GIS 理论与技术 - 作业 1, 6, 7

作业 1:第二章-思考题

Q:

GIS 的理论有哪些?理论问题有哪些?这些理论如何支撑 GIS 技术的发展?请谈谈你的看法。

A:

GIS 的科学基础是:

主要的理论有:1

  1. 地理系统(某一个特定时间和特定空间的,由两个以上相互区别又相互联系、相互制约的地理要素或过程所组成的,并具有特定的功能和行为,与外界环境相互作用,并能自动调节和具有自组织功能的整体。)#总论,系统观点#
  2. 分形理论#抽象,几何观点#
  3. 人地系统理论(可持续发展理论现成主流)#人与系统,GIS 两大实体#
  4. 整体性与分异理论#总结规律、寻求特例#
  5. 区位理论(研究区位特征)#地理空间固有特征#
  6. 地理信息理论(熵、流、场)#用信息科学的量化和分析方法协助 GIS#
  7. 地理实体电磁波能量信息理论#遥感信息形成的基础理论#
  8. 地理信息关联性理论(普遍的相互联系、依存、制约)
  9. 地理空间认知理论(四个过程:感知 -> 表象 -> 记忆 -> 思维)
  10. 地理学定律
  11. 空间关系理论(空间关系:顺序、度量、拓扑)
  12. 地理空间认知理论(理解地理空间,进行地理分析和决策)
  13. 地理空间推理理论
  14. 空间数据不确定性分析理论(影响 GIS 产品的质量)

ArcGIS Online 体验分析报告

ArcGIS 是著名的 GIS 软件。ArcGIS Online 是其开发的一个在线地图平台,可以让用户不安装系统软件便可试用、体验 ArcGIS 诸多地理信息相关服务。

ArcGIS 在线体验中心 提供多个体验案例。这次我主要看了 ArcGIS Web API功能特性(2014年开发者大会主题大会)智慧应急一张图影像超市

ArcGIS Web API 功能特性

作为开发者,我当然最关心用这个 ArcGIS Online 平台可以做什么,所以我首先看了这个案例。 ArcGIS Web API功能特性(2014年开发者大会主题大会)是 2014 年 Esri 中国开发者大会的精彩回顾,主要讲了 JavaScript 版本 API 中的新特性。

连续颜色值渲染

这个 API 可以大大减少前端工程师的工作量。类似颜色指定中的 gradient 技术。

点密度渲染

很多地理信息可以用不同的颜色(深度、色温)表示,还可以用点密度。

这个 API 可以在区域内填充不同密度的点。

按角度渲染要素

可以生动形象地表达地理信息的变化(适用于表示要素的迁移状态)。

实际大小渲染

解决了比例尺太小时有些地物标记太大的问题。

时间大小渲染

和上个特性类似,但是渲染的对象为线性地物。而且性能十分好:查询和前端渲染速度非常快,几乎感觉不到时间延迟。

风向图

用次表明 API 的扩展性和潜力。

毕业设计时就用过 JavaScript 这门语言,深感其语法的灵活和强大。现在网络发展极快,尤其是前端开发,ArcGIS Online 推出的 JavaScript SDK 即使顺应潮流又是无奈之举。如果 ArcGIS 不继续创新并引领前端 JavaScript 语言领域的 GIS 开发,可能就会被边缘化。不过从这个例子可以看到,ArcGIS 作为 GIS 领域的老公司,实力不容小觑。

智慧应急一张图

突发事件快速响应系统(简称应急框架)是针对应急行业,基于 ArcGIS 产品搭建的演示系统。良好的用户体验和功能设计,使得应急框架得到广泛认可。为了使应急框架进一步发挥作用,基于应急框架开发智慧应急一张图 V3.0 系统。

这个系统支持 ArcGIS for Server 10.1,界面美观,功能实用。我试用了北京的体验版,据说支持的如下功能:

