1、ArcGIS Enterprise 性能与可伸缩性1.ArcGIS Enterprise 介绍2.性能与可伸缩性最佳实践-合适的部署模式-充足的基础设施-使用中注意事项3.系统监控4.系统再调整内容ArcGIS Enterprise 介绍软件组成ArcGIS EnterpriseArcGIS Enterprise=ArcGIS Web AdaptorArcGIS ServerPortal for ArcGISArcGISData StoreServer 许可角色GIS ServerGeoEvent Server*Image ServerGeoAnalyticsServerArcGIS Serv

2、er一个组件，多种许可角色Notebook Server*(10.7新增)*GeoEvent Server 安装之前，必须先安装 ArcGIS Server*Notebook Server 需要单独下载安装介质进行安装，不需要预先安装ArcGIS Server基础部署|逻辑结构Portal for ArcGISArcGIS Server(hosting server)ArcGIS Data Store(relational+tile cache)ArcGIS Web AdaptorArcGIS Web Adaptor基础部署|功能发布服务的功能-能够发布地图服务，要素服务，网络服务，地理处理服

3、务，地理编码服务等-发布托管图层提供在线制图功能使用地图故事和其他配置型应用程序模板创建web应用程序使用 Web AppBuilder 快速创建自定义web应用程序管理 Esri apps 和其他基于 ArcGIS API for JavaScript 和 ArcGIS Runtime SDKs 创建的应用程序性能与可伸缩性最佳实践速率，例如 响应时间（秒）概念|性能增加吞吐量并维持性能在可接受范围的能力概念|可伸缩性系统可以提供的最大吞吐量在容量内超出容量概念|容量与哪些因素有关性能性能可伸缩性可伸缩性部署模式基础设施使用事项与哪些因素有关性能性能可伸缩性可伸缩性部署模式部署模式选择一种基

4、础部署模式-一体化单机部署-适用于中小型组织的简单部署模式-多层部署Portal for ArcGISArcGIS Server(hosting server)ArcGIS Data Store(relational+tile cache)表现层业务逻辑层数据访问层部署模式多机站点配置目录/服务器目录（共享）配置目录/服务器目录单机站点与哪些因素有关性能性能可伸缩性可伸缩性基础设施1.CPU2.内存3.磁盘4.网络5.虚拟化配置基础设施性能受单核性能的影响伸缩性受服务器核心数量和单核性能影响基础设施|CPU基础设施|内存Item最小值最大值ArcSOC Map50 MB500 MBArcSOC

5、 Image20 MB1,024 MBArcSOC GP100 MB2,000 MBXenApp Session500 MB1.2 GBDatabase Session10 MB75 MBDatabase Cache200 MB200 GBPortal content storeServer config storeServer directories-input,output,cache,jobs,.Data Store data directory基础设施|磁盘磁盘空间读写速度即时一致性避免过度分配确保多个虚拟机不在同一个物理磁盘上运行建议使用少量大型虚拟机而不是许多小型虚拟机基础设施|虚

6、拟化配置与哪些因素有关性能性能可伸缩性可伸缩性使用事项两种数据管理方式：ArcGIS 管理用户管理使用建议|数据本地文件地理数据库-优于shapefiles-速度最快-多机拷贝进行扩展-适合静态数据-将FGDB设置为只读模式使用建议|数据企业级地理数据库-速度快-静态数据 和 动态数据-支持版本化-统计数据保持更新-字段索引使用建议|数据1.比例尺依赖2.移除不需要的图层3.定义查询4.简化图层符号5.用注记代替标注6.使数据的坐标系和数据框的坐标系保持一致使用建议|制图使用建议|制图Mxdperfstathttp:/ Enterprise 10.7 新增功能：共享实例！-能够在共享实例池中运

7、行大多数基于ArcGIS Pro发布的地图服务-当发布新地图服务时，设置为使用共享实例，可将服务所需内存成本降至零使用建议|服务托管要素图层注意事项：-只读的要素图层可以概化数据，减少数据量-如果有些情景需要使用编辑，有些情景不需要使用编辑，请使用查看图层（又称要素图层视图，feature layer view）使用建议|WebMap要素图层要素图层视图1要素图层视图2大数据量的服务-使用智能制图聚合数据（聚类点）-10.6.1及更改版本可以动态概化和减少数据传输（quantization）缓存切片可以减少流量设置合适的默认范围，减小单击次数使用建议|WebMap系统监测ArcGIS Moni

8、torArcGIS MonitorArcGIS Monitor监控大类监控大类计数器计数器详解详解WebHttp服务响应时间、响应编号等URL请求时长、响应时长、状态码等HARArcGISArcGIS Server繁忙实例数、空闲实例数、吞吐效率等Portal for ArcGIS平台资源统计、用户统计、使用统计GeoEvent Server吞吐量、事务数等WebGIS健康度Portal、托管服务器等的健康状态ArcSOC Optimizer系统日志分析数据库DB counters 数据库读写性能、使用的存储空间等Egdb Counter基础设施Amazon系统内存、CPU利用率、磁盘空间等进

9、程RDP远程桌面数等SSL Certificate文件读写资源使用情况日志分析 ArcGIS GeoInfo日志分析(IIS)用户自定义自定义扩展的计数器许可Desktop 许可管理许可状态及使用情况ArcGIS Monitor-可用状态-性能-使用情况-报警提醒-原因分析报告(RCA)系统再调整性能瓶颈问题影响系统过载问题影响增加资源系统调整Portal for ArcGISArcGIS Server(hosting server)ArcGIS Data Store(relational+tile cache)增加机器扩展Portal for ArcGIS层：-为现有机器提供更多资源。注意：

10、在两台计算机安装部署Portal for ArcGIS是是为了实现高可用性，不是用于扩展性能系统调整|Portal for ArcGIS扩展现有站点:-纵向扩展-添加资源到现有机器-横向扩展-添加其他机器到现有站点系统调整|ArcGIS Server或添加其他GIS Server站点使托管的server站点摆脱传统GIS Server的职责增加专用的GIS Server来执行其他事务：频繁使用的地图服务，地理处理服务系统调整|ArcGIS ServerGIS Server(mapping and visualization)GIS Server(geoprocessing)GIS Server

11、(hosting)基础部署基础部署中包含两种类型的数据存储：关系型数据存储-Hosted feature layers-Insights for ArcGIS切片缓存数据存储-Scene Layers(3D)注意：在多台计算机安装部署关系型数据存储和切片缓存数据存储是为了实现高可用性，不是用于扩展性能系统调整|ArcGIS DataStore了解ArcGIS Enterprise基础部署选择合适的部署模式，没必要使系统过于复杂：中小型组织通常可以在生产中使用单机基础部署选择良好的硬件资源了解最佳做法监测系统对于系统瓶颈及时调整解决总结ArcGIS Enterprise 最新体系架构1.ArcG

12、IS Enterprise 10.7 架构与部署2.ArcGIS Enterprise 10.7 执行分析 ArcGIS Notebook Server ArcGIS GeoAnalytics Server ArcGIS GeoEvent Server ArcGIS Image Server3.Portal for ArcGIS 10.7 共享与协作目 录ArcGIS 10.7 平台体系ArcGIS ProArcGIS OnlineArcGIS EnterpriseArcGIS AppsArcGIS for Developers地理内容制作资源发布以及共享协作随心所欲的应用平台定制与扩展Arc

13、GIS Enterprise是一个全功能的制图和分析平台，包含强大的GIS服务器及专用的WebGIS 基础设施来组织和分享工作成果，使用户可随时、随地、在任意设备上获取地图、地理信息及分析能力。ArcGIS Enterprise是在用户在自有环境中打造Web GIS平台的核心产品。什么是ArcGIS Enterprise？1 ArcGIS Enterprise 10.7 架构与部署ArcGIS Enterprise 组件ArcGIS Server Portal for ArcGIS ArcGIS Web AdaptorArcGIS Datastore制作地图和执行分析的核心 web 服务组件，

14、为所有 GIS 工作提供服务门户，与组织中的协作者一起创建、共享和管理地图、应用程序及空间数据将 ArcGIS Server 和 Portal for ArcGIS 与现有 Web 服务器相集成提供了灵活的数据存储，提供关系、切片缓存和时空大数据3种不同类型的数据存储Portal for ArcGISArcGIS GIS ServerArcGIS Data StoreArcGIS Web Adaptor可选服务器Notebook ServerImage ServerGeoEventServerGeoAnalyticsServerBusiness AnalystServer10.7 重大变化重大

15、变化ArcGIS Enterprise 10.7 组成ArcGIS Enterprise 架构GIS ServerNotebook ServerGeoEvent ServerGeoAnalyticsServerImage ServerBusiness Analyst Server联合Portal for ArcGISArcGIS Data StoreArcGIS ServerArcGIS Web AdaptorArcGIS Web Adaptor基础 ArcGIS Enterprise 部署1）单机部署基础 ArcGIS Enterprise 部署2）多机部署Enterprise Builde

16、r 基础 ArcGIS Enterprise 部署3）高可用部署Enterprise Builder GIS Server 10.7：多机器站点弹性增强Server 10.1 引入集群概念 站点支持多集群，如一个用来响应地图服务，一个用来处理GP服务Server 10.4 多集群站点性能问题频出，建议在单集群模式下使用。Server 10.7 移除了为站点配置多个集群的功能；在多机器站点中引入心跳机制，集群更健康。10.7之前：-集群中有节点down掉之后，服务管理和发布都会变慢；10.7之后：-加入心跳机制，每台机器定期报告其连接状态，自动停止删除挂起的节点GIS Server 10.7：共

17、享实例（shared Instance）提升服务性能，节省系统资源提升服务性能，节省系统资源引入共享实例：允许SOC进程与服务定义之间1：n的关系 一个共享的实例（SOC进程）可以为多个服务提供支持 当发布一个地图服务并将其设置为共享实例时，新服务的内存消耗为0 使用共享实例模式的服务使用共享实例池 每一个服务都有自己专有（保留）的实例 专有实例只能调整最大、最小实例数，发布默认为1和2 Server实例（SOC进程）和底层服务定义之间1:1关系 一个传统的非托管的运行中的服务，平均占用内存100-200MB，有时候更多。10.7之前10.7ArcGIS Server 移除对集群的支持 多机器

18、站点增加心跳检测机制 地图服务共享实例 基于Pro的要素服务支持PBF的查询方式 支持发送No-Sniff header消息 Manager中新增Job页面 Server的日志中增加Request ID ArcGIS GIS Server 10.7，更高效、便捷、安全2ArcGIS Enterprise 10.7 执行分析2.1 ArcGIS Notebook Server全新数据科学平台数据科学：采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察数据科学领域最常用的语言：Python、R、Julia数据科学领域人见人爱的在线交互式开发环境：Jupyter NotebookWeb GIS整合各类数

19、据如何使用数据才是关键！表格web services业务系统大数据采集图片视频传感器网络社交媒体analytics空间数据 内嵌Jupyter Notebook 面向数据科学、数据分析的可选服务器产品 分析能力“集大成者”-核心1：ArcGIS Python API，在线空间分析、大数据分析、平台运维管理-核心2：ArcPy，本地数据处理与分析-集成开源科学库（开源分析，统计和机器学习库）微服务架构产品-Docker&容器ArcGIS Notebook Server，一站式数据科学平台数据存储/数据湖开源科学库分析服务器(Image,Geoanalytics,Spatial)NotebookS

20、erverArcGIS Enterprise交互式计算将 Python能力带到云端在线交互式数据科学环境与 Web GIS无缝集成ArcGIS Notebook Server特色ArcGIS Notebook Server部署可选服务器产品标准版、高级版两个版本Notebook Server产品版本标准版高级版ArcGIS API for Python开源Python库（pandas、numpy、sci-kit learn、TensorFlow 等）标准版+ArcPy库全新数据科学服务器ArcGIS NoteBook Server5月21日 15:00-15:50 205会议室2.2 ArcG

21、IS GeoAnalytics Server空间大数据革新ArcGIS GeoAnalytics ServerArcGIS GeoAnalytics Server是用于矢量大数据分析处理的服务器产品，其利用分布式计算和存储来处理带有时间和空间属性的大规模矢量或者表格数据。ArcGIS Geoanalytics Server部署ArcGIS 10.7 空间大数据革新功能增强：1）新工具：7个2）已有工具能力增强3）输入、输出能力增强扩展性增强：基于业务需求，多个分析工具组成模型链性能提升：相较于10.6.1，提升35倍稳定性增强：任务状态监控Spark节点监控ZK节点监控四大革新、全面提升易用性

22、及业务应用支撑完整性新增工具、已有工具完善新工具：1.裁剪数据（Clip Layer）2.融合数据（Dissolve Boundaries）3.合并数据（Merge layers）4.描述数据集（Describe Dataset）5.构建多值段网格（Enrich from Multi-Variable Grid）6.随机森林分类（Forest-Based Classification And Regression）7.广义线性回归（GeneralizedLinearRegression）能力增强：点聚类工具：新增HDBSCAN 算法字段计算/事件检测/轨迹追踪工具：新特性增强叠加分析（Over

23、lay）：intersect、erase、union、symmetric difference、identify1）ArcGIS GA 10.7功能增强新增工具、已有工具完善ArcGIS GA 10.7 分析结果输出到文件:GA 10.6.1：不支持输出到文件（仅支持发布要素服务）GA 10.7：可以直接输出文件，如Shapefile、Parquet、ORC、CSV等，直接输出到HDFS、NFS等输出结果，作为分析数据源，直接可用1）ArcGIS GA 10.7功能增强二次开发工具串联模型定制自定义工具2）ArcGIS GA 10.7 扩展性增强叠加分析数据源：百万级叠加分析结果数据量：128

24、万对比：GA 10.7比10.6.1性能提升5倍3）ArcGIS GA 10.7框架优化、性能提升耗时下降ArcGIS 矢量大数据-Geoanalytics Server5月22日 13:00-13:50 103 会议室2.3 ArcGIS GeoEvent Server 分析处理更丰富ArcGIS GeoEvent Server是ArcGIS平台提供的一种高效、实用的实时数据处理服务器，它可以对接物联网中各种类型的传感器，并对接入的实时数据进行高效处理和分析，并输出到ArcGIS平台或者其它的平台中。基于ArcGIS平台，可以实现实时数据的高效可视化和实时历史数据的挖掘。ArcGIS Geo

25、Event ServerArcGIS GeoEvent Server部署新增6大实时处理能力事件连接Event Joiner方位计算Bearing Calculator扇区计算Range Fan Calculator事件控制器Event Volume Controller要素转点Feature to Point增加XYZ的值Add XYZ Values时空大数据存储将数据以带分隔符的文本（如.CSV）格式导出到云存储中帮助文档更加丰富Processors内置了上下文帮助（输入、输出即将推出）监控页面可以控制刷新时间间隔ArcGIS GeoEvent Server 10.7资产回收与追踪ArcG

26、IS 实时大数据-Geoevent Server5月22日 15:00-15:50 103 会议室2.4 ArcGIS Image Server 10.7影像能力真正触手可及ArcGIS Image Server是ArcGIS平台实现大规模影像管理、共享与应用的服务器产品，支持基于ArcGIS镶嵌数据集的影像发布能力，支持基于Web端的实时动态处理与分布式的栅格大数据分析，可广泛应用于数据提供商、测绘、国土、统计、制图等单位。ArcGIS Image Server影像管理地图生产分析内容可视化与探索ArcGIS Pro StandardArcGIS Image ServerArcGIS Pro

