!new RegExp('^(https|http)').test(item)) { return "http://" + item; } return item; }); } phantom....

January 1, 2014 1 min