  1. 地图浏览漫游
  2. 屏幕取点(获得经纬度)
  3. 地址搜索4
  4. 路径分析
  5. 影响分析
  6. 范围确定
  7. 事件定位
  8. 地图书签

体验都不好。可能缺乏维护,会出现 url 调用失败的提示消息。但地图切片的加载和地图图层切换都很流畅。

可能是他们服务器最近出了故障的原因吧。从界面上看,网页应用也很有系统应用的风格,体验流畅。这是它的优点。

影像超市

影像超市的名称一下就吸引了我,原本以为是关于电影的一些 GIS 应用,结果发现“影像”就是“遥感影像”。看了介绍,他们前端用了 JavaScript 做 UI 交互。后端用了 Mosaic Dataset 实现影像数据管理。查了下,那是 ArcGIS 的一个组件。

这个系统因为不知名原因无定法在线体验。我只能看他们的功能特色感受一下这个系统。

他们的功能特色是:

  1. 可以快速创建影像服务,并托管于数据中心
  2. 通过影像服务分发大规模影像数据
  3. 利用影像服务在线获取按需定制的特色产品
  4. 提供原始影像分发-特色产品生产的一体化流程

总体感觉这是一个分发平台,特点是数据量大、按需定制(可能价格会更低吧)。这个系统的瓶颈应该是数据源的获取和数据保护的实现。只有做好这两点,数据提供服务才能在压低价格获取利润。

相信 ArcGIS 本身提供的数据保护功能对信息安全和数据安全是有保障的。所以这样一个系统要考虑的就是后端服务器的成本,和前端 JavaScript 开发中(这里的 Web 服务器可能是一个危险的地方)的安全设置。

通过上述对 ArcGIS Online 的体验,感受到了 ArcGIS 作为传统科技公司的进取心,也感到了现在网站形式的 GIS 系统开发难度之大。


空间数据共享与互操作 — FME 的解决方案

什么是数据共享和互操作?

  由于缺乏统一的协调和管理,各个系统相互独立、数据格式和数据结构互不相同,生产的数据不能共享,使得数据获取成本高、维护难度大、数据质量低下且不能对数据质量有效评估。数据共享概念的提出就是为了解决上述问题。互操作指的是在不同计算机系统、网络、操作系统和应用程序一起共同作用并共享信息的能力。只要实现了互操作,不同来源的数据便能有效融合,数据共享才能实现。

  实现数据共享和互操作的解决方案有许多,得益于 GIS 标准化,现在有不少成熟的解决方案,比如 FME。

FME 是什么?

  FME 是一款独特的内置支持定位的数据集成平台,能将全部数据和应用程序连接在一起。支持包含 370 多种不同的格式的转换,含有灵活高级数据转换工具。不仅如此,FME 的 Workbench 支持定制数据转换方案,还能定制自动化的工作流。 FME 技术确保数据能轻松获取到所需的格式,任务能够更加高效地完成!

实际生产中遇到的问题

标准数据的转化

  比如 KML(全称 Keyhole Markup Language),是一种基于 XML 的格式(或语言),用于存储谷歌地球和谷歌地图使用的数据。如何处理转化这种标准数据?

  GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)这个在 MIT 许可协议下的开源栅格空间数据转换库提供这方便的支持。既有 C++ 类库用于编码实现,也有命令行工具如 ogr2ogr 可以实现多种格式的数据转化,包括 KML,乃至 Esri Shapefile。但这种命令行工具对普通用户并不友好,难于使用。

专有数据的转化

  Microsoft Excel 是微软公司的办公软件 Microsoft office 的组件之一,是一款流行的试算表软件。可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。就跟 .docx 是微软公司设计的开放数据格式一样,.xlsx 格式也是透明的(XLSX 数据格式公开,虽然 Office Excel 软件并不免费)。很多软件都能打开 .xlsx,如 Linux 上的办公套件 OpenDucument、LibreOffice,如金山公司的 KingsoftOffice(国内又称为 WPS 办公套件),但这些软件都针对普通办公,而不是数据转化利用。Pandoc 可以将多种格式转化为 .docx 文件,但也不能处理 excel 表格数据。