27、 Advanced-Ortho MappingArcGIS Image Server-Ortho MakerArcGIS Image Analyst Extension StereoDrone2MapArcGIS Pro Image Analyst ExtensionArcGIS Pro Spatial Analyst ExtensionArcGIS Image Server Raster AnalyticsArcGIS ProImage Analyst ExtensionArcGIS Enterprise+Image ServerArcGIS OnlineArcGIS 10.7 五大影像关键

28、能力搬上云端！支持AWS S3,Azure Blob,新增阿里云和华为云ArcGIS Pro可创建连接、上传及直接使用Portal中在线创建影像图层1.云端数据管理：无需客户端软件2.云端自定义分析工作流ArcGIS 10.7全面拥抱深度学习3.云端集成深度学习EnterpriseNotebook ServerProExportTrainingDataforDeepLearning样本制作DetectObjectsUsingDeepLearning目标识别ClassifyPixelsUsingDeepLearning分类QueryDeepLearningModelInfo从模型中提取指定的信息

29、InstallDeepLearningModel安装深度学习模型UninstallDeepLearningModel卸载深度学习模型ListDeepLearningModels列出深度学习模型arcgis.learn 模块基于遥感影像检测并识别游泳池通过停车场的车辆判断该零售商盈利情况基于视频数据的空间数据分析与可视化视频识别对象ArcGIS 10.7影像能力全面云化OrthoMaker 生 产 正 射 影 像、DSM、DTM等数据产品云端地图生产即 拿 即 用 的 应 用 ArcGISExcaliburOnline/portal智能检索云端发现与探索华为云/阿里云/WebHDFS存储在线创建

30、影像图层云端存储管理与发布在线自定义分析流程栅格大数据分析集成深度学习云端分析工作流ArcGIS 栅格大数据-Image Server5月22日 14:00-14:50 103 会议室3 Portal for ArcGIS 共享与协作Portal for ArcGIS 是一种允许您在组织内与其他人共享地图、场景、应用程序和其他地理信息的组件。Portal for ArcGISArcGIS Data Store是一个独立的数据库安装应用程序，主要用于托管 Portal for ArcGIS 的数据图层，是新一代的 Web GIS 系统的数据存储部分。让您轻松配置 Portal for ArcGI

31、S 网站使用联合服务器存储数据与Portal配合使用的数据存储-ArcGIS Data StoreArcGIS Data Store 类型用户类型Named User LevelArcGIS 10.6ArcGIS 10.7ArcGIS Enterprise 10.7：全新的用户类型功能及应用：五种用户类型EditorField WorkerViewerGIS ProfessionalCreator编辑创建浏览（基础版、标准版、高级版）（基础版、标准版、高级版）浏览地图和应用的人群；等同原Level 1贡献、管理数据记录的人群外业采集人群多用途人群；等同原Level 2执行空间分析、高级制图与可

32、视化的人群BIM支持增强、web端分析增强更适用于BIM数据，支持多层级subLayer新Lod Selection选项，节点切换更智能前端支持外壳层/细节分类显示，支持不同学科图层的分类显示新增发布Building类型图层web端剖切分析：适用地质体及BIM等需要内部空间查看的数据，以及地下数据查看性能与效率提升三维模型无极缩放：Lod自动切换机制 更新的用户体验、升级的用户及群组管理体验 全新的用户类型 数据管理功能增强 Portal协作更新改进 Portal Webhooks自动应急处理 三维持续增强 全新APPS，Tracker for ArcGIS、ArcGIS ExcaliburP

33、ortal for ArcGIS 10.7 总结总结：ArcGIS Enterprise 10.7，更稳更快更强！功能增强：1）分布式协作支持暂停和恢复协作。2）sites提供image/media等更多Card支持3）Map Viewer增强等稳定性和性能提升：1）地图服务的共享实例2）多机器站点增加心跳检测机制3）要素服务支持PBF查询，快显性能提升扩展性增强：1)Web Hooks2)使用ArcGIS Enterprise SDK创建SOI和SOE3）AdoptOpenJDK代替了Oracle JDK，JDK版本从8升级到11全新工具：1）新增Notebook Server服务器产品2）

34、GA、GE服务器更多分析处理工具3）Image服务器齐集五大影像能力4）全新的AppsTracker for ArcGISArcGIS Excalibur谢 谢！ArcGIS Enterprise中数据存储与管理共享实例（10.7新特性）MapService2Min:4Max:10MapService1Min:3Max:5Shared instance poolNew at 10.7一、基本概念什么是数据库？什么是SDE？二、RDBMS的数据管理备份还原。高可用。三、NOSQL和NEWSQLNoSQL和NewSQL是什么？为什么会有NoSQL和NewSQL？讲座内容基本概念1、Personal

35、 geodatabase2、File geodatabase3、Enterprise geodatabaseArcGIS Enterprise 中的数据存储ArcGIS Enterprise 中的数据存储数据库与实例Oracle数数据据库库服务服务器器 是由一系列位于文件系统上的物理文件组成，在数据库运行过程中，通过整套高效严谨的逻辑管理这些物理文件。通常将这些物理文件称为数据库数据库，将管理这些物理文件的进程，进程管理的内存称为这个数据库的实例实例。InstanceInstanceDatabaseDatabaseOracle Oracle database database serverse

36、rver启动数据库的过程创建企业级地理数据库（SDE）SDESchemaA schema is a collection of database objects(used by a user.).schema里面包含了各种对象如tables,views,sequences,stored procedures,synonyms,indexes,clusters,and database linksSchemaSDE对象栈结构ArcSDE ObjectsDBMS ObjectsOS ObjectsHardwareOSDBMS EngineArcSDE EngineGeodatabase Objec

37、tsArc EngineCREATE TABLE sensitive_areas(id integer,zone sde.st_geometry);INSERT INTO SENSITIVE_AREAS VALUES(1,sde.st_polygon(polygon(20 30,30 30,30 40,20 40,20 30),4326);空间数据空间数据就是有空间数据就是有 空间字段空间字段 的属性表。的属性表。空间索引空间索引二级过滤二级过滤RDBMS的数据管理备份与恢复是指保护数据库免于数据损失的不同手段与过程，这些过程包括采用各种手段对数据进行备份和保存，以及在发生故障之后通过备份或其

38、他手段重构数据的过程。高可用是由一系列数据库构成的总体系统，在任何时刻，至少有一个节点可以接受用户的请求并提供数据库服务。大多数数据库架构中，有一个主节点处理主要请求，还有若干备用节点用于容灾切换，当主节点不能提供服务时，备用节点成为主节点继续提供服务，用以保证整个系统的可用和稳定。备份与高可用逻辑备份与恢复数据库对象级备份，备份内容是表、索引、存储过程等数据库对数据库对象级备份，备份内容是表、索引、存储过程等数据库对象。象。1、报表库2、读写分离3、不需要整库，只需要个别对象，选择性复制。物理备份与恢复数据库文件级备份，备份内容是操作系统上数据库文件。1、冷备在数据库处于关闭状态时进行备份通

39、常称为冷备份，也称为冷备，脱机备份。2、热备数据库在启动状态时的备份称为热备份，也称为热备，联机备份。热备Change发生时：先将变更后内容记入WAL Buffer再将更新后的数据写入Data Buffer热备Commit发生时：WAL Buffer刷新到DiskData Buffer写磁盘推迟Checkpoint发生时：将所有Data Buffer刷新到磁盘高可用（Data Store）添加备用ArcGIS Data Store机器 通过通过WebWeb配置页面或配置工具配置页面或配置工具configuredatastoreconfiguredatastore 自动备份至备用机器自动备份至备

40、用机器 故障时自动转移至备用机器故障时自动转移至备用机器 间接实现了间接实现了Data StoreData Store的迁移的迁移高可用（流复制）NOSQL和NEWSQLNoSQL，指的是非关系型的数据库。是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。Not Only SQLNoSQL今天我们可以通过第三方平台（如：Google,Facebook等）可以很容易的访问和抓取数据。用户的个人信息，社交网络，地理位置，用户生成的数据和用户操作日志已经成倍的增加。我们如果要对这些用户数据进行挖掘，那SQL数据库已经不适合这些应用了,NoSQL 数据库的发展却能很好的处理这些大的数据。奥卡姆剃刀定

41、律如无必要，勿增实体如无必要，勿增实体没有表结构没有SQL插插入文档入文档db.COLLECTION_NAME.insert(document)更更新文档新文档db.collection.update(,upsert:,multi:,writeConcern:)删删除文档除文档db.collection.remove(,)全文搜索-文档全文搜索-正排索引全文搜索 倒排索引复杂查询-JOINSELECT Websites.id,Websites.name,access_log.count,access_log.dateFROM WebsitesINNER JOIN access_logON We

42、bsites.id=access_log.site_id;NewSQLNewSQLRDBMSNoSQLNewSQL 具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。Portal for ArcGIS的配置和应用场景1.Portal好玩么？2.想玩Portal，你准备好了吗？3.来点总结1.Portal好玩么？Portal的功能及使用场景先认识一下Portal先认识一下Portal以地图为中心的内容管理系统多源类型资源的共享。控制访问用户权限，使得不同的角色访问不同的资源打破壁垒，促进跨部门、跨领域协同共享。使组织中的每个人可以轻松进行资源的分享提供了可视化

43、的配置页面，通过直观的配置方式，零代码快速生成，可扩 展并适配多种设备的Web GIS应用便捷的发现和使用资源二维/三维智能制图无需GIS背景，简单易用3.跨部门/领域协同分享4.高效配置应用程序2.快速的内容发现和制作1.多维内容管理1.多维内容管理01020403多种数据来源专业人员使用的apps，如Desktop、Pro进行业务分析制图，这些数据可以通过门户进行管理。其他业务人员可在portal当中制图。实时、三维数据车辆、人员，污染物扩散、降水、气象，货物运输、设备监控，疾病传播；webscene管理多类型资源ArcGIS datasets and services OGC web s

44、ervices-WMS、KMLCSV,GPX,&ShapefilesWeb maps(.lpk、.lyrx、.pagx、mapx、.zip、.mxd)Map&layer packages(.lpk)Tools&Models各种样例代码与ArcGIS Server的集成联合后自动注册Server上的所有服务多维内容管理演示多源异构资源的整合2.快速的内容发现和制作-智能制图Dynamic ClusteringSmart 3DFast Performance WebGLGraduated SymbolsSmart Heat MapTimeFirefly StyleSize&ColorThemati

45、cRelationship Map(Multivariant)Dynamic and Data-Driven MappingVector Feature TilesBIMMassive Point CloudsLidar 智能制图：帮助我们创造属于自己的2D、3D地图快速智能制图演示制图10.7新特性2.快速的内容发现和制作-时空分析组织设置实用程序服务组织设置服务器前提条件基础分析大数据分析Insights中分析挖掘时空分析 具有相关权限的账号，配置一台托管服务器。为Portal站点配置额外的分析功能（Utility Service）如GeoEnrichment,network utilit

46、y,elevation和hydrology。时空分析时空分析时空分析演示2.快速的内容发现和制作-智能搜索 智能搜索智能搜索 搜索工具：快速检索地图、应用、模板、工具、组织等资源 图库：多种方式，包括标签、评级、评论、我的收藏夹、使用频率和提供的大量细节信息 收藏夹：一键收藏3.跨部门/领域协同分享 基于群组的共享基于群组的共享策略策略 创建群组 成员加入 创建资源，选择分享范围 促进促进部门内协同办公、提高部门内协同办公、提高工作工作效率效率 组织组织间资源共享的解决间资源共享的解决方案方案 Portal to PortalPortal to Portal实现实现跨部门、跨部门、跨领域的业务

47、跨领域的业务协作协作组织机构跨部门跨部门/领域4.高效配置应用程序内容创建使用模板、使用Web AppBuilder、使用Operations Dashboard使用模板构建故事地图采集/编辑数据比较地图/图层显示场景(3D)探索/汇总数据解释影像创建图库地图社交媒体提供本地信息路径/获取方向展示地图快速制图及使用模板分享演示Web AppBuilder轻松几个步骤完成在线应用的搭建轻松几个步骤完成在线应用的搭建创建选择模板选择地图更新微件配置保存大平台，快应用快速搭建应用演示Web AppBuilder进阶 Web AppBuilder开发版https:/ AppBuilder进阶 源码下载

48、、本地部署 可登陆ArcGIS Online 或Portal for ArcGIS 账户 支持微件和主题定制开发HTML/JavaScript/CSS(HTML/JavaScript/CSS(外观外观)特定特定任务任务(功能功能)、布局、布局微微件面板与件面板与行为行为LogoLogo样式样式(颜色等颜色等)默认默认微微件件Operations Dashboard主题：暗色、浅色自定义页眉、界面页眉及界面选择器：类别选择器、数字选择器、日期选择器功能：定义地图、饼图、指示器、仪表、列表、详细信息、文本、嵌入内容等Operations Dashboard演示仪表盘展示镜像城市小结多源异构数据整合

49、和管理数据驱动的智能制图丰富的时空大数据分析组织内外灵活业务共享协作敏捷业务应用搭建随时随地、任意设备获得的能力获得的能力想玩Portal，你准备好了么？依需求做好规划安装前的环境确认配置及进阶开发依需求做好规划单机部署依需求做好规划多机部署依需求做好规划高可用部署环境确认硬件环境操作系统要求防火墙设置域名服务(DNS)和完全限定域名(FQDN)建议SSL 证书.NET 扩展支持功能需要安装 Microsoft.NET FrameworkMicrosoft 核心 XML 服务(MSXML)6地理处理要求页面文件大小要求支持的 Web 浏览器云平台上的ArcGIS Enterprise受支持的虚

50、拟化环境支持的数据库要求https:/ 网络架构网络架构内外网、测试环境、正式环境、网络策略、网络连通方法、域名等 软硬件管理软硬件管理要求要求计算机、存储、中间件、负载均衡、DNS、数据库等 安全管控安全管控网络防火墙端口策略等 操作系统管理操作系统管理计算机名、目录规划、nfs共享存储（文件夹共享等）、NAS存储、上传文件、句柄数修改、临时管理员账号管理等配置及进阶开发进进阶开发阶开发Portal Rest API定制和扩展UI定制功能扩展二次开发基础配置基础配置零代码、系统提供的配置功能主页背景通知栏专题展示内容Site配置基础配置Portal Portal 组织组织 设置设置 常规设置

51、常规设置门户描述、默认语言等 主页设置主页设置背景图像、通栏、专题内容 地图设置地图设置底图库、默认底图、单位等 基础配置Site创建主页App Launcher站点权限控制，安全、轻松共享内置的网页设计器，拖拽式体验与HTML标记集成Site创建演示主页App Launcher站点进阶开发REST API入口地址：https:/域名/arcgis/sharing/管理员REST API入口地址：https:/域名/arcgis/portaladmin/Portal Rest API进行用户、群组和资源内容（items）的一系列操作在线帮助Tips:谷歌翻译https:/ Generate T

52、okenGenerate Token生成token的接口，用于请求资源类似仓库的钥匙 SearchSearch搜索接口，用于搜索资源 CommunityCommunity用户（组织）、群组的增删改查 ContentContent资源内容（item）的增删改查，包括“内容”中文件夹的操作 PortalsPortalsPortal基本信息、语言、webhook等10.7新特性：Webhook是事件驱动信息的一种机制由门户管理员创建、管理和配置在发生与门户项目、组和用户关联的事件时自动通知向唯一的，用户定义的有效接收URL地址发出HTTP请求，以提供有关该事件的信息10.7新特性：Webhook登录

