OpenLayers项目分析——（六）数据渲染分析

最新推荐文章于 2024-12-11 17:25:26 发布
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OpenLayers基础教程——使用WebGLPoints加载海量点数据
HerryDong的博客
03-21 3699
最近遇到一个问题：如何在OpenLayers中高效加载海量的场强点？由于项目中的一些要求，不能使用聚合的方法加载。OpenLayers中有一个类，使用该类可以轻松应对几十万的数据量，下面开始介绍。WebGL由于使用GPU加速渲染，因此绘图效率较高。在OpenLayers的开发中，如果遇到加载海量数据点的需求，不妨考虑使用实现。
OpenLayers基础教程——WebGLPoints图层样式的设置方法
HerryDong的博客
03-25 3898
前一篇博客介绍了如何在中使用加载海量数据点的方法，这篇博客就来介绍一下图层的样式设置问题。在图层中，我们只需要创建一个对象即可，则不同，它并不是基于进行绘制，因此其样式渲染不能直接使用，取而代之的是使用样式运算符进行渲染。 2.2、数学运算符 2.3、变换运算符 2.4、逻辑运算符 2.5、转换运算符 3、简单渲染 简单颜色渲染很简单，只需要使用即可，第一个参数为固定值，后面的参数依次为红、绿、蓝、透明度。下面的代码会将要素渲染为红色点： 运行结果如下图所示：测试数据中的字段将要素分成了类，即：。现
OpenLayers项目分析——（一）项目介绍
04-27 558
OpenLayers是由MetaCarta公司开发的，用于WebGIS客户端的JavaScript包，目前的最高版本是2.7V，通过BSDLicense发行。它实现访问地理空间数据的方法都符合行业标准，比如OpenGIS的WMS和WFS规范，OpenLayers采用纯面向对象的JavaScript方式开发，同时借用了Prototype框架和Rico库的一些组件。 　　采用Op...
OpenLayers项目分析——数据渲染分析
su317的专栏
11-01 791
实际上，OpenLayers的整个表现过程是这样的：通过调用获取数据，然后各种格式的解析器解析数据，在用所谓的渲染器渲染后加到图层上，最后再结合相应的控件表现出来，成为一幅我们看到的“动态”地图。　　这里主要讨论OpenLayers. Renderer这个类及其子类。　　Renderer类提供了一些虚方法，以供其子类继承，像setExtent、drawFeature、drawGeometry、er
OpenLayers项目分析——（七）数据渲染分析
king2232的专栏
11-19 1250
　实际上，OpenLayers的整个表现过程是这样的：通过调用获取数据，然后各种格式的解析器解析数据，在用所谓的渲染器渲染后加到图层上，最后再结合相应的控件表现出来，成为一幅我们看到的“动态”地图。　　这里主要讨论OpenLayers. Renderer这个类及其子类。　　Renderer类提供了一些虚方法，以供其子类继承，像setExtent、drawFeature、drawGeomet
OpenLayers项目分析——空间数据的组织与实现
su317的专栏
11-01 1009
　提到数据，先思考几个问题：　　GIS，核心是什么？数据？平台？服务？　　　　空间数据的特征、表达方式？　　地理数据的模型（结构）？　　在OpenLayers空间数据的实现主要存在OpenLayers. Geometry类及其子类中。我们先看下面的两个图片，表现了这些类的继承关系。从图上可以清楚的看出MultiPoint、Polygon和MultiLineString 这三个类实现了多重继承，即直
OpenLayers项目分析——（六） 数据解析——以GML为例
king2232的专栏
11-19 1243
    前面也提到过，OpenLayers设计是符合标准的，有良好的框架结构和实现机制，非常值得学习。OpenLayers支持的格式比较多，有XML、GML、GeoJSON、GeoRSS、JSON、KML、WFS等。这回主要以GML为例来看OpenLayers 数据的解析过程。　　先来了解一下GML：　　GML (Geography Markup Language)即地理标识语言，它由OG
OpenLayers基础教程——WebGLPoints设置不同图标样式的方法
HerryDong的博客
12-11 1300
在中，与设置不同图标样式的方法有所不同。本文就来介绍一下如何在图层中根据要素类型设置不同的图标样式。设置不同图标的样式很简单，直接上代码： 运行结果如下图所示：采用样式表达式的方法来渲染要素，所以很多同志都会想到：用表达式来做不就行了吗？所以有如下错误代码： 运行结果如下图所示： 很明显，通过表达式无法得到我们想要的结果，此时就需要使用属性了。之前的代码使用张图片来分别表示不同的要素类型，如下图所示： 现在将这张图片拼接成张大图，这张大图的尺寸就是，如下图所示： 第个图标占据的位置可表示为：，也就是，以此类
OpenLayers项目分析——（八）地图表现
king2232的专栏
11-19 998
       一开始看到OpenLayers，就有一个问题。就是它作为WebGIS的前端，通俗地说，是“显示”地图的。那么，它显示的地图是什么，是怎么显示的，又是怎么实现的？——暂且把这个问题叫做地图表现。我觉得最关键的就是Map类，把这个类分析清楚了，问题就解决了一大半了。　　前面第一回里说过怎么实例化一个地图，怎么向地图里加图层加控件。其实，地图是这样的，它就像一个容器，可以盛东西。要分析
openLayers6系列理论基础——Layer数据源source篇
m0_70647189的博客
05-10 496