数据处理的自动化

  自动化的数据处理通常都在命令行下,通过撰写专门的数据处理脚本实现,比如你懂得 Bash 和 GDAL 的 ogr2ogr 脚本工具,便可实现批量数据转换。

在线数据处理

  如果不选用专门的数据转化服务提供商,数据处理若想在浏览器中执行,就需要使用相应地 JavaScript 数据转化库。据我所知,这些库都围绕着 JSON(更精确地说是 GeoJSON)数据的转化。从 GitHub 我查到一个 Shapefile 转化为 JSON 的工具:mbostock/shapefile,以及一个为 JSON 提供拓扑功能的 mbostock/topojson

定制数据处理

  一般大型软件不能这样。

FME 如何解决这些问题?

标准数据的转化

  依旧以 KML 为例。在 FME 中 KML 是文件型数据集,即每个 KML 文件就是一个 FME 数据集。每个文件中包含“Floder ID”的节点即 FME 的要素类。KML 存储基于 WGS84 基准面的经纬度坐标。这是 KML 唯一支持的坐标系统。FME 中对应的坐标系为 LL84 和 EPSG:4326。如果数据没有指定坐标系, FME 又不能确定源数据的坐标系时,该转换将被终止。当然,用户可以不理会这些细节,只需要用 FME Desktop 的 FME Universal Viewer,即可方便地打开 KML 文件,只要数据格式无误,数据转化就能顺利进行。

专有数据的转化

  依旧以 Excel 以例。FME 擅长数据转化和描述,Excel 擅长数据可视化呈现。 FME 的优势在于能够快速地将多源数据组合处理后输出到所需要的格式,充分利用 Excel 良好的数据表达及分析能力。通过 FME Desktop,将原始 CAD 数据或 GIS 数据进行分析处理后,输出到 Excel 进行展示不再是难题。它甚至提供一个友好的可拖拽界面。

  除了这些,FME 的格式助手还能转化超过 300 种栅格、矢量、XML 乃至点云等不同种类的数据格式。借助其 Web Services 这些转化工作。

数据处理的自动化

  FME 的 Desktop 客户端可以转化各种数据,其服务器端工具则可以为企业提供数据转化自动化服务。

FME 还能干什么?

  FME 的强大不仅在于超过 370 多种数据格式的读写和转化,还支持常见的的应用比如亚马逊网络服务(Amazon webservices)、Google 地图引擎、MapInfo、MicroSoft Excel、SharePoint。可以让用户直接把数据和应用连接在一起。不仅如此,它还支持包括 Dropbox、Evernote,Google Drive 在内的多种网络服务以及 TCP、HTTP、Apple Push 等多种网络协议。在 FME 国内团队的努力下,现在还支持多家国内公司(南方、超图、浙大万维等)数据的读写和转化,包括:

  1. MapGIS 6.X
  2. MapGIS HDF
  3. SuperMap SDB
  4. SuperMap UDB
  5. SuperMap SDX+
  6. CASS
  7. VCT

  可以直接通过 FME Workbench 中的 FME Store 访问更多转换器。你可以找到很多免费的和需要许可的自定义转换器,可以帮助你获得更好的效率、获得额外的功能,并为你的空间数据转换工作流提供一个有利的开端。

  总之,FME 是好工具,数据是液体,作为一个好工具 FME 易于集成,能够持续学习,可为用户提供无限的数据共享和互操作功能。


  1. 格式为 <big><理论名称></big>[(<简介>)]#<如何支撑 GIS 发展>#

  2. Tobler (1969): “任何事物都是空间相关的,距离近的事物比距离远的事物的空间相关性更大”

  3. Michael Goodchild, 地理现象的分散性

  4. 搜“天安门”没有查到结果,搜附近的“王辛庄村”也是没有搜到。


「Load Disqus | 加载评论」