基于Google Earth的核勘查数据的可视化研究
地理信息系统中的空间数据可视化技术研究与实现
地理信息系统中的空间数据可视化技术研究与实现随着技术的不断进步，地理信息系统（Geographic Information System，GIS）在地理学、城市规划、环境科学等领域的应用越来越广泛。
而在GIS中，空间数据可视化技术起着重要的作用，可以使人们更直观地理解和分析地理信息。
本文将探讨地理信息系统中的空间数据可视化技术的研究与实现。
一、空间数据可视化技术的概述空间数据可视化技术是指将GIS中的地理数据转化为视觉化的形式，通过图形、图像等方式展示在地图上，帮助用户更好地理解和分析地理信息。
传统的地图制作需要专业的绘图工具和技能，但随着计算机图形学和可视化技术的发展，GIS中的空间数据可视化变得更加简单和直观。
二、空间数据可视化技术的核心方法1. 三维可视化技术三维可视化技术通过为地理数据添加第三个维度，即高度，使地球表面的地理要素更加真实地呈现在屏幕上。
利用三维可视化技术，用户可以从不同角度观察地形、建筑物等地理要素，更好地理解地理信息。
三维可视化技术通常使用地形模型、纹理映射和光照效果等方法来实现。
2. 空间分析与可视化集成空间分析是GIS中重要的功能之一，通过将空间分析结果与可视化集成，可以更直观地显示分析结果。
例如，将地理要素的属性信息与地图上的符号、颜色等进行关联，可以通过颜色深浅、符号大小等方式表达地理要素的数量、分布等信息。
同时，还可以通过空间插值方法，使用连续色带等方式呈现地理信息的密度分布情况。
3. 网络GIS技术随着互联网的普及，网络GIS技术使得用户可以通过浏览器等方式在网上使用GIS功能。
通过网络GIS技术，用户可以在地图上进行空间数据的查询、分析和可视化，并与其他用户进行交互。
网络GIS技术还可以将不同的地理数据集集成到一个平台上，方便用户进行综合分析和可视化展示。
三、空间数据可视化技术的实现1. 数据准备在进行空间数据可视化之前，首先需要进行数据准备工作。
这包括收集、整理和处理地理数据，以及选择合适的数据格式。
Google Earth for Geospatial Analysis 使用教程及界面介绍翻译
Google Earth for Geospatial Analysis 使用教程及界面介绍翻译Google Earth for Geospatial Analysis 使用教程及界面介绍Google Earth 是一款强大的地理信息系统（GIS）工具，可以通过全球卫星图像和空中摄影图像提供详细的地理数据。
在地理空间分析领域，Google Earth 是研究人员、规划师和地理信息系统专业人员广泛使用的工具之一。
本文将为您提供 Google Earth 的使用教程以及界面介绍。
首先，让我们先来了解 Google Earth 的界面。
Google Earth 的界面由以下几部分组成：1. 3D 视图区域：主要显示地球的卫星图像和空中摄影图像。
您可以通过平移、缩放和旋转等操作来导航和查看感兴趣的地理区域。
2. 工具栏：位于界面的顶部，包含常用的功能按钮，例如搜索、测量和绘制工具等。
3. 图层面板：位于界面的左侧，用于管理地图图层。
您可以打开或关闭不同的图层来显示特定的地理数据。
例如，您可以选择打开卫星图像图层、地形图层或地标图层。
4. 导航面板：位于界面的右侧，包含各种导航选项，例如历史图像查看、飞行模拟和图层控制。
现在，让我们来学习如何使用 Google Earth 进行地理空间分析。
以下是一些常见的功能和技巧：1. 搜索地点：使用搜索框，您可以快速搜索任何地点，并将地图定位到该地点。
您可以输入地址、城市、地名甚至经纬度坐标来搜索。
2. 测量距离和面积：通过选择测量工具，您可以测量地图上两点之间的距离，或者某个区域的面积。
这对于规划道路、边界或土地利用等任务非常有用。
3. 添加地点和标记：您可以在 Google Earth 上添加地点标记，并添加相关的描述和附加信息。
这对于创建地理标记、旅行日志或地理教育项目非常有用。
4. 导入和导出数据：Google Earth 支持导入和导出各种格式的地理数据。
谷歌地图关键技术剖析与应用
第３９卷第３期２０１９年５月海㊀洋㊀测㊀绘ＨＹＤＲＯＧＲＡＰＨＩＣＳＵＲＶＥＹＩＮＧＡＮＤＣＨＡＲＴＩＮＧＶｏｌ ３９ꎬＮｏ ３Ｍａｙꎬ２０１９收稿日期:２０１８￣０４￣１９ꎻ修回日期:２０１８￣０７￣１８基金项目:河南省空天地一体化环境信息监控系统(一期)(豫财单一采购－２０１７－２０５)ꎮ作者简介:赵永辉(１９７４－)ꎬ男ꎬ河南温县人ꎬ高级工程师ꎬ主要从事环境监控及信息化研究ꎮＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７１－３０４４.２０１９.０３.０１５谷歌地图关键技术剖析与应用赵永辉１ꎬ段云龙２ꎬ郭新望２ꎬ张㊀明１(１ 河南省环境监控中心ꎬ河南郑州㊀４５０００４ꎻ２ 中国电子科技集团公司第二十七研究所ꎬ河南郑州㊀４５００４７)㊀㊀摘要:以研究和分析谷歌地图的设计与运行机制为目标ꎬ深入分析了谷歌地图卫星影像的投影模型㊁瓦片数据组织模型㊁数据请求与响应流程㊁瓦片数据ＵＲＬ地址解析等关键技术ꎬ并设计了一套可以多线程的方式下载瓦片影像数据㊁采用ＯｐｅｎＧＬ渲染瓦片影像㊁并按照ＭＢＴｉｌｅｓ规范使用ＳＱＬｉｔｅ数据库存储瓦片影像的卫星影像下载器ꎮ实践效果表明ꎬ下载器可实现对谷歌地图卫星影像数据的可靠下载㊁渲染和存储ꎬ验证了关键技术的正确性和有效性ꎮ关键词:谷歌地图ꎻ卫星影像ꎻ瓦片影像ꎻＷｅｂ墨卡托投影ꎻ影像下载器㊀㊀中图分类号:Ｐ２３７文献标志码:Ｂ文章编号:１６７１￣３０４４(２０１９)０３￣００６７￣０４１㊀引㊀言ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ是谷歌公司在２００６年推出的一款基于Ｂ/Ｓ架构的可以在网页浏览器上搜索㊁浏览地图的服务软件ꎬ它与ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ采用相同的地图数据源ꎮＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ地图数据可分为３种:矢量地图(ｍａｐ)㊁卫星影像(ｓａｔｅｌｌｉｔｅ)和地形(ｔｅｒｒａｉｎ)的数据ꎮＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的卫星影像和矢量地图数据都是以分幅栅格图片 瓦片(ｔｉｌｅ)的形式传输的[１]ꎮＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ数据服务器既支持浏览器客户端的空间数据请求服务ꎬ还支持在用户开发的应用程序中请求所需的卫星影像数据ꎮ崔金红[２]等系统地研究了Ｇｏｏｇｌｅ地图的算法及实现ꎻ巫细波[３]等从代码的层次阐述ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的运行机制以及如何获取ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的免费地理数据ꎻ寇曼曼[４]等从ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的坐标系㊁Ｗｅｂ墨卡托投影方式㊁地图瓦片ＵＲＬ组织结构等方面系统地研究了谷歌地图的数学和组织模型ꎻ张业舟[５]等从ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ瓦片的组织结构出发ꎬ探讨了ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ内部的运行机制ꎻ李长春[６]系统地讨论了Ｗｅｂ墨卡托投影的原理ꎬ并设计和实现了一套桌面地理信息系统ꎮ本文对ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的投影模型㊁瓦片数据组织模型㊁数据请求与响应流程㊁瓦片数据ＵＲＬ地址解析等关键技术进行了深入分析ꎬ并设计了一套卫星影像数据下载器ꎬ验证了关键技术的正确性和有效性ꎮ２㊀谷歌地图关键技术剖析２ １㊀谷歌地图数据投影模型ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ所使用的地图投影被称作Ｗｅｂ墨卡托坐标系(ＷｅｂＭｅｒｃａｔｏｒꎬ见图１)ꎬ是谷歌在２００５年推出的ꎬＷｅｂ墨卡托坐标并不是地图投影学中的墨卡托投影(正轴等角切圆柱投影)ꎬ而是基于墨卡托投影的一种近似坐标系统ꎬ它与常规墨卡托投影的主要区别就是把地球看作球体而非椭球体ꎬ二者的相同之处是都采用正轴切圆柱进行投影ꎮＷｅｂＭｅｒｃａｔｏｒ投影已经成为ＷｅｂＧＩＳ领域使用最广的坐标系统ꎬ如天地图[７]㊁百度地图[８]㊁高德地图[９]ꎬ以及ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ[１０]和微软ＢｉｎｇＭａｐ[１１]等在线地图服务商都采用球面Ｗｅｂ墨卡托坐标参考系ꎮ图１㊀Ｗｅｂ墨卡托投影示意图在进行Ｗｅｂ墨卡托投影时ꎬ把地球椭球体假设为正球体ꎬ以赤道作为标准纬线ꎬ本初子午线作为中央经海㊀洋㊀测㊀绘第３９卷线ꎬ两者交点为坐标原点ꎬ向北向东为正ꎬ向南向西为负ꎮ取地球赤道平均半径为Ｒｅ＝６３７８１３７ ０００００００ｍꎬ则赤道周长为２πＲ＝４００７５０１６ ６８５５７８４８ｍꎬ因此投影坐标系中Ｘ轴的取值范围:[－πＲꎬπＲ]ꎬ同时有ａ＝ｂ＝Ｒｅꎬ第一偏心率ｅ＝０ꎮ此外ꎬ考虑到靠近两极地区投影面积变形较大ꎬ且两极地区多为无人区域ꎬ特将Ｙ轴的取值范围也限定在[－πＲꎬπＲ]之间ꎬ对应地理坐标ʃ８５ ０５ʎꎬ可删除南北两极的部分无人区域ꎮＷｅｂＭｅｒｃａｔｏｒ投影公式如下(公式中θ为经度ꎬϑ为纬度):ｘ＝Ｒｅˑθｙ＝ＲｅˑＬｎ(ｔａｎ(π４＋ϑ２))ìîíïïïï(１)㊀㊀这样处理有两个好处:一是使整幅地图为正方形ꎬ便于将多分辨率影像金字塔瓦片制作为正方形ꎬ降低像素坐标㊁瓦片坐标和地理坐标之间换算算法的复杂度ꎻ二是去除了两极面积变形较大的无人区域ꎬ投影处理后的纬度范围为ʃ８５ ０５ʎꎬ经度范围为ʃ１８０ʎꎮ２ ２㊀谷歌地图瓦片数据组织模型ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ拥有全球范围的多比例尺㊁多分辨率遥感影像㊁矢量地图和ＤＥＭ模型等海量空间数据ꎮ为了提高用户请求的响应速度ꎬ减少前台实时渲染的压力ꎬ保持地图浏览操作的流畅性ꎬＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ采用了影像金字塔缓存技术将影像等栅格数据以金字塔瓦片的形式组织并存储在文件系统的目录下ꎮ该技术采用四叉树的剖分方式对全球范围(纬度[－８５ ０５ʎꎬ８５ ０５ʎ]ꎬ经度[－１８０ʎꎬ１８０ʎ])进行分层㊁分块的切分和重采样ꎬ建立一系列不同分辨率层次的切片文件集合并分级存储ꎮ分层级别的首层编号为０ꎬ以１位步进递增ꎬ支持的最大分层数为２２层ꎮ在每一级别分层中ꎬ采用规则的正方形格网进行数据的分块ꎬ分块后的每一块空间区域为一个正方形区域ꎬ称为瓦片(ｔｉｌｅ)ꎬ每一个瓦片对应的数据最终存储为按照特定文件索引目录结构定义下的一个切片文件ꎮ初始等级０级时ꎬ整个地球只投影在一张２５６ｐｘˑ２５６ｐｘ的影像上ꎬ此时２５６ｐｘ代表了２πＲｍꎬ也即每个像素代表距离为２πＲ/２５６＝１５６５４３ ０３３９２８０４１ｍꎮ地图的缩放是由四叉树实现的ꎬ地图每放大一个级别则原来的一张２５６ｐｘˑ２５６ｐｘ影像分裂成４张２５６ｐｘˑ２５６ｐｘ的影像ꎬ比例尺则增大为原来的２倍ꎬ分辨率变为原来的４倍ꎬ随着缩放等级的增大ꎬ瓦片自顶向下呈几何级增长ꎬ形成一个金字塔状(见图２)ꎬ级别越高ꎬ分辨率越高ꎬ金字塔最底层即原始影像ꎬ影像分辨率最高ꎬ因而也最清晰ꎮ图２㊀ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ瓦片数据组织模型示意图在某一层级中ꎬ每一个瓦片均可以通过行号㊁列号来标识其在该层级中的位置ꎮ分块的起始点为(－１８０ʎꎬ８５ ０５ʎ)ꎬ对应瓦片的行㊁列索引号为(０ꎬ０)ꎮ在ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的影像金字塔结构中ꎬ某个瓦片可以通过层级㊁行号和列号来定位ꎬ即(ｒｏｗꎬｃｏｌｕｍｎꎬｌｅｖｅｌ)ꎮ其中ꎬｒｏｗ为瓦片的行号ꎻｃｏｌｕｍｎ为瓦片的列号ꎻｌｅｖｅｌ为瓦片所在的层级ꎮ２ ３㊀谷歌地图数据请求与响应流程谷歌地图数据请求与响应流程如下:(１)用户在浏览器进行拖动㊁缩放等漫游操作ꎬ或创建新的下载任务ꎻ(２)客户端将所需的瓦片的层级和范围封装成请求参数ꎬ通过ＨＴＴＰ协议发送给ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的数据服务器ꎻ(３)ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ服务器验证和筛选收到地图数据请求ꎬ然后解析数据请求ＵＲＬꎬ将相应瓦片的数据以ＨＴＴＰ协议返回到客户端ꎻ(４)客户端在收到服务器返回的响应数据后ꎬ对响应数据进行解析ꎬ将瓦片数据在用户窗口中更新和渲染ꎬ见图３ꎮ图３㊀影像数据请求与响应流程示意图２ ４㊀谷歌地图瓦片ＵＲＬ地址一个典型谷歌地图卫星影像瓦片请求链接ＵＲＬ如下所示:ｈｔｔｐ://ｍｔ０ ｇｏｏｇｌｅ ｃｎ/ｖｔ?ｎ＝４０４＆ｌｙｒｓ＝ｓ＆ｈｌ＝ｚｈ－ＣＮ＆ｇｌ＝ｃｎ＆ｖ＝１９１＆ｘ＝５０＆ｙ＝１００＆ｚ＝８ꎮ当客户端请求瓦片数据时ꎬ便会将所请求瓦片８６第３期赵永辉ꎬ等:谷歌地图关键技术剖析与应用的层级㊁行㊁列号作为请求参数填充到上述的瓦片ＵＲＬ地址中ꎬ通过ＨＴＴＰ协议发送给ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的服务器以获得响应ꎮ３ 应用设计与实现为了验证对谷歌地图关键技术剖析的正确性和有效性ꎬ本文设计了可下载谷歌地图卫星影像瓦片数据的地图下载器的应用程序ꎮ３ １㊀下载器典型运行流程设计３ １ １㊀下载器初始化运行设计谷歌地图卫星影像下载器启动时ꎬ程序将进行初始化操作ꎮ窗口在初始化更新时会完成ＯｐｅｎＧＬ顶点着色器和片段着色器的初始化工作ꎬ同时构造影像瓦片渲染类对象ꎬ其内部创建和启动下载任务系统对象ꎬ下载任务系统对象再创建和启动指定数量的影像瓦片下载工作线程ꎮ当窗口创建并显示时ꎬ按以下步骤执行:①程序按照初始化设置的窗口的宽度和高度获得客户区的宽度和高度(单位:像素)ꎬ并依据Ｗｅｂ墨卡托坐标系Ｘ轴的取值范围(单位:ｍ)计算出客户区一个像素所代表的地面距离ꎬ即像素分辨ꎻ②依据该分辨率在ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的金字塔层级中得到合适的层级ꎬ并以本初子午线和赤道的交点(０ꎬ０)为客户区中心ꎬ再以所选层级和该层级的分辨率重新计算客户区所能展示的地理范围ꎻ③根据Ｗｅｂ墨卡托投影公式计算客户区左上角和右下角所能表示的地理坐标在所选层级中的瓦片行㊁列号ꎻ④所有瓦片行㊁列号和层级为参数构建待下载任务列表ꎮ程序以下载任务列表中的瓦片信息为参数向谷歌地图数据服务器请求瓦片数据ꎮ当程序获得服务器返回的瓦片数据后ꎬ即可提取出像素数据并渲染到客户区窗口ꎬ同时将本次请求的所有瓦片信息保存到缓冲区列表中ꎮ３ １ ２㊀用户漫游操作设计用户执行地图缩放操作时ꎬ程序根据当前的金字塔层级ꎬ并结合鼠标滚轮滚动的角度依次增加一级或者减小一级ꎬ并根据当前窗口的大小和显示区域范围重新请求新的瓦片数据并绘制显示ꎻ用户执行地图平移操作时ꎬ程序根据平移前㊁后窗口显示区域范围和当前瓦片层级重新计算所需的瓦片行㊁列号范围ꎬ并重新请求新的瓦片数据ꎮ为了降低网络传输压力和瓦片刷新延迟ꎬ程序在请求所需的瓦片时并不是全部重新请求下载ꎬ而是对于当前所需的每一块瓦片ꎬ先查询瓦片缓冲区数组中是否存在ꎬ如果已经存在ꎬ则将其取出并直接绘制ꎻ如果不存在ꎬ则将所需要的瓦片数据加入到下载任务队列中ꎬ先完成下载ꎬ下载成功后再通知客户区渲染线程进行绘制ꎮ３ １ ３㊀多线程下载任务系统设计当用户通过框选区域创建下载任务时ꎬ一个现实的问题是待下载的瓦片总量众多ꎮ为此ꎬ本文采用生产者－消费者的并行开发编程模型来完成瓦片下载工作ꎮ该模型是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题ꎮ生产者和消费者彼此之间不直接通讯ꎬ而通过任务队列来进行通讯ꎬ生产者生产任务后不用等待消费者处理ꎬ直接扔给任务队列ꎬ消费者不找生产者要任务ꎬ而是直接从任务队列里取ꎮ其中ꎬ互斥器㊁信号量和事件等Ｗｉｎｄｏｗｓ核心对象在该模型中起着控制同步和数据同步等作用[１２]ꎮ当用户通过鼠标右键在客户区框选目标区域创建下载任务时ꎬ程序可将框选的矩形区域的左上角坐标㊁右下角坐标ꎬ以及指定的下载瓦片的开始级别和结束级别(默认为０~２２)作为参数信息传递给生产者线程ꎬ生产者将上述信息封装成任务信息对象并加入下载任务列表中ꎮ作为消费者的任务下载线程启动之后就开始一直循环检查任务列表是否有待下载瓦片ꎬ如果有则取出任务ꎬ进行瓦片数据的下载ꎬ下载完成后将瓦片插入数据库ꎮ３ ２㊀谷歌地图瓦片渲染在渲染影像瓦片时ꎬ程序以当前窗口客户区的宽度和高度构造４个顶点坐标ꎬ存入顶点数组ꎬ并指定纹理映射坐标ꎮ为了提高绘制效率ꎬ减少创建ＯｐｅｎＧＬ对象和频繁调用ＯｐｅｎＧＬ渲染ＡＰＩ接口ꎬ当所需的瓦片数据下载到本机内存时程序直接从影像瓦片文件中提取出像素数据ꎬ将像素数据作为子纹理通过调用ｇｌＴｅｘＳｕｂＩｍａｇｅ２Ｄ()接口更新到一张大二维纹理对象中ꎬ再将此大二维纹理对象以正交投影的方式映射到前面创建的顶点数组上ꎬ以此完成在窗口客户区的瓦片纹理绘制工作ꎮ３ ３㊀谷歌地图瓦片存储卫星影像下载器解析得到卫星影像瓦片数据后ꎬ一方面将瓦片数据在用户窗口中拼接渲染ꎬ另一方面进行本地存储ꎬ以便离线使用ꎮ考虑到大量小瓦片文件的磁盘碎片问题㊁访问效率以及ＳＱＬｉｔｅ数据库的轻量型㊁单一文件㊁跨平台和内存数据库等优点[１３]ꎬ本文采用ＭＢＴｉｌｅｓ[１４]存储规范将大量的地图瓦片存储到一个ＳＱＬｉｔｅ数据库文件中ꎬ通过瓦片的ＩＤ号在不同三维坐标系中引用瓦片数据ꎮ当需要访问瓦片数据时ꎬ程序将直接基于当前用户窗口大小㊁中心坐标和缩放级别ꎬ确定所需要的瓦片层级㊁行和列号范围ꎬ并将每一块瓦片的(ｒｏｗꎬｃｏｌｕｍｎꎬｌｅｖｅｌ)转换为ＳＱＬｉｔｅ数据库中的索引ＩＤ号ꎬ然后从９６海㊀洋㊀测㊀绘第３９卷数据库中读取瓦片数据文件ꎮＭＢＴｉｌｅｓ通用方法是将瓦片表分成两张:一个用来存储原始图像和一个存储瓦片坐标对应那些图片ꎮ此外ꎬＭＢＴｉｌｅｓ规范本身来自于ＯＳＧＥＯ的ＴＭＳ(ＴｉｌｅＭａｐＳｅｒｖｉｃｅ)规范中文件在存储方面的管理ꎬ便于后续发布符合ＴＭＳ规范的静态瓦片数据服务ꎮ图４㊀谷歌地图卫星影像下载器主界面本应用的主界面见图４ꎮ实践效果表明ꎬ本应用可实现对谷歌地图卫星影像数据的可靠下载㊁渲染和存储ꎮ４㊀结束语以研究和分析谷歌地图的设计与运行机制为目标ꎬ深入分析了谷歌地图卫星影像的投影模型㊁瓦片数据组织模型㊁数据请求与响应流程㊁瓦片数据ＵＲＬ地址解析等关键技术ꎬ并设计了一套可靠的卫星影像下载器ꎮ本文研究表明:(１)对谷歌地图关键技术的剖析是正确㊁有效的ꎬ得到了应用软件卫星影像下载器的验证ꎮ(２)谷歌地图功能和算法复杂ꎬ下载器只实现了对卫星影像瓦片数据的下载㊁渲染和存储ꎬ其他设计原理和应用ꎬ如海量空间数据的组织和管理㊁数据服务器的架构等ꎬ还有待进一步研究ꎮ参考文献:[１]㊀马㊀谦.智慧地图:ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ/Ｍａｐｓ/ＫＭＬ核心开发技术揭秘[Ｍ].北京:电子工业出版社ꎬ２０１０.[２]㊀崔金红ꎬ王㊀旭.Ｇｏｏｇｌｅ地图算法研究及实现[Ｊ].计算机科学ꎬ２００７ꎬ３４(１１):１９３￣１９５.[３]㊀巫细波ꎬ胡伟平.ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ运行机制以及应用研究[Ｊ].华南师范大学学报:自然科学版ꎬ２００９(２):１０６￣１１０.[４]㊀寇曼曼ꎬ王勤忠ꎬ谭同德.ＧｏｏｇｌｅＭａｐ数字栅格地图算法及应用[Ｊ].计算机技术与发展ꎬ２０１２ꎬ２２(４):２０４￣２０６.[５]㊀张业舟ꎬ黄㊀兴.ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ瓦片组织分析和应用研究[Ｊ].测绘时空ꎬ２０１２ꎬ１１５(２):２２￣２５.[６]㊀李长春ꎬ蔡伯根ꎬ上官伟ꎬ等.基于Ｗｅｂ墨卡托投影的地图算法研究与实现[Ｊ].计算机应用研究ꎬ２０１２ꎬ２９(１２):４７９３￣４７９６.[７]㊀国家基础地理信息中心.天地图全球影像地图服务[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｔｉａｎｄｉｔｕ.ｃｏｍ/ｓｅｒｖｉｃｅ/ｉｎｆｏ.ｈｔｍｌ?ｓｉｄ＝１０６１＆ｔｙｐｅ＝Ｉｎｆｏꎬ２０１０.[８]㊀百度地图开放平台.坐标系说明[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｌｂｓｙｕｎ.ｂａｉｄｕ.ｃｏｍ/ｉｎｄｅｘ.ｐｈｐ?ｔｉｔｌｅ＝ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅꎬ２０１８.[９]㊀高德开放平台.坐标体系[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｌｂｓ.ａｍａｐ.ｃｏｍ/ｆａｑ/ｔｏｐ/ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅꎬ２０１８.[１０]ＫｌｏｋａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ.Ｍａｐｔｉｌｅｒ:ＴｉｌｅｓàｌａＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ:ＣｏｏｒｄｉｎａｔｅｓꎬＴｉｌｅＢｏｕｎｄｓａｎｄＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍａｐｔｉｌ－ｅｒ.ｏｒｇ/ｇｏｏｇｌｅ－ｍａｐｓ－ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ－ｔｉｌｅ－ｂｏｕｎｄｓ－ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ/ꎬ２００８.[１１]Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ.ＢｉｎｇＭａｐｓＴｉｌｅＳｙｓｔｅｍ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐｓ://ｍｓｄｎ.ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ.ｃｏｍ/ｅｎ－ｕｓ/ｌｉｂｒａｒｙ/ｂｂ２５９６８９.ａｓｐｘꎬ２０１８.[１２]ＪｏｅＤｕｆｆｙ.Ｗｉｎｄｏｗｓ并发编程指南[Ｍ].北京:机械工业出版社ꎬ２０１０.[１３]ＳＱＬｉｔｅＨｏｍｅＰａｇｅ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｓｑｌｉｔｅ.ｏｒｇ/ꎬ２０１７.[１４]ＭａｐＢｏｘ.ＭＢＴｉｌｅｓ规范说明[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｍａｐｂｏｘ.ｃｏｍ/ｈｅｌｐ/ｄｅｆｉｎｅ－ｍｂｔｉｌｅｓ/ꎬ２０１６.ＫｅｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＧｏｏｇｌｅＭａｐｓＺＨＡＯＹｏｎｇｈｕｉ１ꎬＤＵＡＮＹｕｎｌｏｎｇ２ꎬＧＵＯＸｉｎｗａｎｇ２ꎬＺＨＡＮＧＭｉｎｇ１(１.ＨｅｎａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００４ꎬＣｈｉｎａꎻ２.Ｔｈｅ２７ｔｈＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００４７ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＡｉｍｅｄａｔｓｔｕｄｙｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｕｎｎｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆＧｏｏｇｌｅＭａｐｓꎬｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌꎬｔｈｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｉｌｅｄａｔａꎬｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｉｌｅｄａｔａｒｅｑｕｅｓｔ－ｒｅｓｐｏｎｓｅａｎｄｔｈｅＵＲＬｒｅｓｏｌｖｉｎｇｏｆｔｉｌｅｄａｔａａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｄｅｅｐｌｙꎬａｎｄａｄｏｗｎｌｏａｄｅｒｓｏｆｔｗａｒｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｗｈｉｃｈｃａｎｄｏｗｎｌｏａｄｉｍａｇｅｔｉｌｅｄａｔａｂｙｍｕｌｔｉ￣ｔｈｒｅａｄꎬａｄｏｐｔＯｐｅｎＧＬｔｏｒｅｎｄｅｒｔｈｅｉｍａｇｅｔｉｌｅｄａｔａꎬａｎｄｓａｖｅｉｍａｇｅｔｉｌｅｆｉｌｅｓｉｎｔｏＳＱＬｉｔｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＭＢＴｉｌｅｓｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ.ＰｒａｃｔｉｃｅｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｅｄｏｗｎｌｏａｄｅｒｃａｎｄｏｗｎｌｏａｄꎬｒｅｎｄｅｒａｎｄｓａｖｅＧｏｏｇｌｅＭａｐｓｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｄａｔａｒｅｌｉａｂｌｙꎬａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｇｏｏｇｌｅｍａｐｓꎻｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅꎻｔｉｌｅｉｍａｇｅꎻｗｅｂｍｅｒｃａｔｏｒｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎꎻｉｍａｇｅｄｏｗｎｌｏａｄｅｒ０７。