53、sharingportalsselfWebhooks10.7新特性：WebhookCreate Create WebhookWebhook参数解读参数解读 Name:指定webhook的名称。Payload URL:接收有效信息的URL地址 Secret：安全验证使用，可以添加到有效信息以帮助验证接收器上的消息 Configuration：设置webhook的配置属性 Events：定义将触发webhook的事件3.来点总结总结作为在线工具使用作为资源展现网站使用作为资源共享交换平台使用构建时空大数据云服务平台专业和非专业用户地理空间数据挖掘、分析、展现、共享需求经典案例天津生态城地理信息平台

54、天津生态城地理信息平台ArcGIS Pro新一代桌面ApArcGIS ProArcGIS平台结构桌面Web设备portalGIS 服务器Data Store数据存储服务GeoEventServerImageServerGeoAnalyticsServerGISServerProCityEngineIndoorUrban。Apps JavaScript API ArcGIS Runtime ArcGIS Pro SDKSDKs&API矢量大数据实时大数据影像大数据NotebookServer数据科学ArcGIS EnterpriseMonitor 制作发布地图、场景的主要工具 二维、三维地理分析

55、和可视化 影像分析 数据科学ArcGIS Pro在平台中的角色ArcGIS Pro Ribbon界面 二三维融合，多布局视图 更快速（64位、GPU加速、多线程）以工程化的方式对数据和工具进行组织管理 便捷对接ArcGIS web平台ArcGIS Pro 产品特点工程数据库文件夹地图布局符号报表工具ArcGIS Pro 新特性增强BIM支持新增三维插值工具对点要素进行插值并预测3D空间中点要素之间所有位置的值新增深度学习工具物联网实时流服务增强支持根据静态事物属性值变化进行实时显示支持要素轨迹线描绘新增LocateXT扩展模块目标识别影像分类ArcGIS Pro 亮点特性新增“散点矩阵图”图表

56、类型可视化要素中的多个属性字段之间的二元关系新增报表功能新增矢量/栅格大数据分析工具增强的矢量切片功能同一矢量切片图层的多源应用ArcGIS Pro 亮点特性新特性介绍影 像 与 栅 格全动态视频、目标识别、图像分割分类三 维 专 项BIM、三维分析、三维编辑制 图 与 可 视 化投影、图层、符号、图表查 询 与 编 辑条件属性值、多定义、编辑地 理 处 理 工 具功能加强、3D插值其 他 实 用 功 能新界面、报表、资源、扩展制图与可视化投 影流 图 层符 号 系 统图 表制图与可视化-新投影平等地球皮尔斯梅花地图依赖于服务器端投影的图层（例如 web feature layers,map

57、image layers,and image service layers）无法投影到这些坐标系，除非服务器版本为10.7 或更高版本。制图与可视化-接入流图层ArcGIS Pro ArcGIS物联网实时流服务的支持继续增强:能够对各类智能仪表类的传感器数据进行实时显示，如某一国家或地区水位监测站的水位监测数据，可以实时全面检测河流的水位是高于、接近还是低于洪水水位，并可以为该数据创建分析图表。对于某一海域内航行船只，不仅可以显示其实时位置，还可以描绘其总体的行动轨迹线，并且可以更形象地观察类似飓风事件的行动路径制图与可视化-符号系统恒定热点图符号动态热点图符号设置图例面形状制图与可视化新增图

58、表“散点矩阵图”：建立多个属性字段之间的二元关系的可视化图表“数字时钟图”：数据时钟可直观地将时态数据汇总到两个维度，以揭示数据随时间变化的季节性或周期性模式和趋势。查询与编辑条 件 属 性 值多 定 义 查 询编 辑查询与编辑-编辑ArcGIS Pro新增了四个实用编辑工具：分割工具嵌边工具概化工具拆分工具分割多边形嵌边ArcGIS Pro 新增的尺寸注记类型，可方便快速地标注出地块侧面的长度或管道两端之间的距离。三维专项Re v i t 文 件 支 持交 互 式 三 维 分 析三 维 编 辑三维专项-Revit 文件支持与交互式分析三维专项三维数据编辑影像与栅格全 动 态 视 频目 标 识

59、 别影 像 分 类影像与栅格-深度学习工具ArcGIS Image Analyst工具箱中新增加的三个地理处理工具。这些工具支持深度学习框架（如TensorFlow，CNTK和Keras）,使用这些工具可以对遥感影像进行分类和对感兴趣的目标进行识别。支持制作深度学习使用的样本使用深度学习算法对影像像素进行分类使用深度学习算法进行目标识别剔除重复识别目标识别影像分类地理处理其他工具新 界 面报 表扩 展其他实用工具新启动界面支持创建和编辑各类报表：支持生成多页报表，具体报表内容包括：题目详细说明汇总统计注脚页码提供三种样式的报表模板：冷色调暖色调黑白色调其他实用工具-报表Migration|Ad

60、d-Ins高级的制图、编辑、分析 地理处理 开机体验 测量工具UX 新的编辑工具 表达式定义增强 报表 接入流图层 深度学习新功能即将推出 地块管理、偏移打印 并行桌面计算 材质纹理 体元图层ArcGIS Pro A Comprehensive Desktop GISArcGIS Pro|Professional GIS学习资源Training ClassesLearn.ArcGIS.comGeoNDeveloper R打造全新的ArcGIS Pro之定制和开发ArcGIS Pro SDK 概览ArcGIS Pro 定制简介.NET Add-ins 开发ArcGIS Pro API GP工具的

61、调用独立应用程序开发内容概览ArcGIS Pro SDK 概览ArcGIS Pro在“地理空间云平台”中的地位ArcMapArcGIS ProArcGIS Pro 的扩展方式扩展ArcGIS Pro的方式:不支持Java！-基于 ArcPy 的自动化(Python 3.6)-通过 Tasks 配置-基于 Pro SDK for.NET的扩展开发Pro SDK for.NET的开发环境IDE-Visual Stduio 2017.NET framework 4.6.1操作系统 Windows 10(Home,Pro,Enterprise)(64 bit)Windows 8.1(Pro,and E

62、nterprise)(64 bit)Windows 7 SP1(Ultimate,Professional and Enterprise)(64 bit)开发环境搭建安装方式：采用Visual Studio 扩展在MyEsri或者Visual Studio Marketplace中下载开发模式管理配置&模块加载项ArcGIS Pro 定制简介创建工程配置文件Config.damlDesktop Application Markup Language=(DAML)=桌面应用程序标记语言ConfigurationManager配置不一样的Pro.NET Add-ins开发模式搭建第一个Add-in

63、s添加项新建Pro Add-inDEMOAdd-in 管理安装：双击：管理：Add-in Manager（加载项管理器）拷贝：C:Users用户名DocumentsArcGISAddInsArcGISProAdd-In vs Configuration相同点不同点基于Pro SDK 工程模板创建允许对 Pro UI进行定制标准的双击部署安装Add in：允许多个Add-in安装运行在同一个pro进程中Configuration：只能在一个pro的进程中运行定制启动界面、开始界面、启动逻辑（例如用户角色等）ArcGIS Pro API Pro API 组成核心组件Core ExtensionsA

64、rcGIS.Core.dllArcGIS.CoreHost.dll ArcGIS.Desktop.Framework.dll ArcGIS.Desktop.Catalog.dllArcGIS.Desktop.Core.dllArcGIS.Desktop.DataReviewer.dll ArcGIS.Desktop.Editing.dllArcGIS.Desktop.Extensions.dll ArcGIS.Desktop.Geoprocessing.dll ArcGIS.Desktop.Layouts.dllArcGIS.Desktop.Mapping.dllArcGIS.Desktop.

65、TaskAssistant.dllArcGIS.Desktop.Workflow.dllExtensions with no public APIArcGIS.Desktop.Analyst3D.dll ArcGIS.Desktop.Aviation.dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.Common.dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.DataBrowser.dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.DataCollection.dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.

66、dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.GPControls.dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.MvvmUtils.dll ArcGIS.Desktop.BusinessAnalyst.WpfCommon.dll ArcGIS.Desktop.Charts.dll ArcGIS.Desktop.DataSourcesRaster.dll ArcGIS.Desktop.DefenseMapping.dll ArcGIS.Desktop.Editing.PushPull.dll ArcGIS.Desktop.FullMotionVi

67、deo.dll ArcGIS.Desktop.GAWizard.dll ArcGIS.Desktop.Geostatistics.dll ArcGIS.Desktop.LocationReferencing.dll ArcGIS.Desktop.Metadata.dll ArcGIS.Desktop.NetworkAnalysis.Facility.dll ArcGIS.Desktop.NetworkAnalysis.NetworkDiagrams.dll ArcGIS.Desktop.NetworkAnalysis.Transportation.dll ArcGIS.Desktop.Sear

68、ch.dll ArcGIS.Desktop.Sharing.dll ArcGIS.Desktop.TerritoryDesign.dll 没有没有对外外的的API。他他们目前目前仅Esri内部使用内部使用异步编程Pro内部线程模型 GUI线程 特殊的Worker Thread（Main CIM Thread，MCT）异步编程 Async/Await 使用ProFramework的QueuedTask（MCT）API Reference中有这样的说明：“This method must be called on the MCT.Use QueuedTask.Run.”Task t=QueuedT

69、ask.Run()=/调用sdk方法);数据库操作重要类TableSpatialQueryFilterQueryFilterRowCursorRowFeatureField如何链接数据库？连接本地文件数据库Geodatabase fileGeodatabase=new Geodatabase(new FileGeodatabaseConnectionPath(new Uri(C:datageodatabase.gdb);连接SDE数据库Geodatabase enterpriseGeodatabaseViaConnectionFile=new Geodatabase(new DatabaseC

70、onnectionFile(new Uri(C:datasdefile.sde);1.使用sde连接文件连接SDE数据库2.使用属性连接DatabaseConnectionProperties connectionProperties=newDatabaseConnectionProperties(EnterpriseDatabaseType.SQLServer)AuthenticationMode=AuthenticationMode.DBMS,Instance =machineNameinstanceName,Database =databaseName,User =username,Pa

71、ssword =Not1234,Version =dbo.DEFAULT;Geodatabase enterpriseGeodatabaseViaConnectionProperties=new Geodatabase(connectionProperties);属性查询 QueryFilterQueryFilter queryFilter=new QueryFilter WhereClause=COSTCTRN=Information Technology,SubFields=KNOWNAS,OFFICE,LOCATION,PostfixClause=ORDER BY OFFICE;Sear

72、chRowCursorusing(RowCursor rowCursor=table.Search(queryFilter,false)while(rowCursor.MoveNext()using(Row row=rowCursor.Current)string location=Convert.ToString(rowLOCATION);string knownAs=Convert.ToString(rowKNOWNAS);空间查询 SpatialQueryFilter空间查询 SpatialQueryFilterSpatialQueryFilter spatialQueryFilter=

73、new SpatialQueryFilter WhereClause=“DISTRCTNAME=School District 204,FilterGeometry=new PolygonBuilder(new Listnew Coordinate2D(1021880,1867396),new Coordinate2D(1028223,1870705),new Coordinate2D(1031165,1866844),new Coordinate2D(1025373,1860501),new Coordinate2D(1021788,1863810).ToGeometry(),Spatial

74、Relationship=SpatialRelationship.Within;where空间查询 SpatialQueryFilterSearchRowCursorUsing(RowCursor Cursor=FeatureClass.Search(spatialQueryFilter,false)while(Cursor.MoveNext()using(Feature feature=(Feature)Cursor.Current)Console.WriteLine(feature.GetObjectID();编辑重要的类 EditOperation编辑模块以及草图绘制可以进行创建，修改和

75、删除操作GeometryEngineGeometryEngine 是一个重要的图形操作的类BufferClipDifferenceNearestPointMoveProject查询与编辑DEMOGP工具的调用使用GP工具模型和脚本工具（自定义GP）系统自带GPstring input_roads=C:dataInput.gdbPlanA_Roads;string buff_dist_field=Distance;string input_vegetation=C:dataInput.gdbvegtype;string output_data=C:dataOutput.gdbClippedFC2

76、;string tool_path=C:dataCompletedModels.tbxExtractVegetationforProposedRoads;var args=Geoprocessing.MakeValueArray(input_roads,buff_dist_field,input_vegetation,output_data);return Geoprocessing.ExecuteToolAsync(tool_path,args);var valueArray=await QueuedTask.Run()=objectvar g=new List()geometry,retu

77、rn Geoprocessing.MakeValueArray(g,null,8000 Meters););await Geoprocessing.ExecuteToolAsync(analysis.Buffer,valueArray););使用GP工具调用GP面板string input_points=C:dataca_ozone.gdbozone_points;string output_polys=C:dataca_ozone.gdbozone_buff;string buffer_dist=2000 Meters;var param_values=Geoprocessing.MakeV

78、alueArray(input_points,output_polys,buffer_dist);Geoprocessing.OpenToolDialog(analysis.Buffer,param_values);调用GP服务string tool_path=C:dataagsonline.agsNetwork/ESRI_DriveTime_USCreateDriveTimePolygons;string in_point=C:MyProjectMyProject.gdbapoint;var result=await Geoprocessing.ExecuteToolAsync(tool_p

79、ath,Geoprocessing.MakeValueArray(in_point,3 9 12);GP工具演示DEMO独立应用程序独立应用程序Console app或者WPF appNote:目标平台：设置为x64 不能使用Any CPUMain函数上添加STAThread属性必须先调用Host.Initialize类似于IAoInitialize.Initialize();可以使用Pro离线许可或者勾选自动登录不能使用不能使用Pro UIPro UI！独立应用程序DEMOArcGIS Pro SDK开发资源不得不说的ArcGIS Pro使用思维ArcGIS Pro 概述ArcGIS Pro

80、新一代专业GIS桌面软件全新的产品架构提升的内部实力灵活的界面布局科学的功能分类多窗口工作模式桌面能力大整合工作资源工程化与云端无缝衔接更多的功能特色ArcGIS Pro不会用！常用功能找不到制图表达在哪找？Toolbox去哪了！找不到！怎么用？累觉不爱不会用！不好用！ArcGIS 桌面产品ArcMapArcGIS ProArcGIS Pro 使用思维ArcGIS Pro 1：界面布局及响应机制 2：工作资源工程化管理 3：地理处理 4：编辑 5：地图符号化 6：布局界面布局及响应机制界面布局功能栏选项卡视图窗格熟悉的GUI界面布局灵活的界面布局功能栏功能的科学分类与组织关联选项卡选择不同数据

81、，激活关联选项卡窗格回顾ArcMap：开关对话框；对话框套对话框，层层开，层层关窗格根据所选数据，自如切换窗格内容：独立工作，内容相关，不限制其他窗口的活动总结1、灵活的界面布局2、功能的科学分类和组织3、与用户工作内容高度相关的界面响应机制：选择不同数据，激活关联选项卡根据所选数据，自如切换窗格内容使用简单，操作灵活，高效工作工作资源工程化管理工程引入工程概念：打包工作资源并科学管理工程：可用来存储人们用于GIS工作中的所有数据、地图、布局、图表、工具等。工程通过目录窗格实现工程管理：细致项目名录多项资源通道地理处理地理处理地理处理更好用：便捷搜索，常用收藏，最近应用列表，历史可追寻地理处理