ol.source.Cluster，聚簇矢量数据，继承自ol.source.Vector； ol.source.ImageCanvas，数据来源是一个 canvas 元素，其中的数据是图片，继承自 ol.source.Image； ol.source.ImageMapGuide，Mapguide 服务器提供的图片地图数据，继承自 ol.source.Image，fire ol.source.ImageEvent； ol.source.ImageStatic，提供单一的静态图片地图，继承自ol..
三十五、openlayers官网示例Dynamic Data——在地图上加载动态数据形成动画效果
aaa_div的博客
06-03 646
绘制动画效果主要还是利用了postrender事件，其原理解析可以参考这篇。
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料Euler-Tour-Tree
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料Euler-Tour-Tree
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-18
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了在电力需求侧管理背景下，冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应，以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计（如智能优化算法）以及多场景仿真验证，重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性，并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化，为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群：具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师；熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究；②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真；③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程，重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分，同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验，加深对系统优化机制的理解。
栅格数据批量定义投影.tbx
最新发布
12-18
栅格数据批量定义投影
遥感监测基于Sentinel-1 SAR影像的洪水淹没提取方法：孟加拉国基山甘杰地区洪涝灾害动态监测与面积统计
12-18
遥感监测基于Sentinel-1 SAR影像的洪水淹没提取方法：孟加拉国基山甘杰地区洪涝灾害动态监测与面积统计
杭州房源信息数据集（13列，3000套）XLSX
12-18
包含字段：地区、板块、小区、居室、面积、单价、总价、已满年限、朝向、所在楼层、总楼层、已发布天数、描述。
分享PB125TEST202512161233工程文件：PB125TE`ST202512161233.pbwx学习PowerBuilder 12.5编写的一个小程序
12-18
〖分享〗PB125TEST202512161233工程文件：PB125TE`ST202512161233.pbwx 学习PowerBuilder 12.5编写的一个小程序
无人机采用NOMA的节能多无人机多接入边缘计算（Matlab代码实现）
12-18
【无人机】采用NOMA的节能多无人机多接入边缘计算（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了采用非正交多址接入（NOMA）技术的节能多无人机多接入边缘计算系统，通过Matlab代码实现相关仿真与优化。研究聚焦于提升多无人机在边缘计算环境下的能源效率与通信性能，利用NOMA技术增强频谱利用率和系统容量，同时优化任务卸载、资源分配与能耗管理，实现多无人机协同工作的高效节能目标。文中详细阐述了系统模型构建、问题建模与求解方法，并通过仿真实验验证所提方案的有效性与优越性。; 适合人群：具备一定通信系统与优化理论基础，熟悉Matlab编程，从事无人机、边缘计算、NOMA或无线通信方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在边缘计算环境下的任务卸载与资源分配策略；②探索NOMA技术在提升无人机通信效率与节能方面的应用；③通过Matlab仿真掌握复杂优化模型的建模与求解方法； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解系统模型与算法实现细节，重点关注优化问题的数学建模过程与仿真结果分析，建议自行调试代码并尝试改进算法以加深理解。
基于Spring Boot的社区式校友社交网络系统的设计与实现源码.zip
12-18
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geo1004_1项目源码及技术分析
结合标签内容——“源码、项目分析、地理信息、GIS、数据处理、地图服务、空间分析、Web地图、开发框架”，可以推断该项目不仅包含完整的可运行代码（源码），更聚焦于地理空间数据的采集、处理、可视化与服务发布全...
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