地质勘查数据的可视化与分析技术研究与发展
地质勘查数据的可视化与分析技术研究与发展地质勘查是一项复杂且关键的工作，其目的是揭示地球内部的结构、组成和演化过程，为资源开发、环境保护、工程建设等提供基础数据和科学依据。
在地质勘查过程中，会产生大量的数据，这些数据的有效处理、分析和可视化对于准确理解地质现象、发现潜在规律以及做出合理决策具有重要意义。
一、地质勘查数据的特点地质勘查数据具有多源性、复杂性、时空性和不确定性等特点。
多源性是指数据的来源广泛，包括野外调查、地球物理勘探、地球化学分析、遥感影像等。
复杂性体现在数据类型多样，涵盖了数值型、文本型、图像型等。
时空性则表示数据与时间和空间位置密切相关，反映了地质过程在不同时间和地点的变化。
不确定性源于地质现象本身的复杂性和测量误差等因素。
二、地质勘查数据的可视化技术1、二维可视化传统的地质剖面图、平面图等是常见的二维可视化形式。
通过将地质数据以线条、符号和颜色等方式绘制在平面上，可以直观地展示地层分布、构造形态等信息。
然而，二维可视化在表达复杂地质结构的三维空间关系上存在局限性。
2、三维可视化随着计算机技术的发展，三维可视化技术在地质勘查中得到了广泛应用。
常见的三维可视化方法包括表面建模、体素建模和混合建模等。
表面建模适用于描述地质界面，如地层表面、断层表面等；体素建模则可以更精细地表示地质体的内部结构；混合建模则结合了两者的优点。
通过三维可视化技术，地质工作者可以从不同角度观察地质体，更直观地理解地质结构的空间关系，发现隐藏的地质特征。
同时，还可以进行虚拟钻探、剖切等操作，进一步深入分析地质数据。
3、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术VR 技术通过创建沉浸式的虚拟环境，让用户仿佛置身于真实的地质场景中。
AR 技术则将虚拟的地质信息叠加在真实场景上，为野外地质调查提供实时的辅助信息。
这两种技术不仅增强了地质数据的可视化效果，还为地质教学和培训提供了新的手段。
三、地质勘查数据的分析技术1、统计分析统计分析是对地质数据进行基本描述和概括的方法，包括均值、方差、频率分布等统计量的计算。
google earth在地理教学中的应用分析
google earth在地理教学中的应用分析Google Earth是一种三维地理信息浏览和分析软件，主要用于浏览和分析地质、地球物理、气象和海洋数据。
它利用由Google图像和街景组合而成的巨大“3D地球”图作为其基础，并以地图、卫星图像以及地形数据为载体，提供全球航拍或街景照片浏览、搜索功能等服务。
Google Earth在地理教学中的使用，可以做到以下几点：
首先，Google Earth的卫星图及3D地理图可以直观的了解地理现象，行走在一定地区的地形走势，从而更加清晰的理解地理。
其次，Google Earth的搜索功能极其方便，可以让学生直接查找研究的相关地理现象或者地形，从而提高地理调查效率。
最后，Google Earth还可以导出和存储数据，利用他们进行地图分析、空间解释等地理数据分析和模拟，有助于培养学生的地图使用技能，以及原理和方法探究。
Google Earth在作图中的应用
赵新强5月分享
--Google Earth在作图中的应用
Google Earth（谷歌地球，以下简称GE）是一款虚拟地球仪软件，它把卫星照片、航空照相和GIS布置在一个地球的三维模型上，在环评工作中也得到了广泛的应用。
本文力求在常见用途上做一个简要介绍，以起到抛砖引玉的作用。
一、点
我们工作中，通常是先在项目现场使用GPS定位仪记录了地点的坐标（一
般是经纬度），然后通过“添加地标（在窗口左上角，）”命令，输入坐标（如不是经纬度，需要进行转化，另行介绍），点击“确定”即可添加所需要点（此界面可对点的图样、颜色进行设置）。
二、线
在GE图上，通过“添加路径”（在窗口左上角，）命令，可以将各点连接起来构成线。
添加路径可以从路径的属性窗口读出长度，当然这个功能通常可以用标尺工具（）来实现。
选用标尺工具，点击起点和终点即可读出距离长度。
三、面
在GE图上，通过“添加多边形”（在窗口左上角，）命令，可以将各点连接起来构成多边形面域。
在工作中，常常需要绘制矿区范围，这就需要我们先将平面坐标转换为经纬度，再通过“添加地标”命令将各拐点逐一在图上标出，然后再用“添加多边形”命令将各拐点连接成为面域。
四、修改
由于各种原因，我们有时需要对绘制后的图元进行修改，这时我们可以选中需要修改的图元，右键选择“属性”，就可以进行修改。
五、保存
在GE中选中图元和文件夹，我们可以将绘图保存为kmz格式文件，便于以后再次编辑和查看。
此外，可选择“保存图片”（）命令将绘图保存为图片。
基于谷歌地球的三维地震勘探技术的应用
基于谷歌地球的三维地震勘探技术的应用孟凡彬;张晨林;马宁【摘要】Google Earth is one of the global satellite map integration software,widely used in various indus-tries,the biggest characteristic of which is to provide a large number of high resolution satellite images. For seismic exploration,it has high value in use.Exploration of the Google Earth software features,com-bined with the characteristics of seismic exploration of all aspects of Google Earth-based software technolo-gy is described how to carry out exploration;how to download satellite images,the use of third-party soft-ware to achieve seismic exploration physical point of bulk distribution to assist construction design;how to guide field production construction and so on.By means of an application example,achieved good results, improve work efficiency,and save a lot of resources.%野外施工是地震勘探的一个环节，工区的地形地貌对野外施工和施工质量有很大的影响，在地震勘探的踏勘、设计、施工过程中需要借阅大量的地形图来指导野外生产。
数据可视化工具GoogleDataStudio的数据报告与可视化技巧
数据可视化工具GoogleDataStudio的数据报告与可视化技巧数据可视化工具Google Data Studio的数据报告与可视化技巧数据可视化在现代信息时代扮演着重要角色，为了更好地展示与分析数据，Google推出了一款强大的数据可视化工具——Google Data Studio。
该工具使用户能够通过丰富的报告和可视化图表，直观地理解和展示数据。
本文将介绍Google Data Studio的特点及其使用中的一些技巧，帮助读者更好地利用该工具进行数据报告与可视化。
1. Google Data Studio简介Google Data Studio是一款免费的数据可视化工具，可以让用户通过可视化的方式展示来自各种数据源的数据。
它提供了丰富的报告模板和多样化的图表类型，用户可以根据自己的需求对报告进行自定义和美化。
与其他数据可视化工具相比，Google Data Studio具有以下优点：- 免费使用：用户无需支付额外费用即可免费使用Google Data Studio，并可享受其提供的大部分功能。
- 数据整合：Google Data Studio支持多种数据源的整合，如Google Analytics、Google Sheets、Google Ads等。
用户不必将数据手动导入，可以直接连接到数据源并提取所需数据。
- 多样化的图表类型：Google Data Studio提供了多样化的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据数据类型和展示需求选择最适合的图表类型。