82、窗格化设置与应用工具编辑编辑流程化要素创建：创建要素添加属性取消编辑会话：无需“开始”，只需保存编辑流程化要素创建：创建要素添加属性编辑取消编辑会话：无需“开始”，只需保存流程化要素编辑：选择要素执行编辑编辑流程化要素编辑：选择要素执行编辑编辑内容窗格“按编辑列出”选项卡及“按捕捉列出”选项卡可控制图层编辑的权限编辑内容窗格“按编辑列出”选项卡及“按捕捉列出”选项卡可控制图层编辑的权限地图符号化地图符号化符号化系统：升级的符号化能力及体验，实现艺术和科技的结合透明度1234地图符号化制图表达多比例制图道路平交制图表达符号层效果符号层类型+符号层效果：满足丰富的制图要求地图符号化图片填充：创建真

83、实纹理地图多比例制图ArcMapArcGIS Pro道路平交标注：MapLex高级智能标注引擎MapLex：ArcGIS Pro的默认标注引擎标注：MapLex位置放置属性索引标注效果堆叠标注偏移效果（左图：设置前；右图：设置后）分开单词效果标注：标注类标注类：特定要素特定标注，不同要素不同标注布局布局灵活布局布局多布局：布局地图范围独立于地图和其他布局布局总结与工作内容高度相关的界面响应机制工作资源的工程化管理用户体验升级的地理处理工具使用要素编辑流程化功能全面的地图符号化多视图多布局ArcGIS ProArcGIS Runtime SDK for.NET 高级开发离线主要学习ArcGIS

84、Runtime 强大的离线模式，以及主流的离线数据加载精细化编辑，图形分析主要介绍ArcGIS Runtime中是如何进行图形分析的，以及图形的编辑网络分析网络分析是地理信息重要的内部，本课程主要介绍网络分析方面的介绍，并且结合案例来深入的了解三维ArcGIS Runtime 支持强大的三维能力，支持多种数据源，本课程详细介绍ArcGIS Runtime三维开发移动端开发随着技术的发展，C#也可以开发Android,iOS 移动应用程序，本节作为内容扩展的方式，给大家带来.NET开发移动的案例目录ArcGIS Runtime 开发基础回顾June2018Update 1Update 2ArcG

85、IS Runtime SDK for.NET 架构开发基础 开发基础 核心对象 二维开发基本组成 三维开发基本组成 图层 图层逻辑分类 基本要素 FeatureLayer GaphicOverlay Feature Geometry Symbol RenderArcGIS Runtime 演示实例主要对象层次结构服务服务ProtalProtal图形符号符号UIUIMappingMappingGPGP栅格栅格主要功能模块应用的类图层图层：-Tiled layer-Image layer-Feature layer-Graphic layers-Scene layer-Portal地图：-Web

86、Map-MapViewer-Portal API-地图场景场景：-Web Scene-Scene Viewer-可视化可视化-Callout-Popup-Symbol-Render-Graphic-查询查询：-Query-Identity-Find-分析分析：-Geocoding-Routing-Visual Analyst-Geometry Engine-Geoprocessing-编辑离线：-Download-Edit-Sync-Routing-Geocoding-vtpk-mmpk-离线编辑：-Add-Delete-Update-Attachments-Related table-Geo

87、View 是地图展示的父类，包括地图操作的常规方法MapView 是二维开发的主要对象SceneView是三维开发的主要对象核心对象GeoViewGeoViewMapViewSceneView地图视图主要用来显示和控制二维地图，它是二维开发的入口底图主要用来管理用作底图，一般只能看，作为参考使用业务图层主要用来管理，编辑查询选择的图层临时图层临时绘制的图层，作为辅助业务，不是永久性保存书签对于感兴趣的区域可以用书签的形式保存下来二维开发基本组成重要的接口-MapView-Map-BaseMap-GraphicOverLay-Bookmarks-OperationalLayer二维开发主要接口图

88、谱MapViewMapGraphicOverlaysOperationalLayerBaseMapBookmarksTiledLayerMapImageLayerRasterLayerFeatureLayerLayersArcGISVectorTiledLayerEncLayerMapView和Layers的关系MapView(底图展示容器)Map(地图)OperationalLayers(业务图层)-FeatureLayer-FeatureCollectionLayer-RasterLayerGrapchicsOverLayer(临时图层)-点，线，面Basemap(基础底图)ArcGIST

89、iledLayerArcGISVectorTiledLayerArcGISMapImageLayer高程主要用来显示三维高程地形起伏的相机主要用来控制三维场景视角的三维开发基本组成三维视图-主要用来显示和控制三维场景，它是三维开发的入口底图-主要用来管理用作底图，一般只能看，作为参考使用业务图层-主要用来管理，编辑查询选择的图层临时图层-临时绘制的图层，作为辅助业务，不是永久性保存书签-对于感兴趣的区域可以用书签的形式保存下来三维开发主要接口图谱ElevationSourceRasterElevationSource ArcGISTiledElevationSourceSceneViewSur

90、faceRaster 1:*LocalLocalSceneCamaraGraphicOverlaysOperationalLayerBaseMapBookmarksServerServerTiledLayerMapImageLayerRasterLayerFeatureLayerLayersSceneLayerSceneView和Layers的关系SceneView(底图展示容器)Scene(场景)OperationalLayers(业务图层)-FeatureLayer-ArcGISSceneLayerArcGISSceneLayer（三维图层）（三维图层）-RasterLayerGrapch

91、icsOverLayer(临时图层)-点，线，面Sureface(高程地形图层)-ElevationSource-ArcGISTiledElevationSource-RasterElevationSource Basemap(基础底图)ArcGISTiledLayerArcGISVectorTiledLayerArcGISMapImageLayer底图图层（二维/三维）BaseMap业务图层OperationalLayer绘制图层（临时图层）GraphicOverlayer高程图层（三维）Surface图层逻辑分类SurfaceGraphicOverlaysOperationalLayerB

92、aseMapImageTiledLayerImageTiledLayerImageTiledLayer底图图层业务图层高程图层（Layer）用来在地图&场景中的地理数据图层（Layer）通过渲染器（Renderer）来符号化数据基础底图（Basemap）业务图层（OperationalLayers）都是layer的集合Layer是所有图层父类所有子类图层都继承Layer的属性Layer的数据源既可以是在线的也可以是离线的LayersServiceImageTiledLayerLayerArcGISVectorTiledLayerFeatureCollectionLayerMobileBaseL

93、ayerArcGISSceneLayerImageAdjustmentLayerWmsLayerArcGISMapImageLayerImageTiledLayerWmtsLayerArcGISTiledLayerRasterLayerFeaturelayerEncLayerFeaturelayer大多数图层既可以底图用又可以当业务图层用大多数图层既可以在三维中使用又可以在二维中使用仅有个别图层只能在三维里用，比如SceneLayer仅有个别图层只能在二维里用，比如ENCLayer在二维里用和在三维里里功能完全对等Layer与二维三维的关系GeoViewMapViewScenViewArcGI

94、SMaplayersScenlayer仅三维FeatureLayerRasterLayerMapImageLayerTiledLayerArcGISSceneSurfaceGeometry是具体的图形Geometry有三种类型FeatureLayerFeatureLayerGeoPackageFeatureTableFeatureShapefileFeatureTableFeatureCollectionTableFeatureTableArcGISFeatureTableServiceFeatureTable GeodatabaseFeatureTableGeometry PointPoly

95、gonPolyLine 组合继承MapSceneOR Featurelayer负责与Map或者Scene交互FeatureTable种类多样，用来获取不同的数据源Feature是其中的一个记录GraphicOverlay临时图层 绘制图层GraphicGraphicMapSceneGraphicGemetrySymbolGraphicGeometry PointPolygonPolyLine OR GraphicOverlay 负责与Map或者Scene交互GraphicOverlay 是Graphic的集合Graphic 是具体的临时图形要素Graphic 通过Symbol来可视化Featu

96、re与Graphic都是地理信息要素Feature保存在Layer中，Graphic保存在Graphicoverlay中Feature可做持久化，Graphic只做临时图层Feature&GraphicGeoElmentGraphicFeatureArcGISFeatureGraphicOverLayFeatureTableFeatureLayerGeometryMapPointMultipointEnvelopMultipartPolylinePolygonGeometry是真实世界的地物的地理信息表达具有三种基本类型，点，线，面具有经纬度坐标和空间参考GeometrySymbolMulti

97、LayerSymbolFillSymbolMarkSymbolLineSymbolSimpleLineSymbolSimpleFillSymbolSimpleMarkSymbolPictureMarkSymbolTextSymbol符号渲染SymbolsLine symbolsMarker symbolsFill symbolsText symbolsComposite symbols图形（Graphic）-几何（Geometry）-属性（Attribute）-符合（Symbol）符号（Symbol）-Picture,Marker,Line,Fill,Composite、Text渲染（Rend

98、erer）-简单（Simple）-唯一值（Unique Value)-分类(Class Break)-热度图（Heatmap）基本要素间的关系GraphicOverLayerFeatureLayerFeatureLayerGraphicOverLayerGraphicGeometrySymbolFillSymbol面符号LineSymbol线符号MarkerSymbol点符号Point 点Polyline线Polygon面FeatureMap&SceneMapView&SceneView图层GeometrySymbol属性ArcGIS Runtime 离线离线模式_离线同步1.服务模式2.桌面

99、模式不容忽视的离线离线：不需要网络环境离线数据类型1.图层离线底图图层离线tpkvtpk业务图层数据离线.geodatabaseShapefileKmlRaster.2.地图离线Mmpk3.功能离线地理编码网络数据集支持多种类型离线数据tpk&切片缓存geodatabaserasterShapfilesVtpk矢量切片Spk、slpk三维离线数据类型图层离线移动地图包是对地图统一打包移动地图包里可以包含多个地图移动地图包里打包了所有地图资源地图组织方式数据符号离线数据类型地图离线mmpkMap1Map2Map3数据数据符号符号地地图组织方式方式MMPK制作1、“Create Mobile Ma

100、p Package”工具CreateMobileMapPackage_management(in_map,output_file,in_locator,area_of_interest,extent,clip_features,title,summary,description,tags,credits,use_limitations)移动地图包制作2、python脚本移动地图包使用使 用String path=Environment.getExternalStorageDirectory()+/ArcGIS/ArcGIS/chinamap.mmpkchinamap.mmpk;final fi

101、nal MobileMapPackage mobileMapPackage=new new MobileMapPackage(path);mobileMapPackage.addDoneLoadingListener(new new Runnable()Overridepublic void public void run()if if(mobileMapPackage.getLoadStatus()=LoadStatus.LOADEDLOADED)map=mobileMapPackage.getMaps().get(0);mapViewmapView.setMap(map););mobile

102、MapPackage.loadAsync();com.esri.arcgisruntime.mapping.mobilemappackagecom.esri.arcgisruntime.mapping.mobilemappackageMobileBasemapLayerMobileBasemapLayerMobileMapPackageMobileMapPackage移动地图包接口离线模式离线同步最适合支持将数据共享给多个用户，该模式允许多个离线用户离线时编辑相同的数据层并在以后同步数据。该模式允许将底图下载到设备并离线使用桌面模式最适合支持更新频度低的只读应用场景。离线格式是mmpk,需要A

103、rcGIS Pro创建的服务编辑模式服务浏览模式桌面模式服务模式的俩种离线工作流WebMap离线离线工作流方式一 按需工作流方式二 预定义工作流预定义的工作流1234服务器端规划要下载的区域外业人员获取规划下载区域列表选择离选择离线区域线区域离线下离线下载载按需工作流外业人员根据需要自己确定下载区域下载离线数据编辑同编辑同步步Demo演示Try it ShapefileShapefileFeatureTable 关键接口关键接口ArcGIS Runtime 分析功能&空间关系空间分析相交非相交修型共边等分线面切割面线切割线切割面坐标转换缓冲分析计算面积、长度、距离标注中心点空间关系计算并、交、

104、切、取反Json格式转换GeometryEngine空间分析核心对象演示demoTry it 小试牛刀ArcGIS Runtime 路网分析基本流程构建本地的RouteTask任务类构建RouteTask的参数（起止点、停靠点）调用solve方法求解路径分析的结果获取结果并添加至地图上网络分析ArcGIS Runtime 三维开发三维ElevationSourceRasterElevationSource ArcGISTiledElevationSourceSceneViewSurfaceRaster 1:*LocalLocalSceneCamaraGraphicOverlaysOperati

105、onalLayerBaseMapBookmarksServerServerTiledLayerMapImageLayerRasterLayerFeatureLayerLayersSceneLayer场景（Scenes）三维图层（Layers）三维符号（3D symbols）表面高程（Elevation surface）三维开发核心对象ScnenViewSceneSceneLayer创建场景SceneLayer加载离线三维图层SLPKHeadingPitchroll相机导航三维场景导航的深入认识俯仰角偏航角翻滚角ArcGISTiledElevationSourceSurfaceBaseSurfa

106、ce使用高程TextSymbolMapPointGraphicGraphicOverlay如何添加文字相机控制器 三种相机控制模式详细的控制参数 与目标的水平角 与目标的高低角 与目标的距离追踪 水平角追踪 俯仰角追踪 翻滚角追踪视域视线分析能力 2三维分析-基于GPU-静态-视线分析-视域分析-点位置-视域分析-相机-视域分析-GeoElement-动态-视线分析-视域分析-点位置-视域分析-相机-视域分析-GeoElement 1视域视线分析关系图谱SceneViewAnlysisOverlayAnlysisOverlaysAnlysisLineOfSightViewshedLocatio

107、nLineOfSightGeoElementLineOfSightLocationViewshedGeoElementViewshed1:11:*1:*自定义视域视线颜色视域分析参数 水平角 俯仰角 水平观察角度 垂直观察角度 最近距离 最远距离ArcGIS Runtime ARArcGIS Runtime 跨平台篇-Xamarin100.X100.X100.X跨平台跨设备QTQTOS XOS XWindows Windows StoreStoreJavaSEJavaSEiOSiOSAndroidAndroidWindows Windows PhonePhoneMobileMobileDesk

108、topDesktopEmbeddedEmbedded.NET.NETWindowsWindowsDesktopDesktopWindows Windows StoreStoreWindows Windows PhonePhoneWindowsWindowsDesktopDesktopWindows Windows UWPUWPWindows Windows UWPUWPWindowsWindowsDesktopDesktop10.2.x100.xmacOSmacOS Xamarin简介 ArcGIS Runtime for.NET 移动端开发环境搭建 ArcGIS Runtime for.NE

109、T移动端HelloWorld入门 ArcGIS Runtime for.NET 和Android,iOS开发对比 ArcGIS Runtime for.NET 移动端开发总结目录Xamarin是一套跨平台解决方案,目的是使用C#语言开发原生的iOS，Android，Mac和Windows应用一句话Xamarin简介开源开源跨平台跨平台免费免费可以有几种开发方式开发原生的Android开发原生的iOS开发跨平台应用程序FormiOS C#UIiOS C#UIAndroid C#UIAndroid C#UIWindows C#UIWindows C#UI共享共享C#业务代码业务代码100%原生原生

110、API调用调用高效的执行高效的执行C#C#后台后台C#C#后台后台C#C#后台后台一套后台一套后台C#MobileC#Mobile一套界面UIAPP界面后台逻辑ArcGIS Runtime SDK for.NET/XamarinArcGIS Runtime SDK for.NET 架构多平台支持 离线ArcGIS Runtime for.NET/Xamarin 环境搭建首先思考你的开发环境搭建在哪里?是要开发Android还是iOS 还是 跨平台?iOSAndroidMacWindowVisual Studio 2017 适用于Android,iOS,Windows，Web和云Visual S

