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  • 实现了GIS 与GPS 技术的融合,除提供传统GIS 的显示、查询、分析等常规功能外,还可实时接收GPS 数据,自动校正GPS 数据的漂移,并在电子地图上实时显示移动目标,完成汽车自动导航、路径分析等功能。
  • 高校智慧校园的建设,不管是三维虚拟校园、可视化智慧校园,还是高校的智能导视系统,都涉及到多维地图的绘制和复杂的数据采集采编,通过对各类数据的精细化采编,才能呈现出更加仿真更加全面完善的智慧校园。...

    师慧大学校园一张图综合服务系统为高校建立精细化地图数据
    高校智慧校园的建设,不管是三维虚拟校园、可视化智慧校园,还是高校的智能导视系统,都涉及到多维地图的绘制和复杂的数据的采集采编,通过对各类数据的精细化采编,才能呈现出更加仿真更加全面完善的智慧校园。
    师慧“大学校园一张图综合服务系统”能为高校打造智慧校园时空信息平台,提供精细化的地图采编,帮助高校建立完善、逼真的可视化智慧校园体系。一方面,师慧“大学校园一张图综合服务系统”能为高校提供三维虚拟仿真数据采编服务,对高校校区范围内的建筑、河流、湖泊、道路、地板、绿化、景观、公共设施、山体、桥梁、树木等,叠加互联网地图显示,实现 2.5D 三维虚拟仿真校园建设。
    此外,对校园内的重点建筑物三维模型还能够做到真实、美观,具有建筑物名称,可供用户属性查询和点击查看。三维模型的纹理结构、纹理贴图的大小、纹理贴图的格式、模型的面片数量都能清晰可见。具体要求如下:

    1. 学校的范围:学校范围正确。
    2. 学校建筑物上面的字体:清晰、突出。
    3. 学校整体的颜色亮丽一点,色彩的饱和度相对高一点。
    4. 效果图里避免出现一些不合理的地方,如:同一大楼出现叠加的情况、树出现在地砖、楼房上。
      另一方面,师慧“大学校园一张图综合服务系统”还能为高校建立精细化的楼层数据,实地测绘高校范围内的教学楼、行政办公楼、所有寝室楼、实验大楼的房间面积并依照实际比例绘制 CAD 楼层图,包括建筑物内部房间属性数据信息及房间全景照片;提供校区内室外道路、广场、绿化、水系等空间位置结构数据呈现,支持区域的结构信息真实呈现。提供学校的标准地理信息数据库,标记编码完成所有的校园位置相关信息,精细化呈现校内公共区域。
      通过师慧“大学校园一张图综合服务系统”,高校能够建立起清晰、仿真的校内全景地图,进而通过可视化智慧校园来为整个校园的管理和教学提供服务,帮助高校提高管理效率和教学水平,推动高校的信息化和智慧化建设。
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  • 规模手机定位采集系统设计

    千次阅读 2019-04-09 14:17:42
    基本的业务需求可分为两部分,第一部分是手机端间隔一定时间上报一次位置信息,第二部分是后台系统可以实时看看手机设备当前所在的位置,并绘制轨迹。 总之就是用户安装了此应用,就相当于给自己装上了一个跟踪器...

    一、业务场景分析

    基本的业务需求可分为两大部分,第一部分是手机端间隔一定时间上报一次位置信息,第二部分是后台系统可以实时看看手机设备当前所在的位置,并绘制轨迹。

    总之就是用户安装了此应用,就相当于给自己装上了一个跟踪器,所到之处,都将有所记录。

    我们先来保守计算一组数据,假定用户基数为10万,每隔5秒上报一次位置信息,而这5秒期间,地图SDK大概会给出2次定位数据,由此得出,一次上报的瞬时峰值大概是20万条数据,一天将会达到300多万的数据。

    这样的QPS已经算是很高了,当然,绝大多数情况下是不会触顶的。

    另外一方面,后台系统在查询的时候,也面临着一个巨大的挑战:如何从海量的数据中找寻符合条件的那一部分?