- 实时协作：多人实时协作是Google Data Studio的一个显著特点。
用户可以邀请团队成员共同编辑和查看报告，提高工作效率。
2. 数据报告的设计原则在使用Google Data Studio进行数据报告设计时，有一些原则和技巧需要注意，以保证报告的效果和可读性：- 简洁明了：报告应该尽量简洁明了，突出重点数据，避免信息过载。
基于Google Earth和Geoserver的三维油田地理信息系统
基于Google Earth和Geoserver的三维油田地理信息系统随着科技的不断进步和应用，基于Google Earth和Geoserver的三维油田地理信息系统已经成为油田勘探和开发中的一项非常重要的工具。
本文将从系统的基本架构、功能和应用等方面进行详细介绍。
一、系统基本架构基于Google Earth和Geoserver的三维油田地理信息系统是通过整合Google Earth和Geoserver两个平台来实现的。
主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据展示四个核心模块。
其中，数据采集包括获取地形地貌、地下结构、地球物理勘探、井位数据等，数据存储则需要将采集的数据存储在数据库中，并进行数据管理和维护。
数据处理是对数据进行处理、分析和建模，最终输出三维模型以供数据展示使用。
而数据展示是将所处理的数据在三维地图上进行展示和可视化。
二、系统功能基于Google Earth和Geoserver的三维油田地理信息系统具有如下功能：1. 数据管理和维护：对数据进行分类、存储、管理和维护，以满足油田勘探和开发的需求。
2. 空间分析和建模：利用地球物理勘探和井位数据，生成二维和三维地质层模型、地下结构和地下水动态等。
3. 可视化展示：通过Google Earth等平台进行数据展示和可视化，为用户提供直观的油田勘探情况和开发效果。
4. 模拟分析：通过建立地质模型对油田资源进行分析和评估，为油田开发提供参考。
三、系统应用基于Google Earth和Geoserver的三维油田地理信息系统可以广泛应用于石油公司、地质勘探单位、金融机构及国家油田管理部门等领域。
1. 石油公司：利用系统进行油田储量估算、油藏评价、生产管理等，为公司的决策提供准确的数据支撑。
2. 地质勘探单位：利用系统进行地质勘探、资源评估、勘探方案设计等，提高地质勘探效率。
3. 金融机构：通过油田储量评估等，结合市场分析，为金融机构提供分析报告，支持其投资决策。
如何使用GoogleEarth进行地理可视化和分析
如何使用GoogleEarth进行地理可视化和分析如何使用Google Earth进行地理可视化和分析1. 引言Google Earth是一款功能强大的地理信息软件，可以提供全球范围内的地理可视化和分析功能。
本文将介绍如何使用Google Earth进行地理可视化和分析，并重点关注其在各个领域的应用。
2. Google Earth概述Google Earth是由Google开发的一款虚拟地球仪软件，通过卫星图像、地图和其他地理数据，为用户提供全球几乎任何地点的三维图像和地理信息。
用户可以通过Google Earth来浏览全球范围内的地理环境，并通过各种工具与数据进行交互。
3. 地理可视化使用Google Earth进行地理可视化是其最主要的功能之一。
通过导入地理数据或者直接搜索地点，用户可以在Google Earth中显示全球范围内的地理特征、地形、建筑物等。
用户可以使用三维视图、倾斜视图、视角调整等功能来观察和交互地理数据，使得地理信息更加直观和可理解。
4. 地理数据的导入与可视化Google Earth支持导入各种地理数据，如地图、形状文件、图层等。
通过导入这些数据，用户可以在Google Earth中展示自己的研究成果或者进行特定区域的分析。
比如，地质研究者可以将地质图层导入Google Earth，以展示地下地质构造。
城市规划师可以导入建筑物的三维模型，以进行城市规划和设计。
5. 地理分析和测量工具Google Earth还提供各种地理分析和测量工具，帮助用户深入了解地理数据。
用户可以使用绘制线条、显示地距离、测量面积等工具来进行测量。
此外，Google Earth还提供缓冲区分析、高程查询、可视化热图等高级功能，帮助用户在地理环境中进行详细分析。
6. Google Earth在环境科学中的应用Google Earth在环境科学研究中有着广泛的应用。
科学家可以利用Google Earth的遥感数据和地理信息来研究气候变化、土地覆盖、植被生态等。
Google Earth高程数据精度分析及在地震勘探中的应用
Google Earth高程数据精度分析及在地震勘探中的应用史来亮;赵斌;李建国;张璐【摘要】The area of seismic exploration is often located in remote areas, and is always lack of terrain data. The digital elevation mod⁃el data of Google Earth ( GE) are based on SRTM and have a high precision. Based on the batch extraction of elevation data from GE, the authors analyzed the accuracy of elevation data between mountains and plains. The results show that GE elevation data and actual el⁃evation data are consistent with each other whether in the mountains or plains; The accuracy of elevation data in plain area is higher than that in mountain area. The elevation data from GE can be used to produce contours and analyze the system parameters.%地震勘探勘查区往往位于偏远地区，已知地形资料较少。
Google Earth（简称GE）采用的数字高程模型数据为SRTM，精度较高。
笔者在批量提取GE高程数据的基础上，分别对山区和平原地区的GE高程数据的精度进行了分析。
结果表明，无论是在山区还是平原地区，GE高程数据均与地表实际高程基本一致；在平原地区的精度高于山区；GE高程数据可以满足等高线生成和观测系统参数分析的需要。
基于Google Earth无线台站覆盖查询分析系统的设计与实现
了广 西广 播 电视 无 线 台 站 覆 盖 查询 分析 系统 。 关 键 词 ：Ｇｏ ｇｅＥ ｒ Ｉ Ｓｔ ｅｏ ｏ ｌ ａｔ Ｃ ｌｃｍ ｈ ｅ 三维可视覆盖 图
盖人 Ｅ文 件 ， 时通 过连 接后 台数 据库 ． 以查询 台站信息 ｌ 同 可 和发射机信息 。
Ｔｒｎ ｍ ｉｓｏ ｔ ｒ ａ ｓ ｓ ｉｎＮｅｗｏ ｋ
基于 Ｇ ｏ ａ ｔ ｏ ｇｅ Ｅ ｒｈ无线 台站覆盖 ｌ
查询分析 系统 的设计 与实现
◎高 峰 韦 敏 吴 方绍 广西广播电视技术中心
１ 系统结 构
摘 要 ： 以 Ｇｏ ｇｅ ａｔ ｏｌ Ｅ ｒ ｈ为 三 维 数 据 平 台 ，在 Ｖ ｓａ ｉ ｌ ｕ
ｔｌ ｏ 频率 规划覆盖软件计算 生成 ． Ｓ ｔｌ ｏ 是法国 Ａ Ｄ ｅｅ ｍ ｃ Ｉ ｅ ｃｍ Ｃ ｅ ＴＩ
公 司 用于 无 线 广播 电视 、移动 通 信 、卫星 微 波 等频 率 规划 覆盖 软件 ． 有强大 的 电波 频率规 划覆盖 计算功 能 ． 具 适用于
不管是模 拟 电视还 是数字 电视 ． 率 的规 划管理 都需要 频
读 取 Ｋ Ｚ覆 盖 图 文 件 展 示 场 强 覆 盖 图 ， 用 Ｅｃ ｌ 开 覆 Ｍ 调 ｘ ｅ打
Ｓｕ ｉ ２ ０ ｔｄｏ ０ ５开 发 环 境 中 采 用 ｃ 语 言 开 发 前 台 主 程 序 ， ＃
以 Ａｃｅｓ０ ３为后 台数据 库 ，同时 基 于 Ｉ Ｓｔｌ ｏ 计 ｃｓ２ ０ Ｃ ｅ ｍ ｅｃ
２ １覆盖 图的准备 ．
由于 ＩＳ ｔｌ ｏ Ｃ ｅ ｃｍ覆盖软件在计算场强 时是基于地形高程 ｅ 数据 ． 因此必须事 先准备好地 形高程数据 ， 系统采 用美国 本 国家航 空航 天局 （ＡＳ 公布 的 Ｓ Ｒ 高程 数据 ， 度达 到 Ｎ Ａ） ＴＭ 精 ９ ｍ。Ｓ Ｒ 在载 入 ＩＳ ｔｌ ｏ ０ ＴＭ Ｃ ｅ ｃ ｍ前 必须 经过 转换 成 ＩＳ支持 ｅ Ｃ 的 Ｇ Ｏ格式 。 Ｅ 在 ＩＳ ｔｌ ｏ 中根据发射机经纬度、频率 、功率 、天线 Ｃ ｅｅ ｍ ｃ 高度等参数计算 出覆盖图 ， 生成 ＦＤ覆盖文件 ，Ｌ Ｌ ＦＤ文件经过
