搭建地图服务器（使用Mapnik）

渲染引擎Mapnik

上一篇文章中大概介绍了Mapnik，它是一个渲染引擎，一般开发中都会使用他的python的bind做开发。

Mapnik的文档写的比较详细，我们这里只是做一些必要的介绍，详细的细节可以参看Mapnik在Github上的文档。

在Mac下，安装Mapnik十分容易，使用brew即可，注意我们在此处带上--with-postgresql选项，使得Mapnik可以通过PostGIS来访问数据库：

1	brew install mapnik --with-postgresql

安装完成之后，可以通过一个小的python脚本来测试：

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import mapnik map = mapnik.Map(256, 256) map.background = mapnik.Color('red') map.zoom_all() mapnik.render_to_file(map, 'red.png', 'png')

这段脚本可以在当前目录下生成一个红色的256x256的小图片。好了，有了渲染引擎，我们需要一些数据来进行渲染了。

数据源

最通用的数据格式为Shapefiles，目前有很多的免费地理信息供公共下载，我们可以从Metro的站点上下载一些小的数据文件。

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$ wget http://osm-extracted-metros.s3.amazonaws.com/chengdu.osm2pgsql-shapefiles.zip $ mkdir chengdu $ cd chengdu $ unzip chengdu.osm2pgsql-shapefiles.zip

这样就得到了一组文件：

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$ find . -name "*.shp" ./chengdu.osm-line.shp ./chengdu.osm-point.shp ./chengdu.osm-polygon.shp

每一个shp文件都会对应几个其他类型的文件，比如投影信息，属性表等。仅仅查看shp的话，有表示所有点的文件chengdu.osm-line.shp，又表示所有线的chengdu.osm-line.shp，以及表示所有面（区域）的chengdu.osm-polygon.shp文件。

有了这些文件，我们就可以做一些测试了，比如我们首先加载所有的线条，并根据这些线条生成一个图层：

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import mapnik map = mapnik.Map(800, 800) map.background = mapnik.Color('#ffffff') style = mapnik.Style() rule = mapnik.Rule() point_symbolizer = mapnik.PointSymbolizer() rule.symbols.append(point_symbolizer) style.rules.append(rule) map.append_style('default', style) ds_point = mapnik.Shapefile(file='chengdu.osm-point.shp') point = mapnik.Layer('point') point.datasource = ds_point point.styles.append('default') map.layers.append(point) map.zoom_all() mapnik.render_to_file(map, 'chengdu.png', 'png')

可以得到：

这里介绍一下Mapnik中的一些概念：一个Map可以包含若干个层（Layer），每个层可以独立着色，即可以为每个层定制样式（Style），每个样式由若干个规则组成（Rule）。每个规则由是由若干个符号定制。

如果将两者重叠，则可以得到：

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polygon_symbolizer = mapnik.PolygonSymbolizer(mapnik.Color('#c8102e')) polygon_rule.symbols.append(polygon_symbolizer) ds_polygon = mapnik.Shapefile(file='chengdu.osm-polygon.shp') polygon = mapnik.Layer('polygon') polygon.datasource = ds_polygon polygon.styles.append('polygon') map.layers.append(polygon)

将这三个层叠加在一起，会得到最终的结果：

数据转化

在进一步之前，我们需要将数据存储在数据库中。我们可以将shapefile通过转化存入到数据库中。PostGIS本身自带了一个用于此作用的工具：shp2pgsql。可以通过这个工具来先将shapefile导入到数据库中。也可以直接导入别的开放数据，比如很多OSM格式的数据源，我们此处仅仅简单的从别的数据源将OSM格式的数据下载并导入到PostGIS中。

创建数据库chengdu:

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$ createdb chengdu -O gis -E UTF8 -e CREATE DATABASE chengdu OWNER gis ENCODING 'UTF8'; $ psql -U gis -d chengdu

登陆PostGres，然后为数据库chengdu启动PostGIS扩展：

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-- Enable PostGIS (includes raster) CREATE EXTENSION postgis; -- Enable Topology CREATE EXTENSION postgis_topology; -- fuzzy matching needed for Tiger CREATE EXTENSION fuzzystrmatch; -- Enable US Tiger Geocoder CREATE EXTENSION postgis_tiger_geocoder;

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$ wget http://osm-extracted-metros.s3.amazonaws.com/chengdu.osm.bz2 $ bunzip2 -d chengdu.osm.bz2 $ osm2pgsql -U gis -d chengdu -s -S ./default.style chengdu.osm

这个命令将chengdu.osm导入到了名称为chengdu的数据库中。

可以通过SQL命令查看其中的数据：

1	select ST_Extent(ST_Transform(way,4326)) from planet_osm_roads;

结果如下：

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st_extent -------------------------------------------------------------------------- BOX(103.564165069794 30.3634139134986,104.554549945024 30.9869936005376) (1 row)

WMS服务器

生成图片之后，我们还需要将这些图片切成瓦片，然后公开给外部以便使用。Mapnik提供了切图的功能，并且还提供一个实现了WMS协议的服务器，以便使用。

安装这个OGCServer服务器非常容易：

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$ git clone [email protected]:mapnik/OGCServer.git $ cd OGCServer $ sudo python setup.py install

但是OGCServer的启动，需要一个配置XML配置文件，这个配置文件可以由Mapnik提供的工具集生成：

1	$ svn co http://svn.openstreetmap.org/applications/rendering/mapnik/

这个svn仓库中包含了众多的小工具，generate_xml.py用于生成Mapnik的样式文件，generate_image.py用于生成图片，generate_tiles.py用于生成众多的瓦片。

此处我们将使用generate_xml.py来创建一个地图样式文件，

1 2	$ cd svn.openstreetmap.org/applications/rendering/mapnik/ $ ./generate_xml.py osm.xml chengdu.xml --dbname chengdu --user gis --accept-none

generate_xml.py根据osm.xml作为模板，生成chengdu.xml。这个文件即可用于测试OGCServer：

1 2	$ OGCServer chengdu.xml Listening at 0.0.0.0:8000....

然后在浏览器中查看：

使用OpenLayers测试

有了一张图片，那么我们就需要有更多的图片组成的瓦片，这就需要使用引入GIS的前端利器OpenLayers了：

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$(function() { var map, layer; map = new OpenLayers.Map('map', {}); layer = new OpenLayers.Layer.WMS('Tile Cache', 'http://localhost:8000/?', { layers: '__all__', format: 'image/png' }); map.addLayer(layer); if (!map.getCenter()) { map.zoomToMaxExtent(); } });

应该注意的是，此处在OpenLayers中使用了来自与OSM导入的数据，而并非Shapefile中的数据（Shapefile中仅有三个层次，point, line, polygon）。而OSM的数据则丰富的多。

Posted by Qiu Juntao Apr 12th, 2014  GIS, JavaScript, python

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