SuperMap iClient3D for Cesium最短路径分析

作者:Mei

目录

  • 前言
  • 实现思路
  • 实现步骤
        • 1、构建二维网络数据集
            • 1.1拓扑检查
            • 1.2线拓扑数据集处理
            • 1.3构建二维网络数据集
        • 2、发布网络分析服务
        • 3、实现代码

前言

   在交通、消防业务场景中,如果某地发生火灾或者交通事故,需要快速规划出最短抢救路线,这就要用到网络分析中的最短路径分析功能。接下来就跟着小编一起看看,在三维场景中,如何实现最短路径分析。

实现思路

   首先在iDesktop中通过二维线构建网络数据集,然后通过iServer发布网络分析服务,前端调用SuperMap.REST.FindPathService接口,成功返回后的result为最短路径分析结果数据。

实现步骤

1、构建二维网络数据集

   空间数据在采集和编辑过程中,会不可避免地出现一些错误。例如,同一个节点或同一条线被数字化了两次,这些错误往往会产生假结点、冗余结点、悬线、重复线等拓扑错误,导致采集的空间数据之间的拓扑关系和实际地物的拓扑关系不符合,会影响到后续的数据处理、分析工作,并影响到数据的质量和可用性。

1.1拓扑检查

   功能入口:数据-拓扑-拓扑检查。
   首先要做的是对线数据进行拓扑检查,拓扑检查是为了检查出点、线、面数据集本身及不同类型数据集相互之间不符合拓扑规则的对象。这是构建网络数据集前提,也方便后面再做拓扑预处理。
   例如,这里对线数据集进行“线内无相交”检查,检查线数据集中是否存在与参考线数据集的线相交的线对象,即两个线数据集中的所有线对象必须相互分离。交点将作为拓扑错误生成到结果数据集中。然后根据错误结果对线数据进行处理。
在这里插入图片描述

1.2线拓扑数据集处理

   功能入口:数据-拓扑-线数据拓扑处理。
拓扑处理是修复拓扑错误或避免拓扑错误产生的过程。这里主要针对线数据集进行拓扑处理,可以对处理后的线数据集进行构建面数据集或网络数据集的操作。
在这里插入图片描述

1.3构建二维网络数据集

   功能入口:交通分析-拓扑构网-构建二维网络。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、发布网络分析服务

   在iServer中发布含有二维网络数据集的工作空间,服务选择交通网络分析服务。
在这里插入图片描述

   点击下一步后,读取对应的网络数据集的字段进行填充。注意,权重字段信息需要选择,作为网络分析中的重要参数,在这里是数据集的几何信息(’Shape_leng’线段长度,如果数据中没有该属性字段,可以在桌面对数据集添加字段、计算长度)。
在这里插入图片描述

3、实现代码

 let nodeArray = [];
          let startP = new SuperMap.Geometry.Point(coo1[0], coo1[1]);
          let endP = new SuperMap.Geometry.Point(coo2[0], coo2[1]);
          //最短路径起始点坐标数组
          nodeArray.push(startP);
          nodeArray.push(endP);
          var findPathService, parameter, analystParameter, resultSetting;
          resultSetting = new SuperMap.REST.TransportationAnalystResultSetting({
               returnEdgeFeatures: true,
               returnEdgeGeometry: true,
               returnEdgeIDs: true,
               returnNodeFeatures: true,
               returnNodeGeometry: true,
               returnNodeIDs: true,
               returnPathGuides: true,
               returnRoutes: true
          });
          analystParameter = new SuperMap.REST.TransportationAnalystParameter({
               resultSetting: resultSetting,
               weightFieldName: "Shape_leng"//权重字段
          });
          parameter = new SuperMap.REST.FindPathParameters({
               isAnalyzeById: false,
               nodes: nodeArray,
               hasLeastEdgeCount: false,
               parameter: analystParameter
          });
      let networkURL = 
'http://localhost:8090/iserver/services/transportationAnalyst-new_NETWORL/rest/networkanalyst/Dataset_0707netWorkData_Network_1@0707netWorkData';
          //最短路径分析
          findPathService = new SuperMap.REST.FindPathService(networkURL, {
               eventListeners: { "processCompleted": processCompleted, "processFailed": processFailed }
          });
          findPathService.processAsync(parameter);
function processFailed(e) {
               // console.log(e);
               alert(e.error.errorMsg);
          }
          //路径分析成功后的回调函数
          function processCompleted(findPathEventArgs) {
               let result = findPathEventArgs.result;
               let c3Position = [];
               // console.log(result.pathList[0].route.length);
               //规划路径长度
               let saveLength = Math.ceil(result.pathList[0].route.length - 400);
               console.log(saveLength);
          if (result != null && result.pathList[0].route.components[0].components.length > 0) {
                    let pComp = result.pathList[0].route.components[0].components;
                    console.log(pComp);
               for (let i = 0; i < pComp.length - 1; i++) {
                let c3Point = new Cesium.Cartesian3.fromDegrees(pComp[i].x, pComp[i].y, 2);
                         c3Position.push(c3Point); 
                    }
                    //路线展示
                    let bestRoute = viewer.entities.add(
                         new Cesium.Entity({
                              polyline: {
                                   show: true,
                                   positions: c3Position,
                                   clampToGround: true,
                                   width: 25,
                                   material: new Cesium.PolylineGlowMaterialProperty({
                                        glowPower: 0.1, //一个数字属性,指定发光强度,占总线宽的百分比。
                                        color: Cesium.Color.WHITE
                                   }),
                                   disableDepthTestDistance: 50000
                              }
                         })
                    );
             }}