GOOGLE EARTH部分用法
“选定层您可以使用图层功能来：显示和保存兴趣点。
详见本章的《使用兴趣点（POIs）》。
显地图信息，如边界、道路和地形等。
详见《使用地图功能》。
显示三维建筑。
提示：您可以在层设置面板中勾选或取消勾选“Borders”（边界）图层来显示或隐藏国家和地区、州/省的边界。
使用兴趣点（POIs）本节介绍使用兴趣点的技巧，但不包含《显示和隐藏兴趣点》：查找当前观察区域的兴趣点保存或复制兴趣点到“我的地标库” 查看图层的子类别调整兴趣点的显示方式查找当前观察区域的兴趣点您可以按以下步骤来找到当前观察区域的特殊兴趣点调整观察窗，让它显示您想查找的整个区域。
比如，如果您想查看某座城市的所有学校，就先调整观察窗，显示出整座城市（您可以使用缩放功能、最大化Google Earth 窗口）。
双击展开图层文件夹及其子分类文件夹。
勾选一个或多个兴趣点类型。
保存或复制兴趣点到“我的地标库”您可以右键单击兴趣点，在菜单中选择“保存到我的地标库”（Save to My Places）来保存兴趣点。
或者右键单击兴趣点，选“复制”（Copy），再右击地标库中的目标文件夹，选“粘贴”（Paste）。
查看图层的子类别有些兴趣点名称前会显示一个“+”号，说明该类别还有子分类，您可以单击“+”号来展开它们。
比如“Dining”（餐馆）图层中就包含了从快餐到海鲜等不同类型的子分类，您可以选择只显示特定类型的餐馆，或选择上一级文件夹“餐馆”来显示所有餐馆。
调整兴趣点的显示方式可能会在一小块区域中显示数百个兴趣点，因此为了您方便地查看，您可以调整查看方式。
有关兴趣点显示的问题主要有：没有显示想看的兴趣点没有显示任何图标兴趣点图标互相重叠，很难查看被覆盖在下面的图标可以尝试用下面的方法来解决放大图像，尽量靠近该区域来看看是否显示图标。
请记住，并非所有图标都可以从高空中看到，许多图标（比如道路）只在一定的海拔高度范围内才会显示。
另外，放大到较低的高度，也可解决在高处时图标重叠的问题。
利用Google Earth软件分析矿业权地理位置的方法
ＳｅｒｉａｌＮｏ．６１９Ｎｏｖｅｍｂｅｒ．２０２０现 代 矿 业ＭＯＤＥＲＮＭＩＮＩＮＧ总第６１９期２０２０年１１月第１１期 胡 明（１９８８—），男，助理工程师，２６５４００山东省招远市招金大厦１７楼。
利用ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ软件分析矿业权地理位置的方法胡 明（招金矿业股份有限公司） 摘 要 矿业权坐标数据批量导入ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ地图的方法主要有利用ＧｌｏｂａｌＭａｐｐｅｒ软件的经典法和利用坐标转换软件的直接法２种。
为了提高工作效率，对２种方法从操作步骤、所需软件数量及大小等方面进行了比较，判断出用直接法批量导入矿业权坐标数据更便捷、软件数量少、占用体积小，更有助于提高工作效率。
关键词 ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ地图 矿业权 坐标数据ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４ ６０８２．２０２０．１１．０５７ＭｅｔｈｏｄｏｆＡｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅＭｉｎｉｎｇＲｉｇｈｔｓＡｒｅａｂｙＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＨＵＭｉｎｇ（ＺｈａｏｊｉｎＭｉｎｉｎｇＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏ．，Ｌｔｄ．）Ａｂｓｔｒａｃｔ ＣｌａｓｓｉｃｍｅｔｈｏｄｏｆＧｌｏｂａｌＭａｐｐｅｒａｎｄｄｉｒｅｃｔｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎａｒｅｔｈｅｔｗｏｍａｉｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｂｕｌｋｉｍｐｏｒｔｉｎｇｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄａｔａｏｆｍｉｎｉｎｇｒｉｇｈｔｓａｒｅａｉｎｔｏＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ．Ａｉｍｉｎｇａｔｉｍｐｒｏｖｉｎｇｗｏｒｋｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｔｈｅｓｅｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｉｎｔｅｒｍｓｏｆｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅａｎｄｓｔｅｐｓｉｎｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｎｕｍｂｅｒｓａｎｄｓｉｚｅｓｏｆｒｅｑｕｉｒｅｄｓｏｆｔｗａｒｅｓａｎｄｅｔｃ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｋｅｙｆｉｎｄｉｎｇｓｔｈａｔｄｉｒｅｃｔｍｅｔｈｏｄｉｓｔｈｅｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｗａｙｉｎｂｕｌｋｉｍｐｏｒｔｉｎｇｍｉｎｉｎｇｒｉｇｈｔｓａｒｅａｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄａｔａｗｉｔｈａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｆｅｗｅｒｓｏｆｔｗａｒｅｓａｎｄｉｎｓｍａｌｌｅｒｓｉｚｅｓ，ｗｈｉｃｈｉｓｍｏｒｅｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｉｍｐｒｏｖｉｎｇｗｏｒｋｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈｍａｐｓ，ｍｉｎｉｎｇｒｉｇｈｔ，ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄａｔａ 地质工作者首次接触一个新矿山，缺少对矿山的地理位置、地形地貌的明确认识。
gee提取坐标点的波段值
gee提取坐标点的波段值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在对本文的内容进行简要介绍，包括对gee提取坐标点的波段值的定义和意义的阐述。
gee是Google Earth Engine的简称，是一个基于云计算平台的地球观测和数据分析工具。
该工具提供了丰富的遥感数据和分析函数，使得用户能够高效地进行地球观测数据分析和处理。
在遥感数据分析中，提取某一位置的波段值是一项常见且重要的任务。
通过提取坐标点的波段值，我们可以获取该点对应的遥感数据的像素值信息。
这些像素值通常对应于不同的光谱波段，如红、绿、蓝等。
通过分析这些波段值，我们可以获取地表物体的特定信息，比如植被指数、地表温度等。
本文将介绍三种不同的方法来使用gee提取坐标点的波段值。
这些方法将涵盖不同的数据获取方式和处理技巧，可以根据具体需求选择合适的方法。
在介绍完三种方法之后，我们将总结各个方法的优缺点，并对其在实际应用中的适用性进行探讨。
最后，我们将讨论这些方法的实际应用价值，并给出本文的结论和结束语。
通过阅读本文，读者将能够了解gee提取坐标点的波段值的基本概念和相关方法，并能够根据具体需求选择合适的方法来获取波段值信息。
此外，本文还将展示该技术在不同领域的实际应用价值，帮助读者更好地理解其在地球观测和数据分析领域的重要性。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：2. 文章结构本文将分为以下几个部分进行叙述：2.1 理解gee提取坐标点的波段值在这一部分，我们将介绍gee提取坐标点的波段值的基本概念和原理。
我们将解释gee如何通过地球引擎的功能来获取特定坐标点的波段值，以及其在遥感应用中的重要性。
2.2 方法一：使用gee提取坐标点的波段值在这一部分，我们将详细介绍使用gee提取坐标点的波段值的第一种方法。
我们将逐步介绍如何利用gee的API来实现此功能，并提供具体的代码示例。
我们还将讨论该方法的优缺点以及适用的场景。
基于Google_Earth_Engine的洱海流域建成区范围及生态质量变化分析
