JAVA 通过wContour和geotools实现等值面分析、裁切、出图、入库、抽稀

做气象相关专题数据显示时,根据气象数据显示图层。需要用java来分析数据生成等值面图片,数据入库后发布矢量服务

在这里总结分享一下。

实现思路主要是 wContour分析等值数据,geotools用于转换分析结果和边界裁切,使用GDAL ogr2ogr入库,入库后使用geoserver发布矢量数据服务,针对等距二维数组数据可以做简单的抽稀。

数据库:postgresql+postgis

分析部分参考了java实现NC数据等值线等值面可视化

用到的第三方包:wContour(点击下载),geotools (SpringBoot通过maven引入)

结果效果:

广东省雷达效果图


主要步骤:

1.读取专题数据,构造对应二维数组数据,如需输出效果图片(提供等值对应颜色)

2.进行等值面分析,裁切(如果原数据为等距二维数组,不进行IDW插值计算,可对原数据进行简单抽稀,提供分析效率)

3.添加样式 透明度,颜色级别

4.输出效果图片

5.输出geoJson

6.读取geojson数据入库

7.GeoServer发布PostGis数据

直接上代码

一.原数据为等距网格数据,不需要IDW插值格网点

二.等值面分析,做网格计算,并IDW插值计算


三.Polygon转FeatureCollection

四.geotools创建FeatureCollection


五.结果裁切


六.添加样式 透明度,颜色级别,featureCollection等值面图层


七.根据四至坐标、长、宽像素获取地图内容,并生成图片


八.输出保存GeoJson


九.执行Ogr2Ogr命令GeoJson数据入库

ogr2ogr -f 'PostgreSQL' PG:'host=192.168.1.65 port=5413 user=postgres password=***** dbname=db_test schemas=public' \

  /Users/***/Downloads/geojson.json \

    -nlt CONVERT_TO_LINEAR \

  -dim XY \

  -overwrite -progress --config OGR_ORGANIZE_POLYGONS ONLY_CCW  --config SHAPE_ENCODING 'UTF-8' -nlt PROMOTE_TO_MULTI -nln vector_temp (这里是入库的表名)

在这里,我补充一下抽稀的方法,由于是个小demo,只做了简单的抽取


测试代码,以气象温度举例子

气象温度对应颜色

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

/**

* 气象温度颜色对应枚举

*

* @author hxd

*/

public enum TempColorEnum {


    T_5(5, "#81a8ff"),

    T_10(10, "#81a8ff"),

    T_15(15, "#81fbff"),

    T_17(17, "#81ffbc"),

    T_19(19, "#99ff81"),

    TC_21(21, "#d1ff81"),

    TC_23(23, "#fffa7a"),

    TC_25(25, "#fff000"),

    TC_30(30, "#ffde00"),

    TC_35(35, "#ffa318"),

    TC_37(37, "#ff6600"),

    TC_39(39, "#ff0000")

    ;

    TempColorEnum(double value, String color) {

        this.value = value;

        this.color = color;

    }

    /**

    * 开氏度=摄氏度+273.15

    */

    private double value;

    /**

    * 温度对应颜色

    */

    private String color;

    public double getValue() {

        return value;

    }

    public String getColor() {

        return color;

    }

    /**

    * 摄氏度数组

    *

    * @return

    */

    public static double[] getValueArray() {

        int length = TempColorEnum.values().length;

        double[] tempArray = new double[length];

        int i = 0;

        for (TempColorEnum anEnum : TempColorEnum.values()) {

            tempArray[i++] = anEnum.value;

        }

        return tempArray;

    }

    /**

    * 温度对应颜色Map

    *

    * @return

    */

    public static Map<Double, String> getValueColorMap() {

        Map<Double, String> map = new LinkedHashMap<>();

        for (TempColorEnum anEnum : TempColorEnum.values()) {

            map.put(anEnum.value, anEnum.getColor());

        }

        return map;

    }

测试类


裁切后保存的图片效果


总结:从数据到图片效果,发布服务是一个比较长线的流程,针对这个过程后期会提供从源头到可配置化的气象专题方案。由于数据保密无法提供测试数据,以上是一个小demo,有不足之处请多多指教

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,377评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,390评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,967评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,344评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,441评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,492评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,497评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,274评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,732评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,008评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,184评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,837评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,520评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,156评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,407评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,056评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,074评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容