效果截图:
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/37078.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

flask计算pin码

目录 Flask计算pin码 <1> 概念 什么是pin码&#xff1f; pin码生成条件&#xff1f; 读取相关文件绕过过滤 <2> 源码分析 werkzeug 1.0.x版本 计算PIN的源码 werkzeug 2.0.x版本 计算PIN的源码 <3> 计算生成pin的脚本 CTF中 flask-pin的应用 <1…

volatile原理剖析和实例讲解

一、是什么 volatile是Java的一个关键字&#xff0c;是Java提供的一种轻量级的同步机制&#xff0c; 二、能做什么 保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性&#xff0c;有序性。 三、可见性 可见性主要是指一个线程修改了共享变量的值&#xff0c;另一个线程可以看见…

RPC 框架架构设计

RPC 框架架构设计 RPC 又称远程过程调用&#xff08;Remote Procedure Call&#xff09;&#xff0c;用于解决分布式系统中服务之间的调用问题。通俗地讲&#xff0c;就是开发者能够像调用本地方法一样调用远程的服务。下面我们通过一幅图来说说 RPC 框架的基本架构。 RPC 框架…

Python_与redis数据库交互

目录 redis模块的使用 连接方式 连接池 操作 设置值 获取值 管道 事务 源码等资料获取方法 python可以使用redis模块来跟redis交互 redis模块的使用 安装模块: pip3 install redis 导入模块&#xff1a;import redis 连接方式 严格连接模式&#xff1a;rredis.St…

40.RocketMQ之高频面试题大全

消息中间件如何选型 RabbitMQ erlang开发&#xff0c;对消息堆积的支持并不好&#xff0c;当大量消息积压的时候&#xff0c;会导致 RabbitMQ 的性能急剧下降。每秒钟可以处理几万到十几万条消息。 RocketMQ java开发&#xff0c;面向互联网集群化功能丰富&#xff0c;对在线业…

Win10安全中心怎么关闭?Win10安全中心关闭方法

Win10安全中心怎么关闭&#xff1f;关闭Win10的安全中心可以帮助用户自定义系统的安全和防护设置&#xff0c;但有些用户不知道怎么操作才能关闭安全中心&#xff0c;首先用户需要打开Win10电脑的设置选项&#xff0c;接着打开安全中心&#xff0c;然后关掉安全中心的实时保护、…

SQL力扣练习(六)

目录 1. 部门工资前三高的所有员工(185) 题解一(dense_rank()窗口函数&#xff09; 题解二&#xff08;自定义函数&#xff09; 2.删除重复的电子邮箱(196) 题解一 题解二&#xff08;官方解析&#xff09; 3.上升的温度(197) 解法一&#xff08;DATEDIFF()&#xff09;…

非主流币波段策略

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程 欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学&#xff0c;点击下方链接报名&#xff1a; 量化投资速成营&#xff08;入门课程&#xff09; Python股票量化投资 Python期货量化投资 Python数字货币量化投资 C语言CTP期货交易系统开…

探究Vue源码:mustache模板引擎(5) 对比rollup与webpack,在本地搭建webpack环境

好 从本文开始 我们就来手写一下mustache这个库 他是模板引擎的一个祖先 将模板字符串编译成一个dom字符串 就是它的思想&#xff0c;这也是一个具有跨时代意义的思想 这里的话 我们还是搭一个 webpack 的项目环境 这里值得一提的是 mustache 他官方是通过rollup来进行打包的 …

