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    基于城市多維度大數(shù)據(jù)的可視化平臺系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用

    2020-04-10 10:57:14白敏李曙光吳格馨
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2020年2期
    關(guān)鍵詞:智慧城市大數(shù)據(jù)

    白敏 李曙光 吳格馨

    摘 要:為了實現(xiàn)對智慧城市的科學(xué)建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展,基于智慧城市中各行各業(yè)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),采用SpringMVC和MyBatis框架、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫、GIS技術(shù)搭建可視化平臺。以西安市為例,將西安市各領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的多維度統(tǒng)計分析及數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行平臺可視化展示。該開發(fā)應(yīng)用實現(xiàn)了對城市公共開放數(shù)據(jù)進行綜合可視化分析,為智慧城市管理、規(guī)劃提供了參考建議。

    關(guān)鍵詞:智慧城市;大數(shù)據(jù);系統(tǒng)可視化;SpringMVC;平臺開發(fā);公共開放數(shù)據(jù)

    中圖分類號:TP311文獻標(biāo)識碼:A文章編號:2095-1302(2020)02-0-03

    0 引 言

    隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)不斷應(yīng)用在智慧城市的建設(shè)與管理中,城市各行各業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)海量噴發(fā),這些數(shù)據(jù)是智慧城市建設(shè)的有力支撐。探索智慧城市各行各業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,能夠有效地推進城市數(shù)據(jù)資源的整合與共享,消除行業(yè)數(shù)據(jù)孤立的現(xiàn)象,實現(xiàn)智慧城市各類數(shù)據(jù)的匯總、利用和融合,對政府服務(wù)決策、城市行業(yè)規(guī)劃布局以及居民的衣食住行有著至關(guān)重要的現(xiàn)實意義[1]。而大數(shù)據(jù)的錯綜復(fù)雜不僅表現(xiàn)在龐大的數(shù)據(jù)量上,還表現(xiàn)在所包含信息類別的繁多和信息量的復(fù)雜程度上。因此,將復(fù)雜抽象的數(shù)據(jù)信息進行可視化分析成為了從數(shù)據(jù)到信息理解之間的橋梁[2]。

    目前國內(nèi)可視化分析的研究應(yīng)用大多在諸如交通行業(yè)、國家統(tǒng)計行業(yè)內(nèi)部,以及高德等GIS領(lǐng)域相關(guān)企業(yè),針對城市公共開放數(shù)據(jù)進行綜合可視化分析的研究相對較少[3]。本文以智慧城市背景下產(chǎn)生的各行各業(yè)信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過對數(shù)據(jù)的分析、匯總,建立可視化平臺,將復(fù)雜抽象的信息以直觀形象的方式展現(xiàn)出來。該平臺系統(tǒng)展現(xiàn)了城市業(yè)態(tài)、市場評估、企業(yè)產(chǎn)業(yè)分布、生活金融、社區(qū)醫(yī)療、綜合市場、商業(yè)測評、樓宇經(jīng)濟、綠地廣場等數(shù)據(jù)的分析、匯總和評估。

    1 平臺搭建

    本平臺系統(tǒng)基于Java語言開發(fā),采用Java強大的API功能,使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫存儲、管理數(shù)據(jù)。WebGIS采用GeoServer和OpenLayers,可以實現(xiàn)迅速共享空間地理信息,并且利用GIS技術(shù)進行城市地理信息空間計算。前臺界面通過SpringMVC和MyBatis框架來實現(xiàn),用Java加載類庫并對相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫進行訪問,然后通過數(shù)據(jù)可視化前端Echarts調(diào)用結(jié)果生成可交互的可視化圖表。

    1.1 SpringMVC

    友好的用戶界面是平臺搭建的關(guān)鍵,本平臺界面采用SpringMVC作為系統(tǒng)的整體基礎(chǔ)架構(gòu),用于控制業(yè)務(wù)跳轉(zhuǎn)及MVC的分離。SpringMVC是一種以Java為基礎(chǔ)實現(xiàn)MVC設(shè)計模式的請求驅(qū)動型Web應(yīng)用框架,即通過MVC架構(gòu)模式的思想,將Web層進行職責(zé)解耦,相應(yīng)的頁面控制器處理來自不同請求映射規(guī)則的請求[4],是當(dāng)前比較流行的視圖層MVC框架,其目的是幫助簡化開發(fā)。SpringMVC執(zhí)行流程如圖1所示。