    查询的条件无非是围绕三个维度展开的:时间、对象和区域。

    类似“查询某块地理位置栅栏内的所有用户在一段时间内的位置信息”,这就是一个典型的查询业务需求,涵盖了三个维度的条件。

    当然,还有一些距离的测算和排序的需求也是在所难免的。

    综上所述,我们要解决两个难点:

    1、上报用户的实时位置信息;
    2、处理海量数据的读写请求。

    以上两个难点是任何LBS应用不得不攻克的,这是支撑业务发展的关键点。

    二、抽象的系统架构

    我们可以将整个请求链接进行拆解,分别用对应的策略解决这部分的难题:

    1、客户端收集数据。这一部分有四个基本要求:准实时,不丢数据,低功耗,高效率。

    2、网关限流。主要为了避免涌入大量无效请求,消耗系统资源,拖跨服务器。

    3、负载均衡。为了应对不断增长的访问量,服务实例必须支持横向扩展,多个实例之间按照一定的策略进行负载均衡。

    4、异步化读写数据。需要借助中间件,起到削峰的作用,这一部分的设计会重点阐述。

    5、数据存储层高可用。采集的数据不要求强一致性,依据CAP理论,满足AP两个条件即可。解决办法通常是集群化,避免单点故障,进而实现程序上的读写分离策略。

    在这里插入图片描述

    三、技术选型

    接下来是针对上述五大部分在技术实现上的考量。

    目前客户端是苹果机和安卓机,未来很可能会接入友商的车载OS。

    在网络状况良好的时候,可以实时采集,实时上报,倘若网络状况不好,也不会丢数据,采用MMAP实现本地缓冲区。当然,为了上报效率,综合考虑还是按批次上传,过于频繁的上报也会致使耗电量攀升。

    网关限流和负载均衡交给了nginx,学习和开发成本低,重要的是效果很好,并且能够达到服务横向扩展的目的。

    我们使用了nginx基于ip地址的限流策略,同一个ip在1秒钟内最多允许3个请求,burst=5,为了应对突然的流量的爆发,还有一个nodelay参数,我们选择不加了,意味着请求队列和缓冲区都被塞满之后,直接返回503错误码,不再等待了。

    目前,是1个master进程,5个worker子进程,此外,超时时间、最大连接数以及缓冲区的设置值得斟酌,服务器性能好的话,可以设置得高一些。负载均衡的策略不是基于权重的设置,而是使用的最少连接 (least_conn),因为在我看来,每个服务实例都是可以被同等对待的,哪台空闲,就优先请求哪台。如果非要在此基础上设置一个weight,那就把性能高的服务器设置成较高的权重。

    为了应对大量的位置上报请求,必然需要引入消息队列。因为技术团队一直在使用RabbitMQ,并且一番压测后,表现依然坚挺,所以成为了我们的不二选择。

    此外,为了减轻存储层的压力,在数据落盘前有一个缓冲机制,是典型的主从双Buffer缓冲池,避免与存储层频繁交互,占用过多connection,提高了存储层的工作效率,但是缓冲池Flush的时候,会带来一次“IO尖刺”,可以调整缓冲池的Threshold,把“IO尖刺”控制在一个合理的范围内。

    最后,也是最引人关注的是存储层的选型。我们面临的选择比较多,我们预研了4种有可能的方案:MySQL,Redis,PostGIS,MongoDB。

    MySQL的方案有两条路可走,第一是使用纯SQL进行计算,很明显这条路子受限于数据量,随着数据量的增大,计算量剧增,系统性能急剧下降。第二是使用MySQL的Spatial Indexes,但是这类空间索引是MySQL5.7版本引入的,不巧的是,我们用的是阿里云RDS,MySQL版本是5.6.16,不得不放弃MySQL的方案。

    基于Redis GeoHash的方案,在性能方面是没任何问题的,但是有一个重大的缺憾,就是非常受限于距离查询,而无法方便的匹配另外的附加属性,也就是上述三维需求(时间、对象、区域)中,只能满足区域查询的需求,若想进一步过滤,还需要借助其他的存储技术。

    留下来的PostGIS和MongoDB是现在比较通用的解决方案。

    PostGIS的专业性很高,是地图服务商的首选,对OGC的标准支持得非常全面,提供的函数库也十分丰富。当然,MongoDB也不赖,3.0版本引入的WiredTiger存储引擎,给MongoDB增色了不少,性能和并发控制都有了较大幅度的提升。