收稿日期：2022-09-13基金项目：国家自然科学基金项目（41867040）作者简介：郑舒元（1997-），男，云南玉溪人，硕士，主要从事资源与环境遥感研究，（电话）152****5767（电子信箱）****************；通信作者，王建雄（1975-），男，云南玉溪人，教授，博士，主要从事资源与环境遥感研究，（电话）136****3306（电子信箱）jianxiongw@ 。
郑舒元，陈星宇，海燕，等.基于Google Earth Engine 的洱海流域建成区范围及生态质量变化分析［J ］.湖北农业科学，2024，63（2）：199-204．基于Google Earth Engine 的洱海流域建成区范围及生态质量变化分析郑舒元1，2，陈星宇3，海燕1，2，王建雄1，2（1.云南农业大学，昆明650201；2.云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心，昆明650201；3.西南林业大学经济管理学院，昆明650224）摘要：以洱海流域为研究区，借助Google Earth Engine 云平台，利用Landsat 8OLI 系列影像，合成研究区域的增强的指数型建筑指数（EIBI ）并对洱海流域建成区进行提取，再对研究区域遥感生态指数进行合成，通过对建成区范围与流域范围内遥感生态指数进行空间相关分析，从而对2014—2021年洱海流域及其建成区进行生态评估。
结果表明，EIBI 可有效增强建筑信息，使用EIBI 可有效、准确地提取研究区域建成区，经过EIBI 提取，洱海流域2014—2021年建成区扩张面积共14.712km 2；2014—2021年洱海流域生态明显改善，遥感生态指数增加0.008，其上升速率为0.001/年，流域内超过65%的区域生态得到改善；洱海流域建成区与生态未得到改善区域大致匹配，建成区经过生态修复后生态质量未见显著提升，且建成区生态质量呈逐年下降趋势，说明建成区对环境改善具有阻力。
基于Google Earth平台下E语言环境模块集成算法之核勘查点位数据的优化显示
基于Google Earth平台下E语言环境模块集成算法之核勘
查点位数据的优化显示
李飞;葛良全;马英杰
【期刊名称】《物探化探计算技术》
【年(卷),期】2011(33)1
【摘要】采用E语言集成模块的编辑方式,在Google Earth的平台下实现批量化核勘查点位信息的处理和显示.即利用Google Earth这个强大的可视化平台以及KML模块的直观性,用E语言编写整个程序,可以将核勘查测量的数据直接读入并更改数据格式,随之调用KML模块并集成在E语言环境中,从而写成能被Google Earth识别的KML格式的数据信息,并可根据实际情况采用不同的模块以实现不同功能.利用Google Earth这个强大的平台,将为核勘察提供帮助.
【总页数】4页(P107-110)
【作者】李飞;葛良全;马英杰
【作者单位】成都理工大学,四川,成都,610059;成都理工大学,四川,成都,610059;成都理工大学,四川,成都,610059
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.基于Google Earth平台地震勘探点位批量显示与输出 [J], 张剑;刘梦花;陈自华;徐玉玲;赵大鹏;苏腾飞
2.基于Google Earth的地质调查数据管理和三维显示 [J], 沈雪华;姚春彦
3.基于Google Earth软件的车载导航数据显示 [J], 王涛
4.基于Google Earth软件的车载导航数据显示 [J], 王涛;
5.基于Google Earth软件的矿山生态地质调查调查点位置优化 [J], 李苗苗;黄盛;刘颖;文维亮;张晋铮
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
核污染可视化作品
核污染可视化作品
一种可能的核污染可视化作品是一个交互式地图，展示核事故或核废料的流动和污染情况。
该作品可以包括以下元素：
1.地图：使用地理信息系统（GIS）技术创建一个全球或特定国家/地区的地图，显示核污染点、核电站和核废料储存场所等重要位置。
2.标记和图例：地图上的标记可以显示不同类型的核事故或废料，例如核泄漏、核爆炸或核废料储存场所。
图例可以提供关于标记颜色或符号代表的不同级别或类型的解释。
3.时间轴：添加一个时间轴，可让用户在不同时间点上查看核污染事件的发生和发展。
用户可以使用时间轴上的滑块或按钮选择想要查看的具体时间段。
4.特定事件详细信息：当用户点击或悬停在地图上的某个标记上时，弹出一个信息窗口，提供有关该事件的详细信息，如事故的原因、影响范围和应对措施等。
5.地理变量：除了核污染点，还可以显示地理变量，如气候状况、地形或人口密度等。
这些变量能够帮助用户了解核污染对环境和人类的影响程度。
6.可视化效果：可以使用动画或其他视觉效果来呈现核污染的扩散过程，例如污染物的传播方向、范围扩大等。
这个可视化作品可以帮助人们更加直观地了解核污染的发生和影响。
通过交互功能，用户可以自由探索不同的时间点或事件，并更深入地了解核污染的全球或区域性情况。
此外，它还可以用于教育和提醒人们核能潜在的风险和必要的安全措施。
gee landsat波段合成
gee landsat波段合成GEE Landsat波段合成概述：GEE（Google Earth Engine）是一个基于云计算的平台，提供了丰富的遥感数据和强大的分析工具，能够实现对地球表面的全球范围内的数据分析和可视化。
Landsat是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的一系列卫星，其载荷为多光谱扫描仪（MSS）和增强型多光谱扫描仪（ETM+），用于获取地球表面的高分辨率影像数据。
本文将介绍如何在GEE平台上使用Landsat波段合成，以实现更全面的数据分析和可视化。
一、Landsat卫星数据简介Landsat卫星是全球最早的陆地观测卫星系统之一，自1972年以来已经发射了多颗卫星。
这些卫星通过不同的波段感应器获取地球表面的图像数据，包括可见光、近红外和热红外波段，以及其他一些特定的波段。
其中，Landsat 8卫星的载荷为OLI传感器，具有更高的空间分辨率和更丰富的光谱分辨率，为地球科学研究提供了更详细的数据。
二、GEE平台简介GEE是一个用于分析和可视化地球观测数据的云计算平台，提供了丰富的数据集和强大的分析工具。
用户可以通过GEE平台访问Landsat卫星数据，并利用其波段合成功能对数据进行处理和分析。
波段合成是一种将不同波段的数据组合成一个单一的图像的技术，以提高数据分析的准确性和可视化的效果。
三、Landsat波段合成在GEE中的操作步骤1. 登录GEE平台，进入“代码编辑器”界面。
2. 在代码编辑器中，选择Landsat 8的影像数据集，并设置感兴趣区域（ROI）。
3. 选择需要合成的波段，并设置合成方式（如线性组合、加权组合等）。
4. 运行代码，生成合成后的影像数据，并可进行可视化和分析。
四、Landsat波段合成的应用案例1. 植被监测：利用红光和近红外波段的合成图像，可以获取植被的NDVI指数，进而监测植被的生长状况和植被覆盖度。
2. 土地利用分类：通过合成不同波段的影像数据，可以进行土地利用分类，如农田、森林、水域等，为土地规划和资源管理提供支持。
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基于Google Earth的核勘查数据的可视化研究1马英杰，江林，李飞成都理工大学核自学院，四川成都（610059）E-mail：myj@摘要：本文将Google Earth引入到核勘查领域中，利用Google Earth这个强大的可视性平台以及KML地标文件方式，用C#语言编写了程序，可以将核勘查测量的数据直接读入并写成Google Earth能识别的KML格式的显示数据，并可根据不同的需求改变模板，将勘查数据以多种形式显示在Google Earth上。
关键词：Google Earth；核勘查数据；KML；可视化中图分类号：P631.6+41 引言近年来，在核地球物理勘查领域中，科学、快速、准确地处理核勘查数据，形成一系列有效的数据成果和接近实际情况的图形图像，展示矿产和各种信息之间的关系，并以此进行成矿综合预测是现代核地球物理勘查工作的要求，所以需要把测量和处理所得的结果，结合实际的地理和地质情况进行分析讨论，才能更好的利用勘查中所测得的数据，解决实际问题。
当前Google Earth无疑是其中最有潜力和最值得期待的技术之一。
Google Earth是由Google公司2005年6月推出的虚拟地球仪软件，它把卫星照片、航空照相和G1S布置在一个地球的三维模型上，以反映实物实景的卫星照片和航空照片为底图，并融合DTM数字模型，给使用者带来了震撼的视觉效果[1]。