    1.2 MyBatis

    MyBatis是一個優(yōu)秀的持久層框架,可以支持SQL操作、存儲數(shù)據(jù)以及高級映射。本平臺利用MyBatis框架來對持久層提供支持,對于數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、JDBC代碼、結(jié)果集的檢索,MyBatis都不需要手動設(shè)置參數(shù),而是使用XML代碼進行配置及相關(guān)數(shù)據(jù)庫連接[5-6]。和持久層框架Hibernate相比,MyBatis不是一個標(biāo)準(zhǔn)ORM框架(對象關(guān)系映射),其只需將Java對象和SQL語句映射生成最終執(zhí)行的SQL,最后將SQL執(zhí)行的結(jié)果再映射生成Java對象即可,所以MyBatis具有簡單易學(xué)、靈活度高的優(yōu)點。最后通過Spring這個Java輕量級的Web框架對SpingMVC和MyBatis進行整合與管理,結(jié)合數(shù)據(jù)可視化圖表庫ECharts,開發(fā)設(shè)計操作容易的用戶界面,以及簡潔明了的后臺界面。

    2 數(shù)據(jù)采集與分析

    在建設(shè)智慧城市的過程中,公共服務(wù)、政府企業(yè)、交通行業(yè)等各個領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù),如何利用這些數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的規(guī)律趨勢成為了發(fā)展智慧城市的關(guān)鍵。本系統(tǒng)將從城市空間結(jié)構(gòu)、城市產(chǎn)業(yè)、城市可達性這三個不同維度進行數(shù)據(jù)采集與分析。

    2.1 城市空間路網(wǎng)

    城市路網(wǎng)是城市系統(tǒng)中一個重要組成部分,其決定著城市的功能設(shè)施空間和結(jié)構(gòu)層次[7],并且城市的路網(wǎng)形態(tài)反應(yīng)了城市空間布局規(guī)律,因此,本文通過采集城市基礎(chǔ)路網(wǎng)來探索分析城市空間規(guī)劃。通過高德地圖API接口采集城市基礎(chǔ)路網(wǎng),包括城市快速路、城市主干道、次干道、支路以及公園、小區(qū)等所有供居民通行的小路,將這些路網(wǎng)作為城市空間分析底圖載入可視化平臺。

    2.2 城市產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)

    隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的迅速發(fā)展,各類城市大數(shù)據(jù)成為研究智慧城市發(fā)展的熱點。在城市大數(shù)據(jù)中,有一類對公眾開放且可以表征城市地理空間信息和位置屬性的數(shù)據(jù)—城市興趣點(Point of Interest,POI)[8]。本平臺是利用POI涵蓋信息詳細(xì)、抓取方便的優(yōu)點來分析研究城市各類產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢。通過網(wǎng)絡(luò)電子地圖提供的API接口采集了購物商業(yè)、餐飲服務(wù)、生活服務(wù)、商務(wù)辦公、文化教育、醫(yī)療衛(wèi)生、文娛設(shè)施、銀行金融、汽車服務(wù)、公共設(shè)施、住宅等POI數(shù)據(jù)。

    2.3 城市可達性

    智慧城市的發(fā)展規(guī)模在一定程度上取決于城市的可達性??蛇_性表示從一個給定區(qū)域到達另一個給定區(qū)域的便捷程度[9]。城市可達性分析對于智慧城市科學(xué)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)逐步升級、資源合理整合等具有重大意義。本平臺基于GIS技術(shù)分析了步行可達性、駕車可達性、公交可達性、地鐵可達性、建筑體可達性、商圈可達性等對城市發(fā)展的影響。圖2是西安市鐘樓商圈可達性得分結(jié)果圖。圖中顯示了鐘樓商圈的步行、駕車、公交、地鐵可達性得分分別為76,91,96,99,通過后臺計算得出鐘樓商圈可達性綜合得分為89。表明了雖然鐘樓的步行可達性與其他可達性相比較差,但是鐘樓商圈可達性的綜合得分良好,總體來說鐘樓商圈各種設(shè)施比較健全,具有良好的便捷度。

    3 可視化界面設(shè)計

    數(shù)據(jù)可視化技術(shù)正在逐步成為推動智慧城市發(fā)展的前沿技術(shù),它是一種利用圖形化方式,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為形象直觀的圖形顯示在界面上,并以交互方式處理的技術(shù)方法[10-11]。通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以簡潔明了、直觀有效地了解大數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和分析結(jié)果。

    本平臺利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù),將智慧城市背景下產(chǎn)生的錯綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)以統(tǒng)計圖形和分析圖表這種鮮明直觀的方式呈現(xiàn)。用戶可以通過登錄城市大數(shù)據(jù)可視化平臺,快速了解城市中住房情況、餐飲服務(wù)、生活服務(wù)、文化教育分布等公共服務(wù)數(shù)據(jù)的直觀統(tǒng)計情況。圖3為西安市公共服務(wù)數(shù)據(jù)可視化的一個方面,主要展現(xiàn)了西安市各行政區(qū)住宅分布、文化教育情況,以及城市中各行業(yè)統(tǒng)計情況。

