[转帖]利用开源软件提高自己的GIS编程能力

楼主^#

更多发布于：2012-10-19 10:22

本文主要介绍一些开源的GIS开发库和工具，如果大家在生产研究中需要进行相应的处理，使用这些开发库和工具可以节省许多时间和经历。同时，在研究的过程中使用这些“底层”的工具，可以加深大家对基本原理和理论的认识。

 本文不是“死”的，我将会一直维护和更新本文。 
 现在，就让我们开始吧。 <a name="t0"></a>一、我的GIS经历
 首先，吐槽下我的GIS经历吧。

 本科阶段，还是测绘工程专业的。大部分课都是跟着地理信息系统专业的同学一起上。在老师朦胧的介绍中，我们当时粗浅的理解就是：测绘做外业，GIS做内业。

 考上研究生后，专业转成了地图学与地理信息系统。做了一些项目，如地名地址、还有最近的两权发证，都与要使用到ArcGIS。不光在生产中需要用到ArcGIS。另外在研究当中，也使用ArcGIS作为研究工具。比如前一阵子，来我校举行讲座的萧世伦（Shih-Lung Shaw）教授就是用ArcGIS作为其研究工具（这么说好像有点。。。哪个从事GIS研究的不用ArcGIS啊。）

 的确，谈到GIS就不能不说ESRI，ESRI的影响力之大，以致有人称呼ESRI为GIS界的微软。

 聚会时，有高中同学问GIS是做什么的。我反问了他们：在你们眼里GIS是做什么的？得到的答案有许多，其中最有喜感的是一个女同学的答案，她说GIS和PS差不多。。。因为在她眼里，我们也是对着电脑处理一些“照片”。
<a name="t1"></a>二、GIS编程实现
 在平时我们都是用专业的应用软件来处理相关数据，如ArcGIS等。同时有时候也会通过Arc Engine，使用C#等语言进行二次开发。以定制开发适合自身需要的工具。关于ArcGIS的使用，以及二次开发，网上的资料很多。而这篇文章的侧重点提高自身的GIS编程能力，所以这里介绍一些如何使用一些开源软件和工具来处理GIS数据。使用开源软件的好处之一就是您可以在使用的过程中，遇到不明白的地方，去查看源代码，观察这个软件包的对某个问题的处理方式和实现办法。


下面将要介绍一些GIS开发中可以使用到的开源软件和工具，通过这些工具的使用，大家可以了解在GIS数据在“底层”处理的一些简单的认识。当然，这里的底层和计算机上常说的底层是不同的。希望通过介绍这些工具的使用，来达到抛砖引玉的作用。让大家能学习到更多的知识。

 GIS数据的处理，概括来说，有读取/输出、处理、显示三大步骤。不过在下面将要介绍的工具和库中，每个库的作用并不是单一的。比如有的库可以读取/输出，也可以进行部分的处理工作；有些库可以进行显示和渲染，但也可以进行一部分处理工作。下面就通过对shapefile的处理来分别简要介绍这些库。

 GIS相关的许多工作，其实都是对shapefile进行处理。除了使用专业的工具之外，我们还可以使用一些开源的工具和编程语言，从底层进行开发和使用。

 如果想从底层开发一个GIS数据处理工具，并且能够自由分发的。可以尝试使用GDAL/ORG、GEOS等工具。 <a name="t2"></a>1、GIS开发的语言
 编程语言数目繁多，有专攻科学计算的Matlab；有系统开发语言C/C++；还有人工智能方向的Prolog等。（这里只是说明下，并不是说这些语言只能做这方面的工作） 
 考虑到GIS专业，与计算机专业还是有一定区别的。那么从学习成本，以及开发效率上来说，对于GIS的开发人员，还是比较推荐Python的。Python是一本简洁易用的语言。ArcGIS也选用其作为内嵌语言之一。关于Python的优势，有许多许多，将其作为非企业级的GIS软件的开发语言，还是比较合适的。 
 您可以使用本文介绍的Python作为工具，其他开源库作为材料，搭建自己的研究/实验性的程序软件。 
更新，关于Python与GIS的使用，有一定英文基础的朋友可以去参考下犹他州立大学的教程和资料，见参考文献4。 <a name="t3"></a>2、shapefile的读取
 可以通过GDAL/ORG库来进行GIS数据的读取和写入。 
 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个的开源栅格空间数据读取/转换库。其中还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。（关于GDAL，李民录老师在CSDN的博客上有详细的介绍，大家可以去参考学习下，见参考文献1。） 
 而ORG项目是GDAL的一个分支，功能与GDAL类似，但其提供对矢量数据的支持。也就是说，可以用ORG的库来读取、处理shapefile等矢量数据（如果想显示shapefile，还需要用其他工具）。

