一种基于用户位置的实时环境监测专题图片快速生成方法

摘要

本发明公开了一种基于用户位置的实时环境监测专题图片快速生成方法。本方法为：1)服务器对环境监测数据进行空间插值得到栅格图层，然后根据栅格图层生成PNG格网图片；2)用户端发送环境查询请求，服务器根据该请求生成请求区域的矩形坐标范围；3)服务器根据请求中的时间信息、专题图类型和矩形坐标范围，从格网图片数据库中查询得到请求区域的所有PNG格网图片；然后进行拼接并用矩形范围进行剪裁得到一环境监测专题图片返回到用户端进行展示。本发明使得用户可以方便快速地从时空位置上的理解周围的环境情况。

说明书

技术领域

本发明是基于用户位置信息提供实时环境监测数据专题图片快速生成技术，具体涉及一 种根据用户移动终端的位置信息，以可视化图片的方式向用户提供其当前位置周围一定区域 范围内的环境质量监测专题图信息的方法。

背景技术

环境问题日益严重，尤其是城市中的空气污染，噪声污染，成为最严重的环境问题之一， 直接关系到人们的健康。使公众获得环境相关信息，不仅有助于公众认识所生活的环境状况， 还有利于提高其环保意识。而由于人有与生俱来的空间视觉能力，所以地图成为公众科学数 据可视化的主要形式。在基础底图的基础上，加入专题数据，直观的展现该专题某一属性在 空间上的分布情况的地图即为专题图。环境专题图可以展示环境监测数据的实时地理可视化 结果，不仅易于大众理解，具有视觉吸引力，还有效的帮助人们应对信息过剩，直观快捷的 获取生活环境的污染状况，具有极大的应用价值。

基于位置服务(location based service，简称LBS)是首先通过定位技术确定用户所持的 移动终端的地理位置，然后利用无线通讯技术和GIS技术将与该位置相关的信息服务提供给 用户的移动终端。基于位置的服务可分为两类：一类基于用户的查询而提供服务；另一类是 向用户直接推送服务，如营销信息。LBS包括定位技术、移动互联网技术和地理信息技术。 现有的移动定位技术有很多，使用最广泛的有GPS定位、网络定位和联合定位技术。移动传 输技术有GPRS，CDMA，WCDMA，TDS-CDMA，WIFI，WIMAX，卫星通信技术等等。 地理信息技术则是针对空间数据进行分析、处理、制作专题图以及发布等功能。随着Android 和IOS移动操作系统的快速发展，LBS在各行各业的应用也越来越广泛。

现有技术条件下，基于位置的实时环境质量监测服务，例如空气污染指标、温度、降水 等，只向用户提供空间坐标点处的监测实际值或模拟值，或该区域的整体平均值，这种以数 值的形式展现给用户并不易使用户理解当前地理位置周围的真实环境质量。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明目的在于提出一种基于用户移动终端的时间和位置信 息，实现任意地理位置区域范围内实时环境监测数据专题图快速生成图片返回给用户，向用 户提供基于时空信息的实时环境质量监测信息，使得用户可以方便快速地从时空位置上理解 周围的环境情况的方法。

本发明的步骤包括：

1)数据预处理环境定时获取实时环境监测数据，将环境监测数据及其时空信息保存到实 时环境监测数据库进行存储；

2)采用协同克里格空间插值方法，将步骤1)获取的带有时空信息的各种实时监测数据 和地形、温度、交通流量等背景栅格数据进行空间插值得到栅格图层，保存到时空栅 格数据库；

3)将步骤2)插值得到的栅格图层，设置颜色方案，然后按照一定比例尺在GIS软件中 生成256x256像素的PNG格网图片，将时空信息和格网图片一起保存到格网图片数 据库；

4)用户在请求时候，使用移动终端设备进行定位，将坐标位置、距离范围、时间信息和 专题图类型等作为请求输入参数上传到WEB服务器；

5)WEB服务器接收请求后，以坐标点为中心，用户指定的距离范围为单位进行计算， 生成请求区域的矩形坐标范围；

6)服务器根据步骤4)提交的时间信息、专题图类型和步骤5)生成的矩形坐标范围， 跟步骤3)生成的格网图片数据信息进行时空相交查询得到用户请求区域的所有PNG 格网图片；

7)将步骤6)得到的用户请求区域的PNG格网图片进行拼接，并用步骤5)的矩形范围 进行剪裁得到用户请求所需的环境监测专题图片，在图片上标记图例和时间信息等 后，以HTTP协议返回到用户客户端进行展示。

与现有技术相比，本发明的积极效果为：

本发明提出一种基于用户移动终端的时间和位置信息，实现任意地理位置区域范围内实 时环境监测数据专题图快速生成图片并返回给用户，向用户提供基于时空信息的实时环境质 量监测信息。

在实现技术上，使用WEB服务环境和数据预处理环境进行分离，将实时环境监测数据 获取、时空栅格数据插值、时空栅格格网图片生成等复杂、耗时的计算任务在后台异步执行。 WEB服务程序只执行时空格网图片查询和图片拼接剪裁任务，降低服务器的计算负载量，快 速响应用户对实时环境监测数据专题图片的请求，使得用户可以方便快速地从时空位置上的 理解周围的环境情况。

附图说明

附图为基于用户位置的实时环境监测专题图片的快速生成流程图。

具体实施方式

本发明中涉及到2个数据服务环境：数据预处理环境和WEB服务环境，其中数据预处 理环境实现：实时监测数据定时获取和存储，实时监测数据空间插值，实时监测栅格数据格 网图片生成，实时监测数据格网图片时空存储等步骤；WEB服务环境负责接收客户端服务请 求，解析请求参数进行矩形范围计算，实时监测数据格网图片时空相交检索，图片拼接剪裁 等功能。