    单就LBS应用来说,两者都可以很好的满足各方面的业务需求,性能也不是我们首要考虑的因素,因为两者的可扩展性都很强,不容易触及瓶颈。最后我们选择了MongoDB,是因为技术团队对此接受程度更高,MongoDB本来就是公司技术栈中的一员。PostGIS相对来说学习成本较高,因为Postgresql是一种关系型数据库,如果只接入普通的数据类型,其实相当于是维护了另一种MySQL,完全没必要,但是如果想用上GIS相关数据类型,现有的ORM框架支持得并不友好,开发效率低,维护成本高。

    四、异步读写设计

    出于对用户体验的考虑,不能因为读写速度慢让用户傻傻的等待,这类问题有一个通用的解决方案:异步化。

    异步化的写请求很好实现,如前述所说,通过消息中间件来解决此问题,对于客户端的位置上报请求,不需要强一致性,能确定数据被塞入消息队列中即可。

    除此之外,还在消息队列和存储层之间加入了双Buffer缓冲池,用以增加flush的效率。
    双Buffer缓冲池示意图

    上图中的Buffer-1和Buffer-2共同组成一个循环队列,每次只有一个Buffer用了缓冲数据。图中的Flush Point表示每个Buffer达到一定的阈值(Threshold)后,将会触发数据落盘,并且会在此刻切换Buffer。图中所示的阈值是50%,可以根据实际情况上下调整。

    值得注意的是,在Flush Point,应该是先切换Buffer,再flush数据,也就是在flush的同时,还能接收上报的位置信息。如果要等待flush完毕再切换,将会导致流量过渡不平滑,出现一段时间的队列拥塞。

    接下来要解决大量读请求,应对这种问题,有一个不二法门就是:拆。

    非常类似“分表”的思想,但是在这个场景下,没有传统意义上“分表”所带来的诸多副作用。

    “分表”有一个规则,比如按Hash(user_id)进行“横向分表”,按照常用字段进行“纵向分表”。受到Hadoop关于资源管理的启发,在此位置采集系统中,使用了“元数据”来代替分表规则,这里的“元数据”相当于NameNode,是管理数据的数据,将散落在不同位置的数据集中化管理。
    元数据示例

    如上图所示,按城市级别进行分库,每个城市的位置数据相对独立,体现在客户端的功能就是“切换城市”。“分表”意即分成多份Collection,以一天为最小粒度,因为一个城市的当天数据通常是“最热”的,众多查询请求都需要这份数据,分页,聚合,排序等需求都不是问题了,因此一天一个Collection是比较合理的切分。当然,如果一天的数据量过少,可以适当延长数据切分的周期。

    那么,如果查询请求的时间段跨天了,该怎么办呢?

    这时候,“元数据”就发挥威力了。

    元数据管理示意图

    查询请求分为两部分,第一个是定位元数据,就是在meta data中找寻符合条件的所有Collection(s),为了尽可能缩小查询范围,需要指定一定的时间区段,这个也是有现实意义的。所有的位置数据被分为了三种等级:Hot,Cold,Freeze,Hot等级通常是指当天的数据,读写最频繁的部分;Cold等级被界定为过去一个月内的数据,应对的各类查询和分析的需求;Freeze等级是已归档的数据,没有特殊情况不会被解冻。

    通过时间区段拿到N个Collection(s)后,附加上其他的查询条件,循环N次,成功循环一次,就渲染一次获取到的数据,直到循环结束。

    上述N>1的业务场景只可能出现在后台管理系统,也就是移动端不会出现跨天的业务需求,提供的API都是针对Hot级别的数据。如果一旦出现了这种情况,可以限制时间区段,比如只能获取两天内的数据。

    五、总结

    本文详细阐述了手机定位采集系统的设计,整个系统的复杂性集中在了数据的存储和呈现,我在此文中都给出了相应的解决方案。除此之外,整个采集系统还会有其他的功能模块,诸如日志采集与分析,实时监控等,限于篇幅,不再逐一叙述了。

    以下是扩展阅读,对于理解整个系统会有所帮助,建议阅读之。

    1、细说双Buffer缓冲池

    2、物联网设备网关系统架构设计

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  • 文章目录第一节 地理空间及其表达第二节 空间数据采集第三节 属性数据采集第四节 空间数据格式转换第五节 空间数据质量 第一节 地理空间及其表达 1.1 地理空间 地理空间上至大气电离层,下至地幔莫霍面,是生命过程...