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1楼^#

发布于：2012-10-19 10:22

注：版权问题 软件的使用，最重要的一点是版权。GDAL/OGR实在MIT许可证下发布的。如果您不太了解开源软件的各个许可证，这里也没关系。MIT许可证是最宽松的。如果您的软件修改自GDAL/ORG，或者在您的软件中包含调用了GDAL/ORG工具，您都对您的软件进行任何处理，包括出售。只需在您的软件及其所有副本中必须包含版权声明和许可声明即可。 关于OGR的安装配置，其与GDAL是同一个软件包，所以安装GDAL后，ORG也安装了。 更新，<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/8018965">GDAL/ORG之Python获取与安装</a>。 而关于OGR的详细的使用，由于最近的研究需要使用到，所以有机会我新开一篇或多篇文章来详细介绍。限于篇幅，这里就简要说明下，如果大家有兴趣，可以看下参考文献2和参考文献3。其中参考文献2中有介绍ORG在Python的使用，同时也介绍了一些常见的Python的GIS库。而参考文献3则是介绍OGR在C++下的使用。另外，以前见过一篇文章，其中介绍GDAL/OGR库的C/C++使用时，也介绍了Python的使用，只是现在没找到。有机会我写个系统的介绍吧。OGR可以读取并处理矢量数据，并且能够处理这些矢量数据的投影。关于OGR处理地图投影，其是通过PROJ4库实现的。<a name="t4"></a>3、数据处理 GIS数据的处理，不可避免的要涉及到投影问题。关于投影，一般是用PROJ库来解决的。PROJ也有Python的接口，也就是pyproj软件包（MIT许可）。下载地址为：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="https://code.google.com/p/pyproj/downloads/list">https://code.google.com/p/pyproj/downloads/list </a>除了数据的投影处理，还要对数据进行一般处理，前面介绍的OGR可以进行shapefile文件中的属性和数值处理。而有时候，我们需要进行相关数据的几何处理，如二维的拓扑处理。这时，就可以用到一个名为Sharply的Python软件包。Sharply可以处理和分析二维的几何图形。其是大名鼎鼎的GEOS软件包的Python接口（GEOS是C++写的，其又基于Java Technology Suite，说来话长了）。要使用Sharply，必须先安装GEOS（小心，GEOS是LGPL许可的，不能像MIT许可那样随心所欲）。<ul><li>Sharply的下载地址为：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="https://github.com/sgillies/shapely">https://github.com/sgillies/shapely </a><li>GEOS的下载地址：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://trac.osgeo.org/geos/">http://trac.osgeo.org/geos/ </a></li></ul><a name="t5"></a>4、Shapefile的显示shapefile的数据处理，可以通过上面的OGR和Sharply库实现，但若要进行显示。就涉及到渲染等问题了。这里就要介绍另一个强大的库——Mapnik。Mapnik 是一个开源的 Python/C++ 地图渲染引擎，其功能是把包含地理对象的数字地图，如地图、层、数据源、特征和地理几何等，通过一个样式表的定义渲染成位图格式，用来提供 WMS 服务。其核心是一个C++的共享库提供空间数据访问和可视化的算法和模式。（注意，其还是LGPL下发布的）Mapnik的例子在净月潭社区有两个。更详细的，我会试图写几篇来介绍的。<ul><li>Mapnik下载地址：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://mapnik.org/download/">http://mapnik.org/download/ </a></li></ul><a name="t6"></a>三、补充 这里只是概括的介绍一些开源软件库的使用。上述介绍的库，不论是其Python的接口，还是其库本身，都是跨平台的，也就是说您可以在Windows、Linux和MacOS下使用这些库。 由于我最近也在研究并使用这些库，而有些库的中文资料相对较少。有机会我会整理下，写一篇或多篇文章发布出来，和大家一起学习。同时，还有许多其他的Python/GIS库，如Fiona、GeoDjango、QGIS等，这里先不一一介绍了。大家可以去Google一下。有机会我也会介绍的。 另外，GIS数据的处理，其本质上是数值处理，在Python中，可以使用numpy、Sympy等软件包。关于Python科学计算和数值处理的资料。建议参阅张若愚老师的《Python科学计算》，清华大学出版社出版。 这篇文章我很早就想写了。虽然本文是参加ESRI的活动。但本文将在后面的时间一直保持更新，文本的不足之处将会得到连续的改进。同时，今后我写的相关的GIS类软件的使用教程，也会链接到本文中。也就是说，本文是“活的”，将会一直得到更新和完善。 希望大家在GIS的道路上一同进步。 <a name="t7"></a>四、参考资料 <ol><li>李民录老师关于GDAL的一系列文章：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://blog.csdn.net/column/details/gdal.html">http://blog.csdn.net/column/details/gdal.html </a><li>啄木鸟社区李林老师的一系列文章：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/lilin">http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/lilin；</a><li>柴树杉老师翻译的GDAL官方说明文档：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://osgeo.org.cn/l18n/gdal/ogr_apitut.html">http://osgeo.org.cn/l18n/gdal/ogr_apitut.html </a><li>犹他州立大学关于Python和OGR的教程：<a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python/2009/">http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python/2009/</a><a style="color: rgb(51, 102, 153); text-decoration: none;" href="http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python/2009/"></a>。 </li></ol>原文作者：<li style="width: 180px;">3Snews博客的arcgis2010</li>

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459697990 路人甲注册日期2012-12-21 发帖数12 QQ 铜币135枚威望0点贡献值0点银元0个加关注写私信	2楼^# 发布于：2012-12-24 16:23 能独立开发GIS么，不用任何arcgis等控件，我是菜鸟，求帮助，公司要求。必须用VC++，从低层开始，求帮助
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