111、tudio for Mac 适用于Android,iOS MacOS,Web和云选择开发环境？Window和Mac都可以一台装有Visual Studio 2017 Windows电脑一台装有Xcode的Mac电脑或虚拟机ArcGIS Runtime SDK for.NET-开发ArcGIS Runtime 必备如果你想用Window开发iOS和Android需要准备什么？Mac电脑或虚拟机-硬件Xcode-开发工具Visual Studio for Mac-开发工具ArcGIS Runtime SDK for.NET-开发ArcGIS Runtime 必备如果你想用Window开发iOS和A

112、ndroid需要准备什么？创建一个原生的Android地图应用程序创建一个原生的iOS地图应用程序创建一个跨平台Forms地图应用程序小试牛刀Hello WorldSo Easy创建一个原生的Android 地图应用创建一个原生的Android Android 地图应用创建一个原生的iOS地图应用创建一个跨平台地图应用对比着来认识Xamarin工程结构对比对比着来认识XamarinAndroid MainActivityAndroid MainActivity对比着来认识XamarinAndroid Android 布局对比着来认识XamariniOSiOS 工程结构对比着来认识Xamarin

113、iOSiOS storyboardstoryboardiOS ViewController对比着来认识XamarinXamarinArcGIS Runtime SDK for.NET/Forms能不能使用原生写好的库？Xamarin 数据采集案例demoXamarin 开发的是原生的Android应用程序Xamarin 开发的是原生的iOS应用程序Xamarin 开发 Android和iOS 用的是C#Xamarin既可以在Windows上开发，也可以是MacXamarin用的IDE是Visual Studio(Window)或者Visual Studio for MacXamarin API

114、 可以和原生的一一对应Xamarin可以利用forms 开发跨平台Xamarin 开发需要原生开发的知识总结学习资源官方入门实验室https:/ArcGIS Runtime SDK for Android高级开发Runtime SDK 概览Runtime SDK 能力篇Runtime SDK 开发篇版本与授权机制内容概览数据可视化查询、编辑空间分析离线几何计算数据离线Runtime SDK 概览一整套用于快速构建本地GIS应用程序并部署到不同平台的应用程序开发包。ArcGIS Runtime SDK概览macOSSDK2D、3D Mapping and GIS capabilitiesArcG

115、IS Runtime-应用领域与应用场景商业服务公共安全自然资源政府管理教育应急军事交通数据采集类应用巡检类应用资源展示类应用其他场景移动GIS应用常见应用场景生活服务类ArcGIS Runtime-移动GIS行业应用案例基础测绘野外调绘系统智慧地调平台内外业一体化采集系统地下空间属性调查入库一体化工具林地作业变更采集系统内蒙古自治区领导用图征地补偿领导综合用图天然气管线巡检应用地下空间三维展示应用Runtime SDK 能力篇 二维数据可视化 地图显示 二维要素符号、图层渲染 三维数据可视化 三维场景显示 三维要素符号、图层渲染 数据查询检索 资源浏览 图查属性、属性查图 数据统计 分组统计

116、、组合统计数据可视化、数据查询统计 空间几何计算 空间关系 投影转换 路网分析 路径分析 可达性分析 高级地理分析 视线分析 视域分析 扩展分析能力 空间几何计算与分析能力 数据采集 数据离线 数据同步离在线数据采集与编辑的能力 三维能力进一步提升 点云场景图层的支持 点场景图层的支持 地下场景的展示能力 移动场景包的支持（.mspk）更强大的离线工作模式 使用本地存储的basemap（vtpktpk）支持下一代的地址定位器和切片包（.loz，.tpkx）更强大的标注功能 WFS图层，Group Layers的支持 KML Tours支持Runtime SDK 100.5新特性点云场景图层支持

117、地下场景展示让更多人机交互方式成为可能。AR、VR的支持（Beta）AR管线巡检AR场景展示VRRuntime SDK 开发篇示例代码、帮助文档、API文档https:/ Android开发回顾地图(场景)显示的基本流程2、初始化一个地图（场景）3、通过数据源（在线/离线）加载一个地图图层4、设置切片图层为地图底图5、地图（场景）容器显示地理内容1、创建一个地图（场景）容器并绑定到对象叠加叠加图层图层地图地图/场景场景MapView mMapView=(MapView)findViewById(R.id.mapView);ArcGISMap map=new ArcGISMap();String

118、 strMapUrl=“切片地图服务地址;ArcGISTiledLayer arcGISTiledLayer=new ArcGISTiledLayer(strMapUrl);Basemap basemap=new Basemap();basemap.getBaseLayers().add(arcGISTiledLayer);map.setBasemap(basemap);mMapView.setMap(map);SceneView mSceneView=(SceneView)findViewById(R.id.sceneView);ArcGISScene scene=new ArcGISSce

119、ne();scene.setBasemap(basemap);mSceneView.setScene(scene);地图视图-MapView-显示和控制二维地图，二维地图开发的入口地图内容 ArcGISMap-地图内容的管理，包括底图、业务图层等底图-BaseMap-管理底图，一般只能看，做参考图层使用业务图层-OperationalLayer-管理业务图层，用来编辑、查询、选择的图层临时图层-GraphicOverLay-临时绘制的图层，作为辅助业务，存在于内存中书签-Bookmarks-对于感兴趣的区域可以用书签的形式保存下来二维地图的核心对象二维地图的组成和对象间层级关系MapView(

120、地图视图)Map(地图内容)Basemap(底图)ArcGISTiledLayerArcGISVectorTiledLayerArcGISMapImageLayerOperationalLayers(业务图层)FeatureLayerFeatureCollectionLayerRasterLayerGrapchicsOverLayer(临时图层)点，线，面（Graphics）MapView mMapView=findViewById(R.id.mapView);ArcGISMap map=new ArcGISMap();mMapView.setMap(map);ArcGISTiledLayer

121、 arcGISTiledLayer=new ArcGISTiledLayer(“地图服务地址”);Basemap basemap=new Basemap();basemap.getBaseLayers().add(arcGISTiledLayer);map.setBasemap(basemap);for(int i=0;ilayerCount;i+)FeatureLayer layer=new FeatureLayer(数据来源);map.getOperationalLayers().add(layer);GraphicsOverlay overlay=new GraphicsOverlay(

122、);mMapView.getGraphicsOverlays().add(overlay);场景视图-SceneView-显示和控制三维场景，三维功能开发的入口场景内容 ArcGISScene-三维地图内容的管理，包括底图、业务图层等底图-BaseMap-管理底图，一般只能看，作为参考图层使用业务图层-OperationalLayer-管理业务图层，用来编辑、查询、选择的图层临时图层-GraphicOverLay-临时绘制的图层，作为辅助业务，存在于内存中书签-Bookmarks-对于感兴趣的区域可以用书签的形式保存下来高程-Surface-主要用来显示三维高程地形起伏的相机-Camera-主

123、要用来控制三维场景视角的三维地图的核心对象三维地图的组成和对象层级关系SceneView(场景视图)Scene(场景内容)Basemap(基础底图)ArcGISTiledLayerArcGISVectorTiledLayerArcGISMapImageLayerOperationalLayers(业务图层)FeatureLayerArcGISSceneLayer（三维图层）RasterLayerGrapchicsOverLayer(临时图层)点，线，面（Graphics）Surface(高程地形图层)ElevationSourceArcGISTiledElevationSourceRaster

124、ElevationSourceSceneView mSceneView=findViewById(R.id.sceneView);ArcGISScene scene=new ArcGISScene();mSceneView.setScene(scene);ArcGISTiledLayer arcGISTiledLayer=new ArcGISTiledLayer(“地图服务地址”);Basemap basemap=new Basemap();basemap.getBaseLayers().add(arcGISTiledLayer);map.setBasemap(basemap);Graphic

125、sOverlay overlay=new GraphicsOverlay();mMapView.getGraphicsOverlays().add(overlay);地图的基本操作与地图事件DefaultMapViewOnTouchListenerDefaultMapViewOnTouchListenerMapView.OnTouchListenerMapView.OnTouchListenerMapScaleChangedListenerMapScaleChangedListenerMapRotationChangedListenerMapRotationChangedListenerGeo

126、ViewGeoViewMapViewMapViewSceneViewSceneViewAttributionTextChangedListenerAttributionTextChangedListenerDrawStatusChangedListenerDrawStatusChangedListenerLayerViewStateChangedListenerLayerViewStateChangedListenerNavigationChangedListenerNavigationChangedListenerSpatialReferenceChangedListenerSpatialR

127、eferenceChangedListenerViewpointChangedListenerViewpointChangedListenerArcGISMapArcGISMapArcGISSceneArcGISSceneArcGISMap.BasemapChangedListenerArcGISMap.BasemapChangedListenerLoadStatusChangedListenerLoadStatusChangedListenerArcGISScene.BasemapChangedListenerArcGISScene.BasemapChangedListener状态事件操作事

128、件identifyGraphicsOverlayAsyncidentifyGraphicsOverlayAsyncidentifyLayerAsyncidentifyLayerAsyncView.OnTouchListenerView.OnTouchListenerCameraControllerCameraControllerCameraDistanceChangedListenerCameraDistanceChangedListenerCameraHeadingOffsetChangedListenerCameraHeadingOffsetChangedListenerCameraPit

129、chOffsetChangedListenerCameraPitchOffsetChangedListener加载状态变化底图更改地图点击事件（点击、双击、按压滑动等）地图默认点击事件地图比例尺变化事件地图显示方向变化事件DefaultSceneViewOnTouchListenerDefaultSceneViewOnTouchListener地图默认点击事件（三维）地图视距、视高、视角变化（三维）地图事件用法平移-拖动平移-拿起放大缩小旋转多指拖动-上下多指拖动-左右/设置地图控件点击事件mMapView.setOnTouchListener(new MapView.OnTouchListe

130、ner()Overridepublic boolean onDoubleTap(MotionEvent e)/双击return false;Overridepublic boolean onDown(MotionEvent e)/按下return false;Overridepublic boolean onSingleTapUp(MotionEvent e)/单击return false;Overridepublic void onLongPress(MotionEvent e)/长按Overridepublic boolean onTouch(View v,MotionEvent even

131、t)return false;);操作事件示例实现流程1、创建SketchEditor对象2、设置要素绘制模式（点、线、面等）3、图形绘制完毕后获取当前图形图形绘制流程解析/创建一个SketchEditor对象并设置给MapViewSketchEditor mSketchEditor=new SketchEditor();mMapView.setSketchEditor(mSketchEditor);/根据需要设置绘图模式mSketchEditor.start(SketchCreationMode.POINT);/绘制点mSketchEditor.start(SketchCreationMod

132、e.POLYLINE);/绘制线mSketchEditor.start(SketchCreationMode.POLYGON);/绘制面mSketchEditor.start(SketchCreationMode.FREEHAND_LINE);mSketchEditor.start(SketchCreationMode.FREEHAND_POLYGON);/绘制操作mSketchEditor.undo();/撤销mSketchEditor.redo();/重做mSketchEditor.clearGeometry();/清除mSketchEditor.stop();/停止绘制/获取绘制的图形G

133、eometry sketchGeometry=mSketchEditor.getGeometry();扩展DefaultMapViewOnTouchListener 类实现复杂符号绘制Graphic/Feature=Geometry+Attribute+Symbol基本流程-创建Geometry对象，如Point、Polyline、Polygon-创建Symbol对象，并设置符号化样式信息，如简单符号、图片符号等。-创建Graphic对象，并利用Geometry、Symbol、Attribute（可选）初始化-将Graphic添加到GraphicOverlay中显示点、线、面的组成及加载过程解

134、析GraphicOverlay支持统一渲染样式，通过Renderer实现/创建图形Point pt=new Point(34.056295,-117.195800,SpatialReferences.getWgs84();/创建图形的颜色和符号int blue=Color.rgb(0,0,255);SimpleMarkerSymbol markerSymbol=new SimpleMarkerSymbol(blue,14,SimpleMarkerSymbol.Style.TRIANGLE);/添加图形GraphicsOverlay overlay=new GraphicsOverlay();m

135、MapView.getGraphicsOverlays().add(overlay);overlay.getGraphics().add(new Graphic(pt,markerSymbol);查询操作-图查属性/设置事件监听mMapView.setOnTouchListener(mMapViewTouchListener);ListenableFuture identifyGraphic=mMapView.identifyGraphicsOverlayAsync(grOverlay,screenPoint,10.0,false,2);/识别Graphic/获取Graphic识别结果iden

136、tifyGraphic.addDoneListener()-List identifyLayerResults=identifyGraphic.get();）;/设置事件监听mMapView.setOnTouchListener(mMapViewTouchListener);ListenableFutureList identifyLayerResultsFuture=mMapView.identifyLayersAsync(screenPoint,12,false,10);/识别Feature/获取Feature识别结果identifyLayerResultsFuture.addDoneLi

137、stener()-List identifyLayerResults=identifyLayerResultsFuture.get(););ServiceFeatureTable、QueryParameters基本流程-创建一个ServiceFeatureTable对象，并添加到地图-创建QueryParameters对象，并设置查询参数-ServiceFeatureTable执行查询操作-mServiceFeatureTable.queryFeaturesAsync(queryparameter)-处理查询结果信息-listenableFuture.addDoneListener(）查询操作

138、-属性查图ServiceFeatureTable mServiceFeatureTable=new ServiceFeatureTable(getResources().getString(“FeatureService服务地址”);/创建查询参数QueryParameters query=new QueryParameters();/设置查询条件query.setWhereClause(“upper(STATE_NAME)LIKE%”+“待查询关键字”+“%”);/查询要素final ListenableFuture future=mServiceFeatureTable.queryFeat

139、uresAsync(query);/通过异步方式获取查询结果future.addDoneListener(new Runnable()Overridepublic void run()try/获取查询结果集对象FeatureQueryResult result=future.get();/获取查询结构列表if(result.iterator().hasNext()Feature feature=result.iterator().next();Envelope envelope=feature.getGeometry().getExtent();mMapView.setViewpointGeo

140、metryWithPaddingAsync(envelope,200);/设置要素选择状态mFeaturelayer.selectFeature(feature);else/没有找到相关要素 catch(Exception e)/异常处理);离线的几何运算相交非相交修型共边等分线面切割面线切割线切割面GeometryEngineGeometryEngine组件组件空间关系：并、交、切、取反计算面积、长度、距离投影转换缓冲分析标注中心点空间关系计算查找最近节点Json格式转换com.esri.arcgisruntime.geometry.GeometryEngine离在线一体化数据采集流程服务编

141、辑模式服务浏览模式桌面模式最适合支持将数据共享给多个用户，该模式允许多个离线用户离线时编辑相同的数据层并在以后同步数据。该模式允许将底图下载到设备并离线使用。桌面模式最适合支持更新频度低的只读应用场景。离线格式是mmpk,需要ArcGIS Pro创建的 视线分析 LocationLineOfSight 视域分析 LocationViewshed GeoElementViewshed 地理分析服务 GeoprocessingTask高级分析功能综合案例RuntimeViewer工程结构Base-应用程序基类BMOD-业务功能MapModule-地图模块ProjectsModule-工程列表Roo

142、tAct-应用程序启动页SystemModule-系统功能模块Common-公共功能Config-配置信息EventBus-事件中心GloabApp-App全局信息Permission-权限控制Utils-工具类Widget-功能组件文件夹Common-公共功能LayerManagerWidget-图层管理XXX组件XXX组件ArcGIS Runtime SDK for Android通用开发框架开源项目开源项目综合案例ArcGIS Runtime SDK for Android通用开发框架二维模式三维模式GitHub地址https:/ Runtime SDK for Android通用开发框