【Docker】Docker的部署含服务和应用、多租环境、Linux内核的详细介绍

前言 Docker 是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 &#x1f4d5;作者简介&#xff1a;热…

速通matplotlib库

速通matplotlib库 前言 ​ 最近在复习之前学习过的知识点&#xff0c;因此想到把学过的总结一下&#xff0c;方便后面再次复习&#xff0c;所以有了这个系列。 说明 ​ 由于标题写的是“速通”&#xff0c;因此我的想法是可以让大家看完这篇文章&#xff0c;可以上手matplotlib…

爬虫正常用哪种代理比较好?

目录 爬虫使用哪种代理IP 爬虫使用代理IP时需要考虑什么 爬虫怎么使用代理IP 爬虫使用代理IP示例代码 爬虫使用哪种代理IP 在使用代理IP进行爬虫时&#xff0c;以下几种类型的代理被认为是比较好的选择&#xff1a; 1. 高匿名代理&#xff1a;高匿名代理隐藏了真实的IP地址…

简要介绍 | 边缘计算:原理,研究现状与未来展望

注1&#xff1a;本文系“简要介绍”系列之一&#xff0c;仅从概念上对边缘计算进行非常简要的介绍&#xff0c;不适合用于深入和详细的了解。 边缘计算&#xff1a;原理&#xff0c;研究现状与未来展望 What is Edge Computing? | Moving Intelligence to the Edge 一、背景介…

漏刻有时数据可视化Echarts组件开发(27):端午地图粽情之你的家乡吃甜还是吃咸?

端午地图粽情之你的家乡吃甜还是吃咸&#xff1f; 前言Echarts创意来源Echarts核心代码1.引入外部文件2.构建HTML容器3.Echarts组件开发预置各省数据初始化DOM配置选项geo组件series组件自适应浏览器完整option选项配置代码 前言 中国各地对粽子的口味偏好存在一定的差异&…

【openGauss数据库】---设置开机自启动openGauss数据库服务

【openGauss数据库】---设置开机自启动openGauss数据库服务 &#x1f53b; 一、openGauss 自定义服务的配置文件了解&#x1f53b; 二、设置openGauss 开机自启动&#x1f53b; 三、总结—温故知新 &#x1f448;【上一篇】 &#x1f496;The Begin&#x1f496; 点点关注&am…

css animation 鼠标移入暂停会抖动

如图 实现一个赞助商横向滚动列表墙&#xff0c; 上下两排向右滚动&#xff0c;中间向左滚动&#xff0c;鼠标移入暂停当前行。 实现&#xff1a; // 使用animation.moving {animation: move 20s linear infinite; }keyframes move {0% {}100% {transform: translateX(-50%);…

【深入浅出 Spring Security(十三)】使用 JWT 进行前后端分离认证(附源码)

使用 JWT 进行前后端分离认证 一、JWT 的简单介绍二、使用 JWT 进行安全认证后端结合SpringSecurity实现前端Vue3结合Pinia、Axios实现测试结果 一、JWT 的简单介绍 JWT 全称 Java web Token&#xff0c;在此所讲述的是 JWT 用于身份认证&#xff0c;用服务器端生成的JWT去替代…

CV多模态和AIGC的原理解析:从CLIP、BLIP到Stable Diffusion、Midjourney

前言 终于开写本CV多模态系列的核心主题&#xff1a;stable diffusion相关的了&#xff0c;为何执着于想写这个stable diffusion呢&#xff0c;源于三点 去年stable diffusion和midjourney很火的时候&#xff0c;就想写&#xff0c;因为经常被刷屏&#xff0c;但那会时间错不…

入门车载以太网

前言 近些年来,随着为了让汽车更加安全、智能、环保等,一系列的高级辅助驾驶功能喷涌而出。未来满足这些需求,就对传统的电子电器架构带来了严峻的考验,需要越来越多的电子部件参与信息交互,导致对网络传输速率,稳定性,负载率等方面都提出了更为严格的挑战。 除此以外…

34.RocketMQ之Broker端消息存储流程详解

highlight: arduino-light Broker消息存储概要设计 RocketMQ主要存储的文件包括Commitlog文件&#xff0c;ConsumeQueue文件&#xff0c;IndexFile文件。 RMQ把所有主题的消息存储在同一个文件中&#xff0c;确保消息发送时顺序写文件。 为了提高消费效率引入了ConsumeQueue消息…