    第一节 地理空间及其表达

    1.1 地理空间

    地理空间上至大气电离层,下至地幔莫霍面,是生命过程活跃的场所,也是宇宙过程对地球影响最大的区域。
    地理信息系统中的空间概念常用“地理空间”(geo-spatial)来表述,一般包括地理空间定位框架及其所连接的特征实体。地理空间定位框架即大地测量控制,由平面控制网和高程控制网组成。

    1.2 空间数据的类型

    • 几何图形数据:来源于各种地图和实测数据
    • 影像数据:来源于遥感和摄影测量
    • 属性数据:来源于实测数据、文字报告等
    • 地形数据:来源于数字高程模型等
    • 元数据:对数据特征进行描述的数据

    1.3 空间数据的表示

    不同类型的数据都可以抽象表示为点、线、面三种图形要素:
     点Point,既可以是一个标识空间点状实体,如水塔,也可以是标记点,仅用于特征的标注和说明。
     线Line,具有相同属性点的轨迹,线的起点和终点表明了线的方向。道路、河流、地形线、区域边界等均属于线状地物可抽象为线。
     面Area,是线包围的有界连续的具有相同属性值的面域,或称为多边形(Polygon)。

    1.4 空间数据的特征

    (1)空间特征
    (2)属性特征
    (3)时间特征
    在这里插入图片描述

    1.5 空间对象关系

    空间对象关系是指地理空间实体之间相互作用的关系。
    空间对象关系主要有:
     拓扑关系:用来描述实体间的邻接、连通、包含和关联等关系;
     顺序关系:用于描述实体在地理空间上的排列顺序,如实体之间前后、上下、左右和东、南、西、北等方位关系;
     度量关系:用于描述空间实体之间的距离远近等关系。

    (1)拓扑关系:地图上的拓扑关系是指图形在保持连续状态下的变形(缩放、旋转和拉伸等),但图形关系不变的性质。
    有:

     邻接关系
     关联关系
     包含关系
     连通关系
    在这里插入图片描述

    (2)顺序关系:是基于空间实体在地理空间的分布,采用上下、左右、前后、东南西北等方向性名词来描述。又称为方位关系、延伸关系,它定义了地物对象之间的方位 。

    (3)度量关系:度量关系主要是指空间实体间的距离关系
    可按照拓扑关系中建立点—点,点—线,点—面,线—面,面—面等不同组合来考察不同类型空间实体间的度量关系。

    距离的度量可以是定量的,如按欧几里德距离计算得出A实体距离B实体500m,也可以应用与距离概念相关的概念如远近等进行定性地描述。

    1.6 矢量、栅格数据结构
    在这里插入图片描述

    1.6.1 矢量数据结构

    • 基于矢量数据模型的数据结构简称矢量数据结构,是通过记录实体坐标及其关系来表示点、线、面等地理实体。
    • 矢量数据结构按其是否明确表示地理实体间的空间关系,分为实体数据结构和拓扑数据结构两大类。

    1.6.2 栅格数据结构

    结构是以规则的像元阵列来表示空间地物或现象的分布的数据结构,其阵列中的每个数据表示地物或现象的属性特征。换句话说,栅格数据结构就是像元阵列,用每个像元的行列号确定位置,用每个像元的值表示实体的类型、等级等的属性编码 。

    实体栅格表示

    • 点实体:表示为一个像元;
    • 线实体:表示为在一定方向上连接成串的相邻像元的集合;
    • 面实体:表示为聚集在一起的相邻像元集合。
    在这里插入图片描述

    第二节 空间数据采集

    2.1 GIS数据源
    在这里插入图片描述

    2.2 数据采集与处理基本流程
    在这里插入图片描述

    2.3 空间数据采集

    数据采集就是运用各种技术手段,通过各种渠道收集数据的过程。
    在这里插入图片描述

    2.4 地图数字化

    将纸质地形图转化为数字化地形图的过程称地图数字化。

     特点:

     简单、效率高,但精度低
     作业形式:
     手扶跟踪数字化、扫描数字化

    (1)手扶跟踪数字化
    在这里插入图片描述

    (2)扫描数字化

    扫描数字化方法使用的仪器是扫描仪,它的作用是将纸质地图转换成数字栅格图像。
    在这里插入图片描述

    第三节 属性数据采集

    3.1 属性数据的来源

    (1)社会环境数据
    包括城市与人口、交通网、行政区划、地名、文化和通信设施5项。
    (2)自然环境数据
    包括地形数据、海岸及海域数据、水系及流域数据、基础地质数据4项。
    (3)资源与能源数据
    包括土地资源相关数据、气候和水热资源相关数据、生物资源相关数据、矿产资源相关数据、海洋资源相关数据5项。

    3.2 属性数据分类
    在这里插入图片描述

    3.3 属性数据编码

    属性数据编码是确定属性数据的代码的方法和过程。

    1、为什么要编码?(分类、概括、管理方便)

    2、编码原则

    • 编码的系统性和科学性
    • 编码的一致性
    • 编码的标准化和通用性
    • 编码的简捷性
    • 编码的可扩展性

    3、常用的编码方法——层次分类编码法

    按照分类对象的从属和层次关系为排列顺序的一种代码。

    • 能明确表示分类对象的类别
    • 代码结构有严格的隶属关系。
    在这里插入图片描述
    3、常用的编码方法——多元分类编码法

    • 对特定分类目标,根据不同的分类依据分别进行编码;
    • 各代码之间没有隶属关系。
    在这里插入图片描述

    3.4 属性数据的类型
    在这里插入图片描述

    3.5 属性数据的存储

    • 存储载体
    • 文件型(本地格式、交换格式)
    • 数据库型
    • 与空间数据的关系
    • 分离存储(ID关联)
    • 一体化存储
    • 单独存储(动态绑定)

    3.6 属性数据的录入

    (1)逐一录入
    在这里插入图片描述

    (2)批量录入
    在这里插入图片描述

    (3)外部数据导入
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    第四节 空间数据格式转换

    4.1 数据转换

    • 由于数据生产可由专门从事数据生产的部门、私营企业和民间组织来完成,空间数据转换也可作为空间数据获取手段之一。
    • 数据格式转换是共享空间数据的常用手段。

    4.2 空间数据转换的内容

    GIS数据格式转换的内容包括三个方面的内容:
    在这里插入图片描述

    4.3 空间数据转换方法

    (1)外部数据交换方式
    大部分商用GIS都定义了数据交换文件格式,一般为ASCII码文件,如ArcInfo的E00。
    在这里插入图片描述

    (2)标准空间数据交换方式
    在这里插入图片描述

    (3)空间数据的互操作方式
    在这里插入图片描述

    第五节 空间数据质量

    5.1 数据质量概念

     空间数据质量是指地理数据正确反映现实世界空间对象的精度、一致性、完整性、现势性以及适应性的能力。
     数据质量信息
     数据采集日期(现势性)
     位置精度(几何精度)
     分类精度(属性精度)
     完整性(是否缺少数据?)
     数据采集与编码方法(直接影响数据质量)

    5.2 数据质量的基本特征

    5.3 数据质量问题的来源
    在这里插入图片描述

    5.4 空间数据误差类型

    (1)逻辑误差
    在这里插入图片描述

    (2)几何误差

    点误差:某点的测量值与起真实位置之间的差异,一般采取点位误差分布椭圆表示
    线误差:线误差的分布可以采取“骨头型”和“车链型”分布带表示,也可以采用-带表示
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    (3)数字化误差常见误差类型

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    在这里插入图片描述
    第二步:使用GPSBD自研webgis地图插件服务
    这是一套由安徽东位信息科技有限公司自主研发的强大的GPSBD地图插件,通过这套地图插件可以快速的集成一套支持多地图,拥有强大地图操作功能的地图服务框架,灵活轻松的实现地图层的数据展示
    在这里插入图片描述

    当然更省力的方式就是直接拥有整套GPSBD卫星定位监控系统的代码,科直接省去应用层的开发。

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