143、架版本与授权机制ArcGIS Runtime 100.5 版本与能力StandardStandardLicense Key所有Basic版功能额外的数据支持，包括Shapefile、Geopackage，ENC Layers影像功能本地Raster layers使用 raster functions使用Raster 作为高程数据源文件形式使用KML数据视觉分析功能，包括：视线分析、视域分析。AdvancedAdvancedLicense Key仅使用Java、.net和Qt SDKs添加Local Server支持。BasicBasicNamed User-Level 2-Editor,Fie

144、ld Worker,Creator,or GIS ProfessionalLicense Key所有Lite版功能编辑离线下来的.geodatabases 和私有的服务同步编辑要素和附件添加，更新 删除Portals中的ItemLiteLiteNamed User-Level 1-ViewerLicense Key查看浏览二维，三维，众多的离线包编辑公共的feature services.生成离线包.Geodatabase更新离线.Geodatabase位置查找简单路径分析服务范围分析和最邻近设施分析Web方式访问KML数据Analysis ExtensionAnalysis Extensio

145、nLicense Key使用本地网络数据集计算服务区域并找到最近的设施StreetMapStreetMap Premium for ArcGIS RuntimePremium for ArcGIS RuntimeLicense Key-ArcGIS Runtime SDK for Android 100.5 授权-Named user授权授权AppsLicense key授权/使用Named User账户连接ArcGIS Online或者ArcGIS PortalUserCredential credential=new UserCredential(user,password);/用ArcG

146、IS Online URL或门户URL替换URLPortal portal=new Portal(“https:/your- Runnable()Overridepublic void run()/从门户获得许可信息LicenseInfo licenseInfo=portal.getPortalInfo().getLicenseInfo();/将许可证应用于标准级别ArcGISRuntimeEnvironment.setLicense(licenseInfo););/利用license key 授权应用程序ArcGISRuntimeEnvironment.setLicense(runtimel

147、ite,1000,rud#,day-month-year,#);https:/ Runtime SDK for Android是开发Android原生GIS应用的利器。全新架构升级，全平台打造更一致的开发体验。广泛应用于数据采集、外业巡检、可视化、统计浏览等诸多业务场景。功能强大，产品体系完整，是构建专业级Android移动GIS的应用的首选方案。总结从Engine迁移到ArcGIS Runtime最佳实践 开发环境的迁移 常用功能的迁移 部署的转变主要内容开发环境的迁移ArcGIS平台信息模型AppsAPIs&SDKsArcGIS DesktopArcGIS EnterpriseArcGIS

148、 Online矢量切片图层Web Scenehttp:http:http:切片图层WebMap服务数据要素图层影像图层分析地理编码ArcGIS Engine是在ArcObjects基础之上封装的一组高级接口，可以轻松构建自定义应用程序，提供多种控件，支持多种开发平台和语言。ArcGIS Runtime是伴随ArcGIS 10.1发布而诞生的一个基于服务架构的全新产品，是一款轻量级桌面移动端跨平台开发产品。ArcGIS Engine VS ArcGIS Runtime C/SC/SWindowsWindowsLinuxLinuxAndroidAndroidiOSiOSmacOSmacOSArcG

149、IS RuntimeArcGIS EngineWindowsWindowsLinuxLinuxLocal ServerArcGIS Engine 10.7 所需：软件：VS、Engine 10.7、ArcObjects SDK for.NET许可：Engine Developerkit 许可ArcGIS Runtime 100.5 所需：软件：VS、ArcGIS_Runtime_SDK_DotNet_100_5_0(可在线安装)Local Server(可选)许可：免费，有水印开发环境及软件安装Engine:Runtime:单线程、同步多线程、异步32位，winform64位，WPF基于Arc

150、Objects基于Runtime API接口转换多重函数重载开发方式的转变Await，Async与LoadableDemo：异步执行常用功能的迁移常用功能.NETiOSAndroidQtJavaArcGIS RuntimemacOSAnalysis3DRouting&GeocodingEditingMaps&DataMaps&DataArcMap Document(.mxd)Map Package(.mpk)Layer File(.lyr)Layer Package(.lpk)MapsOnline MapsMobile MapsGeoViewGeoViewMapViewSceneViewMap

151、SceneGraphicsOverlaysGraphicsOverlaysMap MapLayersSceneLayerFeatureLayerRasterLayerMapImageLayerTiledLayer/VectorTiledLayerGroupLayerSceneSurfaceBaseMapBaseLayersOperationalLayersFeatureCollectionLayerAnnotationLayerPortal中的MapsWeb map在Online、Pro和Runtime中可以读和写包括Online Layers&嵌入式内容Tiled LayerVector T

152、iled LayerFeature LayerMap Image LayerFeature CollectionOnline Maps移动地图包(Mobile map package)将maps、网络、或者定位器打包到一个文件支持打包raster dataset支持打包tpk和vtpk样式符号拿来即用，无需单独渲染小而快速，且容易分享支持离线的查询、路径分析、地理编码等各种离线应用场景Mobile Maps服务模式：-工作流：预定义和按需-可下载内容：栅格切片和矢量切片开启exportTiles功能要素服务开启Sync能力FeatureCollections只读-下载结果：解压之后的mmpk桌

153、面模式：ArcGIS Pro生成.mmpk离线地图预定义工作流：服务模式：按需工作流：服务模式：Demo：离线地图Engine：Runtime：Data Shapefile Personal Geodatabase File Geodatabase ArcSDE Raster/Mosaic Dataset Feature Service Map Services Image Services WMS、WMTS KML Tile Package TIN CADShapefile Mobile GeodatabaseGeopackageRaster/Mobile MosaicTile/Vector

154、 tile packageENC Feature ServiceMap ServiceImage Service WMS、WMTSKMLWFS(100.5)基于SQLite 跨平台,便携,高效包含schema,数据,渲染信息web map 下载 下载到本地mmpk（包含.geodatabase）要素服务（Sync-enabled）下载 可编辑ArcGIS Map Create Runtime Content 创建 只读ArcGIS Pro Create Mobile MapPackage 只读Mobile Geodatabase(.geodatabase)编辑.NETiOSAndroidQtJ

155、avaArcGIS RuntimemacOSAnalysis3DEditingMaps&DataRouting&GeocodingEngine：Runtime：编辑可编辑的数据源：个人地理数据库文件地理数据库企业级地理数据库Shapefiles可编辑的内容：简单的要素/要素类复杂对象（几何网络、拓扑等）数据库的SchemaFeature ServicesSync-enabled GeodatabasesFeature CollectionsShapefilesGeoPackagesFileGDB/SDE(.mpk/mpkx)简单的要素类FeatureTable.Add/Update/Delet

156、eFeatureAsync在线要素服务编辑ApplyEditsAsync编辑离线要素服务编辑GeodatabaseSyncTask三维.NETiOSAndroidQtJavaArcGIS RuntimemacOSAnalysis3DEditingMaps&DataRouting&GeocodingEngine:Runtime：ArcGlobe document(.3dd)ArcScene document(.sxd)Multipatch feature classesGlobeControlSceneControl3D WebScene Mobile Scene Package(100.5)S

157、cene Service Layer ArcGIS Scene Layer Packages(.slpk)高程影像服务或者本地栅格tpk API:SceneView,Scene,Surface,ArcGISSceneLayerDemo：二三维同步分析.NETiOSAndroidQtJavaArcGIS RuntimemacOSAnalysis3DEditingMaps&DataRouting&GeocodingEngine：Runtime：几何：IRelationalOperatorITopologicalOperatorIProximityOperatorITransform2DGP工具调用

158、：gp工具gp服务分析几何：GeometryEngineGP工具的调用：.gpk(.gpkx)离线 gp服务3D交互式分析：Viewshed，line of sight，distance measurementDemo：交互式分析路径和地理编码.NETiOSAndroidQtJavaArcGIS RuntimemacOSAnalysis3DEditingMaps&DataRouting&GeocodingEngine：Runtime：路径查询和地理编码路径查询：基于网络数据集进行路径分析需要网络分析扩展许可使用ArcObjects利用GP工具使用网络分析服务地理编码：基于地址定位器进行地理编码

159、使用ArcObjects利用GP工具路径查询：基于网络数据集通过Task指定分析类型可以打包到mmpk网络分析服务地理编码：基于地址定位器发布为服务打包为mmpk 指南针 图例 比例尺 量测 Toc实用工具ToolKitDemo：ToolKithttps:/ Static Dynamic比例尺范围空间参考性能提升Demo：Static和Dynamic部署的转变ArcGIS Engine部署:打包Engine程序，安装Engine软件，授权Engine许可ArcGIS Runtime部署：免安装，直接拷贝相应的文件，许可号写在开发程序中ArcGIS Engine VS ArcGIS Runtim

160、eArcGISRuntimeEnvironment.SetLicense(licenseKey);ArcGISRuntimeEnvironment.Initialize()小结Engine:优点：可以实现ArcMap的大部分功能，包括操作复杂对象如拓扑，几何网络还可以专业级制图缺点：只能32位，部署繁重，不支持矢量切片、三维场景、portal等Runtime：优点：Esri大力发展，64位，部署简单，跨平台，展示效果好，支持矢量切片、三维场景、操纵Portal、VR/AR等缺点：对于复杂对象和专业级制图的支持稍显不足小结：是否迁移主要看功能！学习资源Guide:https:/ Referenc

161、e(在线或离线):https:/ Code:https:/ 谢！ArcGIS 10.7 影像大数据分析能力及应用当前，影像大数据面临的难题和挑战ArcGIS影像大数据六个关键词六大核心能力ArcGIS影像大数据使用方式目录航天（卫星）多年来，我们这样使用影像数据和应用数据获取专题产品数据生产业务应用航空（飞机）低空（无人机）多种空间分辨率：30m15m1m0.5m多种波段：真彩色（RGB）近红外远红外紫外线数据管理纠正：几何纠正辐射纠正存储：文件存储分布式存储查询、检索数据提取数据分发 地理国情数据产品 气象数据产品 环境监测数据产品 作物长势监测数据产品 遥感卫星中心 遥感院 农业遥感 自然

162、资源遥感当，影像数据量越来越大、种类越来越多、增长越来越快时我们面临诸多难题：不同传感器、不同分辨率、不同时期的数据如何管理如何快速、高效的进行影像数据管理、分析、应用？当前，影像大数据面临的难题和挑战影像数据管理影像分析应用影像管理：查询效率低存储冗余大服务方式单一影像分析任重道远Image extentionArcGIS影像大数据发展历程10.110.310.510.7Image extentionImage ServerImage Server20019From 10.5 ArcGIS has a new way to create and execute spat

163、ial analysismodels and image processing chains which leverage distributed storage and analytics服务器产品：ArcGIS for Server类型：Image service形式：GP服务器：image server类型：Image service形式：item专门致力于高效的处理、分析和传播影像和栅格的服务能力 动态影像服务 可用于对大量影像、栅格和遥感数据进行服务发布、处理、分析和提取 栅格分析ArcGIS Image Server初识世界高程或者高分辨率卫星影像Landsat 8 或 Senti

164、nel-2 进行分布式栅格分析和分布式影像处理大规模影像管理、分发、处理、分析与信息挖掘Design&Run ModelsDesign&Run ModelsArcGIS 10.7影像大数据产品架构GdbFilesNew Web GIS Layers分布式栅格数据存储WCSServicesWeb GIS Layers栅格分析和影像托管服务器Imagery&GIS DataArcGISServices模型分布执行结果存储在分布式存储中，并立即作为新的Web GIS图层提供，这些图层已针对进一步分析进行了优化分析结果作为新的Web图层ArcGIS ProMap ViewerDevelopers&Sy

165、stem Integration用户，分析师，研究人员ArcGIS影像大数据：六大关键词、六大核心能力Raster DatasetRaster typeRaster FunctionRaster ProductMosaic DatasetImage Service六大关键词Raster Dataset是指影像影像基础信息的表达（理解：把tif文件直接拖拽到ArcMap中看到的效果）支持1N波段164bits 每波段Raster Dataset直接读取影像文件，无需转换1Raster type2Raster type 代表来自供应商的指定的传感器型号的影像产品：定义了像素存储和元数据规则定义了默

166、认的处理链定义了传感器类型和参数Raster Function：处理影像数据的主要信息模型，能够对输入影像进行基于规则的计算和处理，并进行成果输出。处理单景影像几何校正（投影、裁剪、正射处理）辐射校正（波段计算、卷积过滤）可以创建复杂的栅格函数链Raster Function3Raster Product是一种主要的信息模型组件，可以使不同种类的Raster Type使用起来更方便为用户提供了一种便捷的方法，来进行影像波段组合和函数处理链生成让用户从产品角度去思考应用Raster Product4Mosaic Dataset（镶嵌数据集）：是海量影像数据管理的主要方式影像数据管理（catalo

167、g、indexing、metadata、searching.）影像产品生成（镶嵌、处理和分析）动态影像服务、可视化、分析影像数据快速获取、和发布的工作流Mosiac Dataset5从1景、到数百景影像的发布和管理.Image Service（影像服务），是一种通过Web端获取影像能力和影像信息的方法Image Service6完整的应用流程多源影像数据读取I ImagemageServeServer r大规模数据管理（Mosiac Dataset）3D2D数据处理与分析D Desktop esktop ArcGIS ArcGIS ProPro共享发布分布式处理多端应用Raster TypeR

168、aster FunctionImage ServiceArcGIS影像，六大核心能力2、大规模影像管理能力3、影像产品生产能力1、分布式存储能力支持4、栅格大数据分析能力5、Web端影像发布能力6、ArcGIS Excalibur应用能力一、分布式存储支持能力日益增长的影像数据、历年累积的影像数据分布式存储支持能力存储、管理、检索、使用如测绘局的影像来源：1）基础性地理国情监测数据；2）平台节点推送影像；3）航空航天遥感影像获取与统筹数字正射影像生产；4）第三次全国国土调查正射影像生产；5）国家1:5万动态更新项目查询分发效率低存储冗余大服务方式单一原始航片原始卫片分幅正射影像整景纠正影像影像

169、控制点分布式存储支持：分布式文件系统：HDFS云存储：亚马逊S3、阿里云OSS、华为云OBS分布式存储连接ArcGIS Pro1、使用gp工具，创建云存储连接2、连接云存储、创建目录3、导入数据到云存储4、数据传输完成5、云存储中数据，创建镶嵌数据集分布式存储连接Web端输入连接信息注册raster store注册完成二、大规模影像管理能力ArcGIS Pro镶嵌数据集影像服务图像管理工作流影像管理多源卫星支持ArcGIS能够管理和集成各种类型的数据源激光雷达LiDAR热红外影像全色影像多光谱影像雷达RADAR全动态视频(FMV)航空遥感卫星遥感地面遥感多维数据 新增雷达卫星 哨兵一号(Rad

170、ar)C波段合成孔径雷达 新增高分卫星 Worldview-4、GOES L1B,L2 增强Kompsat-3、Sentinel-2 新增telEOS-1、SkySat、ADS40-LV1ArcGIS采用镶嵌数据集进行影像数据管理快速构建影像库文件+数据库管理模式自动抽取元数据信息灵活自定义处理流程 解决的问题：多种数据源（航片、卫片、Web服务）多种数据格式不断增加的波段个数和像元位数极大规模的影像数据ArcGIS DesktopMosaicDataset大规模影像数据大规模影像数据Demo：遥感影像云管平台基于镶嵌数据集的image service发布动态更新影像调用工具-AddRaste

