GeoServer+Django(python3)+leaflet构建地图服务

本文介绍了如何使用GeoServer发布地图服务,Django作为后端转发服务请求,Leaflet用于前端地图渲染和绘制功能。通过详细步骤展示了新建Django工程、发布地图瓦片页面、查询和渲染矢量要素、删除要素以及绘制新要素的过程。提供源代码链接和视频教程以供学习。

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做个最简单的,地图服务用GeoServer发布;Django做后端转发服务请求,leaflet做前端渲染并实现绘制功能。

Python是python3.7,IDE是社区版pycharm。

GeoServer如何发布地图,并测试数据位置见视频教程与图文教程:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/377826133

本例代码见git,如果觉得有用,辛苦帮忙点个star:

https://github.com/yimengyao13/geoserver_django_leaflet

视频教程见:

https://www.bilibili.com/video/bv1jw411o7Fw

一、新建Django工程

先确保安装了Django包。

用cmd命令新建工程:

C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\Scripts\django-admin.py startproject geoserver_django_leaflet

用pycharm打开这个工程geoserver_django_leaflet,在Terminal中运行,python manage.py runserver 5000。

打开网址,127.0.0.1:5000/,如果出现如下界面,说明创建工程成功。

二、发布地图瓦片页面

我们已经知道,GeoServer发布的地图瓦片服务查看网址如下:

http://localhost:8080/geoserver/fangjia/wms?service=WMS&version=1.1.0&request=GetMap&layers=fangjia%3Acommunity_price&bbox=116.2740001637174%2C39.830580795313686%2C116.48989559371867%2C39.98926162440851&width=768&height=564&srs=EPSG%3A4326&styles=&format=application/openlayers

如果加上过滤条件的话,则如下:

</

### 智慧交通 WebGIS 实现方案 智慧交通的实现离不开地理信息系统的支持,WebGIS 技术能够将传统的 GIS 功能扩展到网络环境中,为交通管理提供更高效、便捷的服务。以下是实现智慧交通相关 WebGIS 应用的详细方案: #### 1. 系统架构设计 WebGIS 的系统架构通常采用分层设计模式,包括数据层、服务层和表现层。 - **数据层**:负责存储和管理空间数据与属性数据。可以使用 PostgreSQL + PostGIS 或者 Oracle Spatial 等数据库管理系统[^1]。 - **服务层**:提供 GIS 功能的服务接口,例如地图显示、空间查询、路径规划等。常用的服务框架包括 GeoServer 和 MapServer[^3]。 - **表现层**:用户通过浏览器访问 WebGIS 应用,前端技术可以采用 OpenLayers、Leaflet 或 ArcGIS API for JavaScript 等开源库[^3]。 #### 2. 数据采集与处理 - **数据来源**:智慧交通中的数据来源多样,包括 GPS 车辆定位数据、交通摄像头监控数据、传感器数据等。这些数据可以通过 IoT 设备实时采集并传输到数据中心。 - **数据处理**:利用 GIS 软件对采集到的数据进行清洗、转换和分析。例如,ArcGIS 或 QGIS 可以用于数据预处理[^1]。 #### 3. 核心功能模块 - **交通流量监测**:通过 GIS 技术将交通流量数据在地图上可视化展示,帮助交通管理部门实时了解道路拥堵情况。 - **路径规划与优化**:基于 GIS 的空间分析功能,结合交通流量数据,为用户提供最优路径推荐。可以使用 Dijkstra 或 A* 算法实现路径计算。 ```python def dijkstra(graph, start): import heapq queue = [] heapq.heappush(queue, (0, start)) distance = {node: float(&#39;inf&#39;) for node in graph} distance[start] = 0 while queue: dist, current = heapq.heappop(queue) if dist > distance[current]: continue for neighbor, weight in graph[current].items(): cost = dist + weight if cost < distance[neighbor]: distance[neighbor] = cost heapq.heappush(queue, (cost, neighbor)) return distance ``` - **应急响应管理**:在突发事件中,WebGIS 可以快速定位事故位置,并调派最近的救援车辆。这需要结合 GIS 的空间查询和网络分析功能[^2]。 #### 4. 技术选型与开发工具 - **后端开发**:可以选择 PythonDjango/Flask)、Java(Spring Boot)或 Node.js 作为后端开发语言,结合 RESTful API 提供服务接口。 - **前端开发**:使用 HTML5、CSS3 和 JavaScript 构建用户界面,集成 OpenLayers 或 Leaflet 实现地图交互功能[^3]。 - **部署环境**:可以将 WebGIS 应用部署到云平台(如 AWS、Azure 或阿里云),利用其弹性扩展能力满足高并发需求。 #### 5. 安全性与性能优化 - **数据安全**:对敏感数据进行加密存储,限制用户访问权限,确保数据的安全性。 - **性能优化**:通过缓存机制减少数据库查询次数,使用瓦片地图技术提高地图加载速度[^3]。 ---
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