MapXtreme Java开发环境配置

本文介绍了在Eclipse环境中搭建MapXtremeJava开发环境的过程,包括配置Web项目、引入必要的jar包、设置Tomcat服务器等步骤,并概述了采用Servlet及瘦客户端模式进行WebGIS开发的方法。
新买的HP笔记本,就被送去检修了,现在的新东西真是不耐用啊!最近项目赶进度,也一直没有时间写东西,趁元旦放假的机会来写写开发环境的搭建吧!
现在java的开发IDE主要有两个,一个就是IBM开源的Eclipse,如果加上MyEclipse那就更好了,也可以使用IBM开源的WTP来开发web程序。另一个就是SUN开源的NetBean了,最近NetBean发布了6.0,听说增加了不少的新功能,有机会了去体验一把。
大家可以去Mapinfo公司的官方网站上下载MapXtreme Java,现在最新版本的是MapXtreme Java4.8的,不过试用版的在看地图的时候,有水印。然后直接安装就可以了, 期间可以选择机器上已近安装的JDK,也可以使用MapXtreme Java自带的的JDK。安装的时候自带一个Tomcat5。
现在还是来看看MapXtreme Java开发环境的搭建吧!
先来介绍一下Eclipse环境的搭建,这里就以MyEclipse为例吧!
1、首先建立一个Web项目,如下图:

2、然后引入mapXtreme java的lib:在新建的项目上点击右键,选择属性页面,进入Java Builder Path,然后选择Add External JARS,把\MapInfo\MapXtreme-4.8.0\lib目录下的client、common和server中的jar全部加入,记住一定要选择文件。

3、接着,我们来配置一下服务器Tomcat5,我们直接使用MapXtreme Java自带的Tomcat5,进入Windows->preferences,可以看到下图,这里选择Tomcat 5.x,先把Tomcat 5.x设置为Enable,然后选择Tomcat5的安装路径,并且设置一下JDK的安装路径。

4、接下来,我们就可以编写程序,来实现B/S的WebGIS的开发了, 这里采用服务器端采用Servlet,并采用MapXtreme Java的瘦客户端的模式来开发,这种模式客户端浏览器不需要安装java环境就可以操作电子地图了。从服务器端Servlet返回的是一张gif格式的图片,具体的开发细节可以参考MapXtremeJava48_DG_CHS.pdf资料,下一次我会介绍一下,如何把Mapinfo的各个Table文件合成.gst文件,并把.gst文件装换成.mdf文件。并陆续的介绍配置空间数据库的方法。
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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