171、rsToMosaicDatasetImage service更新成功影像数据动态影像更新流程Demo：基于镶嵌数据集的动态影像更新从大规模数据管理、共享到处理分析、信息提取 单机处理 分布式处理 本地存储 云存储 更灵活的模型定制三、栅格大数据分布式处理能力更丰富的更丰富的 数数据据 类型类型挖掘信息产品动态影像模型地理处理模型基于服务器的分布式栅格处理和分布式栅格存储Web GIS 图层即时处理强有力的分析分布式分析与可选的分布式存储，以实现更高的可扩展性丰富的地理信息模型分布式实现了单个机器无法胜任的分析任务ArcGIS影像大数据分析能力ArcGIS Pro50Raster Functio

172、nsImage Analyst60additional Raster FunctionsSpatial Analyst15 additional Raster FunctionsMathCalculatorAbsDivideExpExp10Exp2FloatIntLn,Log10 Log2MinusModNegatePlusPowerRound DownRound UpSquareSquare RootTimesACosACosHASinASinHATanATan2ATanHCosCosHSinSinHTanTanHConSet NullBitwiseAndLeft ShiftNotOrRig

173、ht ShiftXorBooleanAndNotOrXorEqual ToGreater ThanGreater Than EqualIs Null Less ThanLess Than EqualNot EqualAnalysis:Image Segmentation&ClassificationSegmentation(Mean Shift)Training(ISO,SVM,ML,Random trees)Supervised ClassificationAnalysis:Overlay Weighted SumStatistics:Zonal StatisticsCell Statist

174、icsFocal Statistics*Data Management&ConversionRaster to VectorVector to RasterColormapColormap To RGBComplexGrayscaleRemap/Reclass Spectral ConversionUnit Conversion Vector FieldLAS to RasterLAS Dataset to RasterClip CompositeExtract BandsMaskMosaic RastersRasterize FeaturesReprojectRegion Group*Loo

175、kup*InterpolationInterpolate Irregular Data-Nearest Neighbor-IDW-EBKSwathCorrectionApparent ReflectanceGeometric CorrectionSpeckle Filtering(Lee,Frost,Kuan)Thermal noiseRadiometric CalibrationVisualization&AppearanceContrast and Brightness Convolution Pansharpening Resample Statistics and Histogram

176、StretchSurface Generation&AnalysisAspect Curvature Elevation Void Fill Hillshade Shaded Relief SlopeContour Analysis:Band Math&IndicesNDVI/NDVI Colorized SAVI/MSAVI/TSAVIGEMIGVI(Landsat TM)PVITasseled Cap(Kauth-Thomas)Binary Thresholding Heat IndexWind ChillStatisticsArgStatisticsPythonCustom Algori

177、thmsMultiband MathArithmetic Band Arithmetic Analysis:Overlay Weighted OverlayAnalysis:Distance&DensityEuclidean Distance Cost DistanceLeast Cost PathKernel DensityPath Allocation*Path Distance*Corridor*Path Distance backlink*Analysis:HydrologyFillFlow AccumulationFlow DirectionFlow DistanceStream L

178、inkWatershedData ManagementNibbleSurface Generation&AnalysisViewshed*Released in Pro 2.3Raster Functions 1）ArcGIS Pro，栅格函数创建模型建 模Portal中的栅格函数编辑器 类似于桌面的Model Builder的用户体验 所见即所得，在线创建栅格函数可视化处理流程 可以保存和共享栅格函数模板 计算结果以Image Layer形式存储 需要栅格分析扩展2）在线栅格函数模型创建DEM数据坡度提取及栅格转矢量分析DEM数据坡度计算(slope)重分类(remap)栅格转矢量(rast

179、er to feature)坡度要素服务Demo：DEM数据坡度提取及栅格转矢量分析影像产品生产ArcGIS强大的影像生产处理工具Drone2MapArcGIS ProOrtho MakerOrtho MappingDEMOrthoMosaic新建工程区域网平差生成正射产品 基于无人机、卫星以及数字和扫描的航空拍摄的原始影像生产正射级别的影像产品 镶嵌正射产品 DSM/DTM 从立体相对中提取3D点云等ArcGIS Ortho Maker在Web端界面，使用上传和处理无人机影像的正射纠正工作流无人机影像Ortho Makerdata store ArcGISImage ServerArcGIS

180、EnterpriseProducts(Web Image Lay)Demo：基于othomaker生成影像产品Web端影像发布：影像服务类型：影像collection（文件夹目录）镶嵌数据集 上传形式：直接上传 配置连接四、Web端影像发布能力ArcGIS 10.7中，发布Image layer两种方式Web端发布桌面端发布单景影像发布途径镶嵌数据集数据类型Web端影像发布能力（from云存储）图像解译动态图像处理图像测量五、ArcGIS Excalibur应用Web端影像管理轻应用正射和倾斜图像拼接影像图层创建和编辑图像解译工作流，图像识别ArcGIS othomaker+Excalibur

181、影像数据生产到应用ArcGIS影像大数据使用方式ArcGIS 影像大数据，使用方式ArcGIS ProMap ViewPython APIPython Notebooks执行栅格分析即拿即用工具执行栅格分析通过服务调用REST API：https:/ API：https:/ API环境搭建GdbArcGIS服务服务文件影像和GIS数据ArcGIS ServerImage Server 分布式栅格数据存储ArcGISDataStore托管服务器栅格分析Image Server 影像托管服务器分布式栅格数据存储ArcGIS综合影像平台通过对多种来源的海量影像和栅格进行分析，从中获得可执行的信息通过

182、集成各种桌面、移动和web应用程序来访问影像和分析，这些应用程序具有交互性、信息性和吸引力。管理和处理不同来源的影像数据，并得到影像产品，将影像数据有效地传播给需要访问的人Desktop+ImageServerDesktop+ImageServerDesktop,WebAPIs,RunTime如有ArcGIS空间大数据相关需求欢迎与我联系，共同交流、共同探讨个人微信号个人公众号空间大数据可视化与分析最佳实践o前言o空间分析实践o可视化实践o总结目录前言o 熟悉软件/语言o 空间思维o 统计基础o 数据可视化基础知识/目的o 信息挖掘o 基于可视化的信息交流基础软件/语言空间分析/可视化维度二维

183、空间分析/可视化维度二维+时间空间分析/可视化维度时空立方体图片来源:https:/ 位置位置+数据数据o NYC city taxi示例信息提取和展示的重要性o主要内容点数据直接展示时空立方体聚类结果展示时空趋势结果展示o实现ArcGIS ProGeoanalytics serverDemo 纽约出租车空间分析实践o可以实现但不局限于了解事件分布（xy）了解属性pattern了解事情发展趋势空间分析了解你的武器 The science of whereo 空间分析包含并不局限于空间统计机器学习o作用实现目标提升项目产出减少开支避免开支提升效率和产出提升收益确保收益保护员工和市民提高客户服务满

184、意度o确定待解决的问题o了解数据以及背景o选择方法o计算o解析空间分析结果测试统计上显著性质疑结果o展示结果结果可视化一般空间分析流程o数据矢量空间数据=几何+属性o背景事件发生范围问题分析的规模 e.g.,街区 vs 城市确认要素空间关系o为什么要了解是否能正确回答提出的问题分析结果的精度空间数据了解你的数据和背景分析工具和结果几何关系以及属性的简单统计，e.g.,求和，平均值空间分析工具几何关系以及属性的复杂统计，e.g.,热点分析空间统计工具机器学习空间统计工具ArcGIS Pro 热点分析为例数据输入计算字段空间属性结果输出空间关系距离方法o Getis-Ord Gi*热点分析空间关系

185、概念o 封装了科学算法Getis-Ord Gi*o 体现地理学第一定律科学背景o地理学第一定律o空间统计o空间关系空间统计/聚类算法 根据统计计算出判断指数算法oGetis-Ord Gi*热点分析判断高值或者低值聚类的地方影响算法正确性的因子计算范围/边缘要素/要素总数小于30个oLocal Morans I聚类分析判断是否聚类影响算法正确性的因子计算范围/边缘要素/要素总数小于30个oAnselin Local Morans I 异常值分析判断聚类、异常值类型影响算法正确性的因子开箱即用的工具o热点分析工具o聚类工具o聚类和异常值分析工具计算数据类型计算数据类型 结果说明结果说明优势优势缺点

186、缺点Moran I 连续型临近要素的相似性一个统计值总结空间模型无法展示高值或者低值聚类Moran I 判断聚类示例发现收入低的区域是否聚类，方便后续投放固定或者流动医疗资源Getis-Ord Gi*连续型高值或者低值的集中指出是否出现高值或者低值聚类最适合高值或者低值聚类的时候General G 热点分析示例商业上 发现销售额低的区域空间统计算法总结对比o反距离o反距离平房o距离范围o无差别的区域o面邻接o自定义空间权重空间统计空间关系和权重o空间统计计算过程中on-fly创建权重表o空统接受自定义空间权重o空间关系决定影响权重o空间关系跟数据背景挂钩o空统计算要确定每个要素的“邻居”o空统

187、计算要确定“邻居”的影响程度默认选项默认选项热点分析Getis-Ord Gi*计算式空间统计热点分析公式空间权重（由空间关系决定）来源o确定每个要素的邻居以及空间关系空间统计热点分析公式权重 e.g.,面临接36671782o 权重表格生成工具和顺序生成空间权重将空间权重转化成表格数据类型点类型数据面类型数据空间统计空间关系最佳实践建议 考虑空间关系方法o反距离影响随距离减小o反距离平方影响随距离加速减少o距离范围o无差别的区域o面邻接两个面共享一个边界，则它们之间的空间交互将增加o 自定义权重示例流行疾病随范围递减选举城市vs农村空间统计空间关系最佳实践建议 自定义空间权重o 考虑真实交通距

188、离零售紧急避难o 根据网络数据集生成空间权重o空假设即数据是空间随机分布的；根据计算出来的概率，来确定是否接受空假设；在假设的空间随机分布中，每一个观察值在任何地点发生的概率是相同的，并且现有的观察值的位置也不会影响数据集中的其他观察值。o基于统计结果可能发生的两种错误类型：type-拒绝了空假设但是其是正确的type-没有拒绝空假设但是其是错误的o错误风险等级：type type 因为拒绝了空假设，就说明我们发现了聚类，通常我们会进一步做调查；但是如果我们接受了空假设，也就意味着我们接受结果是空间完全随机分布的，我们可能会中断我们的研究。空间统计减少风险o目的知道做决定的把握减少风险o验证空

189、假设采样数据是随机分布查看结果的统计显著性z-score p-value接受或者不接受空假设空间统计结果可靠性验证Report结论基于z-score的值是2.4780，高度聚合出现是随机出现的概率小于5%o可视化结果可视化空间聚类简单指数o提供指数判断某一个要素属性是否出现空间聚类生成一个report简单指数空间统计类比理解其他工具/算法 二维o建模空间变量关系探索出现空间聚类的原因多变量指数空间统计类比理解其他工具/算法 二维o探索时空趋势空间统计类比理解其他工具/算法 时空立方体o网络借贷数据o主要内容热点分析普通最小二乘法（OLS）地理加权回归分析(GWR)o 实现

190、ArcGIS ProDemo 网络借贷利息地理分析实现分析聚类原因实现可视化空间聚类o空间统计工具查找热点分析查找类似位置查找点聚类创建时空立方体一般线性回归随机森林分类和回归空间统计实现矢量大数据服务器 Geoanalytics ServerWebGIS实现空间统计实现分布式计算巧用大数据工具做数据处理结果图层直接可视化o矢量大数据服务器工具数据处理追加数据构建多变量网格计算密度聚合点空间分析实现矢量大数据服务器 Geoanalytics Server将空间分析搬上云端实现分布式计算可视化实践将慢速的逻辑任务转变为快速的感知任务探索数据解读结果交流发现数据可视化目的/用途分布和频率类别对比关

191、系和相关系数趋势数据可视化支持空间分析分布和频率来源：2019Esri 开发者大会o了解数据分布o总结和对比不同类别的数据总额类别对比来源：2019Esri 开发者大会o探索关系和趋势关系和相关系数o可视化随着距离或者时间产生的趋势或者变化变化来源：2019Esri 开发者大会o背景越南战争o原始数据CSV100万点数据100万条投放炸弹地点o 最终结果请看空间数据可视化o实现ArcGIS Pro/ArcGISGeoanalyticsServer当一张地图无法承载全部信息当一张地图无法承载全部信息o 加载原数据无明显空间信息当一张地图无法承载全部信息o 加载原数据o变化点渲染颜色大小透明度无明

192、显空间信息突出点密度当一张地图无法承载全部信息o加载原数据o变化渲染颜色大小透明度o渲染感兴趣区无明显空间信息突出点密度突出感兴趣区当一张地图无法承载全部信息无明显空间信息突出点密度突出感兴趣区o加载原数据o变化渲染颜色大小透明度o渲染感兴趣区当一张地图无法承载全部信息无明显空间信息突出点密度突出感兴趣区添加地理信息o加载原数据o变化渲染颜色大小透明度o渲染感兴趣区o添加地名当一张地图无法承载全部信息无明显空间信息突出点密度突出感兴趣区添加地理信息补充信息o加载原数据o变化渲染颜色大小透明度o渲染感兴趣区o添加地名o蜂窝聚合o补充图表信息总结学会提出问题确定计算数据空间分析方法质疑结果空间数据

193、分析总结自己做好准备了解数据及其重点让用户做好准备提供故事背景提供视觉辅助生成好的可视化数据可视化总结o 在线学习资料https:/ 书籍鲜活的数据-数据可视化指南参考资料谢谢！ArcGIS实时大数据-GeoEvent Server1、实时数据流概述2、实时大数据接入和处理3、实时数据展示和挖掘分析4、基于GeoEvent Server快速创建实时GIS应用5、基于GeoEvent SDK的扩展开发6、总结目录实时数据流概述实时流数据实时流数据实时流数据实时数据流数据实时数据飞机汽车人与动物卫星风暴动态目标动态目标离散发生离散发生犯罪事故事件社交媒体状态变化状态变化温度湿度交通流量气象监测环境

194、污染属性变化属性变化人口火灾面积分布大小实时流数据有哪些类别位置变化，属性变化属性变化，位置不变社交平台移动设备具备IP功能的设备传感网条形码RFID低功耗传感器设备GPS终端摄像头自定义终端制动器设备移动目标机械装置气压装置01020304如何对接类型繁多的实时数据？实时流数据应用面临的问题如何高效分析、处理实时数据？如何高效展示、挖掘时空大数据？如何敏捷快速搭建实时应用？实时大数据接入和处理1.数据解析2.传输传感设备厂商的自有标准关系数据库主流消息服务器Web SockethttpTCPUDPJMS如何对接类型繁多的实时数据？GeoEvent Server，实时大数据持续接入和处理服务器

195、桌面浏览器端移动设备ArcGIS EnterpriseGeoEventServer实时和历史要素聚合时空大数据存储增强的地图和要素服务流服务流服务实时要素应用场景资产监控车辆追踪传感器环境监测设备监控时间管理和监控ws:/im主要特色内置丰富的功能实时报警提醒属性和空间的实时处理即拿即用内置Kafka，开箱即用的集群弹性与可扩展性Definition创建输入连接器输出连接器服务创建GeoEvent Server操作ArcGIS EnterpriseArcGIS ServerPortal for ArcGISDataStoreWeb adaptorImage serverGeoEventserv