下面结合附图和大气污染物数据为例对本发明作进一步详细描述：

数据预处理环境

第一步、实时监测数据定时获取和存储：使用Python语言编写数据爬取服务程序，每20 分钟定时从互联网大气环境监测网站上爬取原始大气污染物监测数据，使用Python正则表达 式re模块进行解析，提取监测时间信息(dateh)，监测点经纬度坐标(x,y)，监测点名称(city)， 监测点编号(name)，监测指标值(SO₂，O₃，NO_x,，CO，PM2.5，PM10)等，将数据组合成 json格式数据，存储在mongodb数据库。

Json数据格式为：

{

"_id":ObjectId("52cb6af9af56137081000000"),

"co":"2.3",

"no2":"74",

"so2":"59",

"o3":"7",

"pm10":"101",

"pm25":"147",

"x":"116.417",

"y":"39.929",

"dateh":"2014010710",

"city":"beijing",

"city0":"北京市",

"name":"东四"

}

第二步、实时监测数据空间插值：当第一步中所有监测网站的数据爬取完成后，从 mongodb数据库中抽取最新插入的所有实时监测数据，例如监测时间dateh＝"2014010710"的 所有数据，去除无数值的异常记录。

由于实时监测数据的坐标为经纬度地理坐标，需要将地理坐标系转换为平面投影坐标系 统，中国区域采用Albers坐标系统。利用Python+OGR软件包进行坐标投影转换。投影转 换完成后，利用开源R统计软件中geoR模块和constrainedKriging模块，采用协同克里格空 间插值方法，分别对每一项监测指标值(SO₂，O₃，NO_x,，CO，PM2.5，PM10)和地形、温 度、交通流量等背景栅格数据进行空间插值，插值后栅格数据的分辨率取决于实际范围、插 值效果和监测点分布情况等，根据实际情况进行调整，我们采用90m分辨率对每一项监测指 标值进行插值得到栅格数据。

第三步、实时监测栅格数据格网图片生成：

我们对步骤2)的插值后栅格数据进行格网图片生成，格网图片的比例尺根据栅格数据 的分辨率，覆盖范围等进行选择；我们选择1：25万比例尺利用Python+GDAL软件包进行 PNG格网图片生成。格网图片计算过程如下：

现有地理信息系统环境中，1英寸等于0.254米，等于96像素；

1：25万比例尺所对应的实际栅格分辨率为250000*(0.254/96)＝66.15米；

整个插值栅格数据的总格网图片数量计算方法如下，其中right,left,top,bottom为栅格数 据的空间范围，单位为米：

X轴像素数为：X＝round(abs(right–left)/66.15)

Y轴像素数为：Y＝round(abs(top–bottom)/66.15)

1：25万比例尺下整个插值栅格数据的格网图片的总数量为：

T＝round(X/256)*round(Y/256)

任意格网图片T_i,j(X>i>＝0,Y>j>＝0)对应栅格数据的空间范围minX_i,minY_j,maxX_i,maxY_j的计算公式为：

minX_i＝left+(256*66.15)*i，其中X>i>＝0

maxX_i＝left+(256*66.15)*(i+1)，其中X>i>＝0

minY_j＝bottom+(256*66.15)*j，其中Y>j>＝0

maxY_j＝bottom+(256*66.15)*(j+1)，其中Y>j>＝0

格网图片生成完成后，将图片以及元数据信息存储到格网图片数据库，其中图片元数据 信息包括：监测数据类型和采集时间，栅格数据的范围right、left、top、bottom，格网偏移索 引i和j，以及格网的width和height。

WEB服务器环境

第四步、客户端参数收集提交：在移动终端设备上，将GPS自动定位模块获取的经纬度 格式坐标位置、当前时间、用户设置的请求距离(m)、专题图类型(如PM_2.5，O₃等)等请 求信息编码为XML格式参数通过HTTP请求提交到服务器。

第五步、客户端参数解析计算：

服务器接收到客户端提交的XML参数后，首先解析XML数据，获取相关参数，将经纬 度格式的坐标位置利用Python+OGR软件包进行坐标投影转换为Albers坐标系统的坐标Px， y。将该坐标点与用户指定的距离范围W(单位米)进行计算形成一个矩形范围minX,minY, maxX,maxY，其计算公式为：

minX＝P_x–W

maxX＝P_x+W

minY＝P_y–W

maxY＝P_y+W

然后将矩形范围minX,minY,maxX,maxY(单位米)转换为格网偏移索引范围，具体计 算公式为：

tileX_min＝round((minX-left)/256)

tileX_max＝round((maxX-left)/256)

tileY_min＝round((minY-left)/256)

tileY_max＝round((maxY-left)/256)

第六步、切片时空属性相交查询：

利用步骤5)计算得到的用户请求矩形范围所对应的格网偏移索引范围(tileX_min，tileY_min， tileX_max，tileY_max)、时间、专题图类型与步骤3)存储的格网图片数据库进行时空相交查询。 格网的偏移索引位于用户请求范围的格网偏移索引范围内，则符合空间相交条件。

第七步、专题图切片拼接剪裁；

利用步骤6)查询得到的格网图片数据，利用Python的PIL图像处理库进行图像粘贴拼 接和剪裁后，保存为PNG格式的图片数据，通过WEB服务器，以HTTP响应请求返回给客 户端进行显示。