    同時本可視化平臺還可以展現(xiàn)城市中企業(yè)產(chǎn)業(yè)分布情況、市場評估狀態(tài)、產(chǎn)業(yè)測算情況等數(shù)據(jù)分析結(jié)果。圖4為企業(yè)產(chǎn)業(yè)可視化分布圖,該頁面采用統(tǒng)計圖表清晰地呈現(xiàn)出西安市各個行政區(qū)的企業(yè)占比,辦公環(huán)境,注冊年代、規(guī)模及企業(yè)類型的占比與數(shù)量。圖5為市場評估可視化結(jié)果,頁面左側(cè)為住宅、商務(wù)辦公、企業(yè)等城市公共服務(wù)行業(yè),通過屬性選擇即可看到頁面右側(cè)對應(yīng)行業(yè)的熱力圖分布,顏色越暖表明市場評估得分越高。

    產(chǎn)業(yè)測算涵蓋了生活金融、社區(qū)醫(yī)療、綜合市場、商業(yè)測評、樓宇經(jīng)濟、綠地廣場、影院評估等方面。以西安市生活金融測算為例,點擊首頁的生活金融便可跳轉(zhuǎn)到銀行分布頁面。該頁面可根據(jù)當(dāng)前城市及所選擇的條件標(biāo)注出對應(yīng)的銀行點位圖,可以查看到該銀行的覆蓋面積及周邊住宅距離銀行的最遠(yuǎn)和最近距離,以及詳細(xì)的統(tǒng)計信息和測算情況,如圖6所示。

    4 結(jié) 語

    本文基于Java語言,采用SpringMVC+MyBatis的設(shè)計模式作為服務(wù)器端的開發(fā)框架,用PostgreSQL做后臺數(shù)據(jù)庫,結(jié)合GIS技術(shù)搭建平臺,實現(xiàn)將智慧城市背景下各行各業(yè)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、可視化呈現(xiàn),使得用戶可以通過瀏覽器快速、直觀地了解城市中城市業(yè)態(tài)、市場評估、企業(yè)產(chǎn)業(yè)分布、生活金融、社區(qū)醫(yī)療、綜合市場、商業(yè)餐飲、樓宇經(jīng)濟等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律和數(shù)據(jù)分析結(jié)果。基于城市多維度大數(shù)據(jù)的可視化平臺能夠幫助政府對智慧城市的建設(shè)、管理和規(guī)劃做出更好的決策,可以為人才需求等多個行業(yè)的大數(shù)據(jù)提供快速展示,極大地提高了智慧城市管理質(zhì)量以及公共服務(wù)水平。

    參 考 文 獻

    [1]翟亞奇,楊穎輝.大數(shù)據(jù)背景下鄭州新型智慧城市建設(shè)研究[J].河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院學(xué)報,2019,32(4):68-71.

    [2]李謙升.城市信息可視化設(shè)計研究[D].上海:上海大學(xué),2017.

    [3]莊海燕.數(shù)據(jù)可視化分析再創(chuàng)新城市建設(shè)中的應(yīng)用探析[J].無線互聯(lián)科技,2019,16(3):119-122.

    [4]付曉倩,劉志強,劉曉靜.基于MVC的教學(xué)數(shù)據(jù)可視化平臺研究[J].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版),2018(19):97-100.

    [5]李迎正,孫巖,宋保,等.基于SpringMVC及MyBatis的地圖定位實現(xiàn)[J].電腦編程技巧與維護,2019(4):144-145.

    [6]孫浩.基于SpringMVC及MyBatis框架的在線教育平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D].沈陽:沈陽師范大學(xué),2019.

    [7]徐鵬,陳芬菲.城市功能布局與路網(wǎng)結(jié)構(gòu)相互關(guān)系探析[J].建材與裝飾,2019(20):262-263.

    [8]施歌,江南,姚戀秋.基于GIS和興趣點(POI)數(shù)據(jù)的城市中心體系識別方法研究:以上海市為例[J].現(xiàn)代測繪,2017,40(6):27-30.

    [9]李平華,陸玉麒.城市可達性研究的理論與方法綜述[J].城市問題,2005(1):69-74.

    [10]邁克爾·巴蒂,安德魯·哈德遜-史密斯,陳宇琳.城市設(shè)計中的可視化分析、智慧城市與大數(shù)據(jù)[J].城市設(shè)計,2016(3):6-15.

    [11]馬慶峰.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能電網(wǎng)可視化平臺的應(yīng)用[C]//智能電網(wǎng)發(fā)展研討會論文集中國電力科學(xué)研究院.北京:太極計算機培訓(xùn)中心,2017:3.

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