Google Earth的出现给很多行业带来了变化，作为一门新的技术，Google Earth的应用范围很广[2][3][4]。
将Google Earth引入到核勘查领域中，利用提供的免费影像图，将勘查结果直接叠加到遥感图像上进行分析解释，为核勘查数据处理的发展提供一个新的思路。
2 Google Earth简介Google Earth通过互联网使得建筑物或地形的三维图像展现在电脑上，通过网络可访问包含航天和卫星图片的数据库。
其中影像包括公共领域中发布的图片、受许可的航空照相图片和其他卫星所拍摄的照片，全球一般的城市，甚至小城镇，以及周围的山川、河流、湖泊、海洋等实时地理信息都可视。
Google Earth是目前最能反映数字地球概念的、功能最强、性能最好、实用化和人性化的地球信息系统[1][2]。
本文中使用的开发平台是完全免费的个人版，其主要功能有：超过I000GB全球的地貌影像与3D数据；绘草图功能，可以设计路线和区域；支持影像更新；地名标注功能；数据以KML格式存储，允许导入和导出，支持二次开发功能。
在Google Earth上进行标注有两种方法：一种是手工标注，一种是采用地标文件。
手工标注的过程非常简单，在需要标注的地方，在菜单中点“添加”，再选择“地标”，就会弹出一个描述性的对话框，这里根据自己的需要对该地标进行描述，描述内容包括名称、经纬度、说明、样式/颜色、视图、海拔高度。
其中地标的经纬度会自动填写，我们只需要填写名称和注释说明。
为了将我们测量的数据放到Google Earth上，就必须要对地标文件进行了解，并生成自己的地标文件。
1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金项目“核资源勘查中α能谱测量技术研究”（20060616010）和“基于3GS 技术的便携式核地球物理数据采集系统研究(20040616014)”的资助。
3 KMLGoogle Earth有两种类型的地标文件：一种是KML文件；一种是KMZ文件。
KML，是 Keyhole 标记语言（Keyhole Markup Language）的缩写，是一种采用 XML 语法与格式的语言，用于描述和保存地理信息（如点、线、图像、多边形和模型等），并且是文本格式，这种格式的文件对于Google Earth程序设计来说有极大的好处，程序员可以通过简单的几行代码读取出地标文件的内部信息，并且还可以通过程序自动生成KML文件，因此使用KML格式的地标文件非常利于Google Earth应用程序的开发。
3.1勘查点的地标文件多个勘查点地标文件的格式如下[5]：其中，<Placemark>是复合标签，用来描述一个地名标注。
<name>是单一标签，用来显示一个标注的名称；<Point>是一个复合标签，定义地图上一个点的坐标；<coordinates>是单一标签，可以是任何几何形状的子元素，定义每一个点的经度（Longitude）、纬度（Latitude）和高度（Altitude）；<Folder>标签为复合标签，表示一个文件夹。
只要将多个勘查点的相应信息填入上述多个勘查点地标文件中，就可以生成批量的地标文件。
例子中是勘查点的地标文件，线及多边形类似。
如果将多个勘查点的坐标等信息依次输入上述地标文件来批量生成控制点地标文件，当测区有许多勘查点的时候，工作量会很大，所以利用C#语言编写程序完成批量勘查点的地标文件的自动生成。
3.2 KML模板核勘查数据的可视化，不仅要求显示勘查点、线的实际位置，还要求能够在图上直观的通过图形的大小、颜色等特征区分属性值，也就是核勘查测量数据的值的高低。
为了实现这一目的，需要进行多个Style ID的定义，建立KML模板。
下面就是一个ID的定义例子。
其中，<color>FF0000FF</color>表示这个点的颜色，<scale>1.0</scale>表示这个点的大小，<href>img/donut.png</href>表示这个点的形状。
这样就可以使每个勘查数据所对应的点，能根据其测量值而区分出颜色和大小来，由此可直观的根据颜色查看各点的测值高低情况。
图1 程序实现流程图4 实现为了实现勘查信息的显示，在读取了原始数据的前提下，需要将原始核勘查数据进行统计归类，转化为适于形成KML文件所需要的数据格式，转换完后的数据，就可以通过引用KML模版，将数据加入，利用子节点读取形成新的KML文件，其流程如图1所示。
5 初步应用完成的程序，用在成都理工大学校园内进行的总量伽玛测量结果进行了初步应用。
图2显示了原始测量数据情况下的点位信息，无颜色改变，只是单纯的记录勘测点位置信息的效果。
图中可以很清楚的看出实际测点对应的位置，即测点的分布图。
但这样只是反映了位置信息，并没有反映出各测点的测值情况。
图2 勘查点位显示图为了不仅能显示勘查点的位置信息，还要直观的了解测量值的高低，更改了模板，把测值按大小分成几个级别（范围），不同级别的测值分别对应不同的颜色，文件中对应不同的ID号，显示时就可以根据不同的ID号，以不同的颜色显示。
图3就是用这种方法生成的。
所以图中的点根据伽玛总量测值的大小而分类改变了颜色，这样，不仅能显示测点的位置信息，还可以通过颜色了解实际测值的高低。
图3根据测值的高低分级显示点位信息图为了更好的成图成像，往往采用网格化的方法，加密数据点，如果网格化点的数量足够多，标识点块足够大，那么就可以形成叠加在地图上的测区范围内的彩色图像，这样能更清楚的显示整个测区的测值集中及变化情况。
图4就是根据实测数据，用网格化方法形成了加密的网格数据点，根据测值分成不同的颜色，形成的彩色图像。
图4网格化数据形成的彩色图像效果图在勘探点的应用基础上，把有关的点的地标标识，修改为线的标示，完成了实际测线的可视化。
图5就是此次测量实际的测线安排情况的显示。
该功能可以结合等值线算法，完成等值线在Google Earth上的叠加。
图5 勘查线路显示图6 结论这是在Google Earth环境下对核勘查数据进行可视化的一次试验研究。
通过这次工作可以得出如下结论：1）将Google Earth引入到核勘查领域中，将勘查结果直接叠加到遥感图像上进行分析解释是可行的，这将为核勘查数据处理的发展提供一个新的思路。
2）只要设计好KML标识文件的格式、模板，就可以实现Google Earth下勘查点位、线位图，等值线图，彩色图像等常用的成图成像功能。
3）该思路也可以扩展到其他应用领域。
参考文献[1]陈锐祥，何兆成，黄敏，等．Google Earth在交通信息服务系统中的应用研究[J] ．中山大学学报：自然科学版，2007（S2）：195-198.[2]陆涛，孔令赏．基于Google Earth的立交方案演示[J]．交通于计算机，2007，25（2）：146-148.[3]陈钊．Google Earth软件在考古探测中的应用评析[J]．东南文化，2007（2）：39-45.[4]文东新．Google Earth在森林消防管理中的应用[J]．林业实用技术，2006（7）：26-27.[5] KML[EB/OL]. /intl/en/apis/kml/documentation/kml_tut.html. Visualization of Nuclear Prospecting Data Based on GoogleEarthMa Yingjie, Jiang Lin, Li FeiChengdu University of Technology，Chengdu(610059)AbstractA visualization method of nuclear surveying data using the Google Earth is introduced in the paper. By using the powerful visibility platform of Google Earth and the Keyhole Markup Language, we complete the reading of the nuclear prospecting data in patch automatically using c#, and change directly them into the KML format which can be discriminated and located by Google Earth. As well by changing the templates based on the different demand, survey data will be displayed in various forms on Google Earth.Keywords: Google Earth; Nuclear Prospecting Data; KML; visualization。