196、er*Business Analyst ServerGeoAnalyticsserverGIS ServerArcGIS 产品体系Notebook ServerGeoEvent Server 组成输出连接器Connector输入连接器ConnectorGeoEvent ProcessorGeoEvent ProcessorInputsInputsGeoEvent ServicesGeoEvent ServicesOutputsOutputsGeoEvent Server-输入/输出连接器Receive RSSReceive text from a TCP SocketReceive text

197、from a UDP SocketReceive JSON on a REST endpointReceive Features on a REST endpointReceive JSON on a Web SocketReceive JSON on external Web Socketws:/http:/http:/ws:/Poll an ArcGIS Server for FeaturesPoll an external website for JSONhttp:/Watch a folder for new.csv filesWatch a folder for new.json f

198、iles.csv.jsonOut of the BoxEsriEsri GalleryGalleryTwitterTwitterInstagramInstagramVMFVMFCursorCursor-onon-TargetTargetCAPCAPTAIP(Trimble)TAIP(Trimble)NMEA 0183NMEA 0183RabbitMQRabbitMQApache Apache KafkaKafkaGeoMessageGeoMessageActiveMQActiveMQAzure Azure IoTIoT HubHubAmazon Amazon IoTIoT HubHubPart

199、ner GalleryPartner GalleryOSIsoftOSIsoftexactEarthexactEarthZonarZonarNetworkFleetNetworkFleetCompassLDECompassLDEValarmValarmHarrisHarrisGNIPGNIPGeofeediaGeofeediaASDI(FAA)ASDI(FAA)空间信息是实时数据中特别海量又极其重要的一类需具备接入、处理和分析空间大数据能力如何高效分析、处理实时数据？空间规则属性规则两大类实时流数据分析、处理GeoEvent Server：十余种空间分析算法GeoEvent Server：数十

200、种属性处理规则过滤过滤Equal/Not EqualGreater/Less thanEXISTSISNULLMATHESINGreater/Less or EqualGeofence*处理处理Field EnricherField ReducerTrack Gap DetectorIncident DetectorField MapperNo OperationField CalculatorConvex Hull Creator处理处理Difference CreatorEnvelope CreatorBuffer CreatorGeoTaggerInterSectorProjectorS

201、implifierUnion CreatorSymmetric DifferenceTrack Idle DetectorEsri GalleryExtent EnricherField SplitterGeometryMotion Calculator GeoNamesReverse GeocoderWater SCADA属性规则实时数据展示和挖掘数据高效存储-分布式时空大数据存储-云存储实时大数据输出和可视化-多种输出途径-聚合展示/离散要素展示实时通知提醒时空大数据挖掘分析实时大数据存储、展示、分析桌面浏览器端移动设备ArcGIS EnterpriseGeoEventServer实时和历

202、史要素聚合时空大数据存储增强的地图和要素服务流服务流服务实时要素imws:/Portal for ArcGISOperations DashboardWeb AppBuilder for ArcGISArcGIS ProInsights for ArcGISJS API多样的展示方式PortalDashboardWABArcGIS ProJavaScript APIInsights基于GeoEvent Server快速创建实时GIS应用评估架构部署应用基于GeoEvent Server快速构建实时GIS应用 应用创建4步骤实时数据传送频率？整体数据量？单台GeoEvent Server是否足够

203、？是否需要集群？是否需要分布式存储？实时数据使用的输入、输出协议和需要哪些扩展？是否需要扩展开发？团队成员？可视化途径？Stream Service?Feature Service?Map Service？Portal for ArcGIS？Operations Dashboard?Web AppBuilder for ArcGIS？JS API?报警输出的渠道？短信？微信？邮件？微博？实时历史数据是否需要挖掘分析？评估需求单台机器 Web GIS GeoEvent Server适合：小数据量，小场景 内部自用，开发扩展测试 流服务的输出 Portal for ArcGIS作为使用流服务的客户

204、端架构设计3台机器分布式部署 1台Web GIS 1台GeoEvent Server 1台时空型ArcGIS Data Store适合：局域网，企业内部 小数据量，小场景 流服务的输出、时空大数据存储输出 Portal for ArcGIS作为流服务和时空输出的客户端 Portal for ArcGIS作为实时历史数据分析（常规tools）的客户端架构设计时空型数据库分布式部署 1台Web GIS 1台GeoEvent Server n台时空型ArcGIS Data Store适合：企业级应用 高性能的实时数据写入 时空大数据存储输出 Portal for ArcGIS作为时空输出的客户端 P

205、ortal for ArcGIS作为实时历史数据分析（常规tools）的客户端架构设计架构设计集群及分布式部署-1台Web GIS-n台GeoEvent Server-n台时空型ArcGIS Data Store适合：-大型企业级应用-海量实时数据的接入、处理和输出-高性能的实时数据写入-时空大数据存储输出-Portal for ArcGIS作为时空输出的客户端-*Portal for ArcGIS作为实时历史数据分析的客户端（不推荐）架构设计大型企业级应用复杂的环境高效接入、处理、输出和可视化实时历史大数据挖掘（GeoAnalytics Server）集群ActiveMQActiveMQAc

206、tiveMQActiveMQ+GeoEventActiveMQ+GeoEventActiveMQ+GeoEventOracle数据库一些常见的用户架构集群ActiveMQActiveMQActiveMQActiveMQ+GeoEventActiveMQ+GeoEventActiveMQ+GeoEvent接收服务器数据库服务器数据传入如何同时接入和处理数以万计的数据？如何输出实时大数据？实时大数据GeoEventGeoEvent数据输出GeoEvent数据库服务器数据传入分组三数据传入分组二数据传入分组一0代码，配置式搭建案例欣赏智慧迪拜之D3智慧迪拜之D3-传感器流程D3传感器及系统数据可视化

207、服务ArcGIS IoT平台应用和设备+Goevent ServerArcGIS Enterprise仪表盘桌面Web移动船舶监控系统基于GeoEvent SDK的扩展开发GeoEvent提供面向Java的开发包，各个组成部分均支持自定义GeoEvent Server的扩展自定义processors自定义connectors自定义connectors GeoEvent ProcessorGeoEvent ProcessorInputsInputsOutputsOutputsGeoEvent ServicesGeoEvent Services输出连接器ArcGIS for Serverconne

208、ctGeoEventServer的构成Connector输入连接器ConnectorsAdapterTransportGeoEventProcessingGeoEvent ProcessorGeoEvent DefinitionsRegisterFeaturesE-MailTransportByteListener扩展输入连接器扩展输出连接器Adapter数据格式转换AdapterAdapter两个流动Input（receive）Adapter（receive/adapter）Adapter（receive）Output（receive）GeoEventAwareByteListenerByt

209、eListenerGeoEventListenerByteListenerProcessor扩展总结TransportDefinitionBaseInboundTransportBase(OutboundTransportBase)TransportServiceBase AdapterDefinitionBaseInboundAdapterBase(OutboundAdapterBase)AdapterServiceBaseGeoEventProcessorDefinitionBaseGeoEventProcessorBaseGeoEventProcessorServiceBase不要忘不要

210、忘记配置文件配置文件1、对于调试的话，我们需要做以下步骤：2、停止Geoevent Processor服务（在服务管理器中操作）3、修改GeoEvent的配置文件（找到 Uncomment to enable remote debugging，去掉后面两句话前面的“#”）4、在命令行中设置KARAF调试总结1、灵活的数据接入方式2、开放的SDK3、实时大数据的支持4、多种集成方式扩展总结ArcGIS矢量大数据解决方案-GeoAnalytics ServerEsri中国 成都分公司技术支持部 GeoAnalytics Server 简介 GeoAnalytics Server 使用 GeoAna

211、lytics Server 功能拓展 GeoAnalytics Server 业务集成目录GeoAnalytics Server简介神化妖魔化常态化大数据发展历程数据量大xxTBx亿条矢量大数据-数据量、产生速度DATA规划数据国土数据互联网数据传感器数据交通数据基础地理信息数据矢量大数据-数据种类、数据来源Why 分布式计算？高性能物理机造价昂贵 单机性能发展的速度过慢分布式计算分布式计算SparkSparkSparkSpark大运算量的任务可以通过分布式计算缩短运行时间众人拾柴火焰高众人拾柴火焰高GIS部门面临的困扰海量数据积累，积而不用？领导急不可耐，现在就要？系统毫无亮点，甲方不满？为

212、什么会有GeoAnalytics Server？GeoAnalyticsServerGeoAnalytics Server产品组成GeoAnalyticsServer空间赋能GeoAnalytics Server产品定位桌面Web设备portalGIS 服务器Data Store数据存储服务GeoEventServerImageServerGeoAnalyticsServerGIS Server Pro CityEngine Tracker Excalibur Indoor Urban LocateXTApps JavaScript API ArcGIS Runtime ArcGIS Pro

213、SDKSDKs&API矢量大数据实时大数据影像大数据全新用户类型NotebookServer数据科学ArcGIS EnterpriseMonitor ArcGIS OnlineGeoAnalytics Server使用分析流程简介PortalWeb GIS Layers文件或新的 Web GIS 图层ArcGIS 管理的数据源管理的数据源Relational Data StoreSpatiotemporalData StoreServer 集群集群FilesFilesBig Data File SharesEnterpriseData StoresBig Data Stores用户管理的数据源

214、用户管理的数据源ProProPortalPortalInsightsInsightsPythonPython使用GA分析涉及到哪些问题？GA分布式空间分析如何调用支持输入类型分析工具使用支持输出类型可视化ArcGIS客户端调用：代码调用：如何调用ArcGIS ProPortal MapViewerArcGIS Rest APIArcGIS API for PythonPortal NotebookArcPy数据源：支持输入类型FilesFiles文件共享HDFSHive Metastore云存储托管要素图层分隔文件ShapefileParquet文件ORC文件.csv.tsv.txt.shp.

215、gz.parquet.orc.snappy.parquet文件型输入格式：工具包括哪些区域内统计长度、面积统计按字段统计空间连接按范围统计汇总数据工具集选址查找满足条件的点集地理编码查找位置工具集丰富数据探究特性数据丰富工具集计算密度热点分析点聚类分析分类与回归线性回归分析模式工具集缓冲区近邻分析邻近分析工具集融合合并叠加裁剪复制到datastore字段计算管理数据工具集支持输出类型输出类型：FilesFiles文件共享HDFS云存储托管要素图层分隔文件ShapefileParquet文件ORC文件.csv.tsv.txt.shp.gz.parquet.orc.snappy.parquet文件

216、型输出格式：以文件形式输出分析结果ArcGIS可视化产品：Portal MapViewerPortal SceneViewerArcGIS ProInsightsWeb端自定义可视化效果：ArcGIS API for JavaScriptEChartsThree.js可视化呈现ArcGIS ProPortal MapViewer从出租车上下客热点中能得到什么：了解城市热点以及城市发展方向了解交通需求，地铁线路规划公交站点布置，线路车辆分配1.4 万辆出租车轨迹数据（脱密后）格式：成都市出租车上下客位置热点分析某出租车轨迹数据载客状态变化：成都市出租车上下客位置热点分析0 0 0 0 1 1 1

217、 1 1 1 1 0 0 上客点位下客点位($feature.state$track.field“state”.history(-2)0)Hive中数据表的定义以及数据的导入：成都市出租车上下客位置热点分析GeoAnalytics Server中数据注册成都市出租车上下客位置热点分析成都市出租车上下客位置热点分析全天最火热的区域：春熙路周边（市中心）时尚之都晚上最火热区域：春熙路周边（市中心）休闲之都居高不下的区域：火车北站、双流机场旅游之都全天第二热点区域：高新南区城市中心向南偏移得到的结论以Shapefile格式输出到HDFS或文件共享GeoAnalytics Server功能拓展GA当中

218、缺少我想要的工具？RunPythonScript简单的测试汶川地震成因青藏高原向北和向南运动对龙门山构造带形成的挤压构造示意图1898年至2011年全球地震震源中心分布地震震源中心分布要素服务K均值算法进行地震震源中心聚类#pyspark code#导入所需模块from pyspark.ml.feature import VectorAssemblerfrom pyspark.ml.clustering import KMeans#根据已发布的地震点要素服务构建地震分布数据集earthquakes_layer_url=https:/ 数据入库前的预处理：汇总、编辑、过滤 Spark空间分析工具

219、拓展：机器学习算法 GA工具与pyspark自定义拓展工具连接极强的拓展极强的拓展能力能力！RunPythonScriptGeoAnalytics Server业务集成GeoAnalytics Server 业务集成ArcGIS Rest API使用流程2.执行GA分析 访问路径：http:/AggregatePoints/submitJob?token=参数：返回结果：jobId点聚合分析3.分析结果获取 访问路径：http:/AggregatePoints/jobs/?token=返回结果：要素服务地址任务执行状态获取4.执行其他操作访问路径：http:/SummarizeAttribut

220、es/submitJob?token=参数：范围内属性汇总分析1.获取执行权限 访问路径：http：/sharing/rest/generateToken 参数：用户名、密码、类型 返回结果：token令牌身份验证数据量：3000万面要素模拟国土地类图斑数据按指定范围提取传统ArcMap处理，出现假死状态，无法完成提取硬件情况：节点数：5每节点vCPU数：16核每节点内存：32G通过Rest API调用叠加分析分布式任务GA+时空型DataStore实现毫秒级统计前端快速显示与动态渲染动态感知总结RunPythonScriptPyspark+GAToolsArcGIS Rest APIArcG

221、IS Python API秒级分析毫秒级响应多端调用工具丰富输入、输出方式多样简单易用强大高效轻松拓展方便集成ENVI深度学习模块应用与开发主要内容正式发布工具和参数应用案例精度分析开发技术与 ENVI Modeler与 ENVI Services EngineENVIDeepLearningENVI Deep Learning 正式发布ENVI Deep Learning 介绍 Harris（ENVI原厂商）拥有多年深度学习解决方案的实施经验。基于 TensorFlow 框架开发的遥感图像分类和目标识别工具。算法成熟，界面友好，操作便捷。引导式深入学习工作流程跨行业的专家解决方案4月18日V

222、1.0 正式发布ENVI Deep Learning 特点与传统图像处理算法相比，ENVI基于光谱和空间的深度学习可以更好地解决复杂问题。用户完全可以在ENVI中完成深度学习应用，无需额外编程。ENVI提供对数据、图像、矢量等文件的完善支持，有助于完成高级深度学习分析。ENVI深入学习工作流程使用户可以花费更多时间用于分析结果，而不是编程和配置各种库。ENVI Deep Learning 使用创建样本创建模型训练模型图像分类Built on TensorFlowTensorFlow众包的建筑物标签利用 ENVI Deep Learning发现新增建筑ENVI Deep Learning 工具和

223、参数模块安装 需要单独安装：envideeplearningXX-win.exeenvideeplearningXX-linux.tar.gz 支持 Windows、Linux 操作系统自助申请试用： Learning/Deep Learning Guide Map训练新的模型利用已训练模型进行目标提取重新训练模型 工具菜单：查看模型元数据信息自动检测硬件信息（GPU）CUDA-enabled GPU cardshttps:/ Build Label Raster from ROI利用 ROI 创建标签图像 Build Label Raster from Classification利用 RO

224、I 创建标签图像 Train TensorFlow Mask Model模型训练 TensorFlow Mask Classification目标提取模型参数模型初始化参数 Patch Size：切片大小此值与GPU显存有关值越大，效率越高，对显存要求越高切片大小不能大于标签图像行列数 Number of Bands：波段个数支持多波段数据模型参数模型训练参数 Number of Epochs：周期数，建议在 16 到 32 之间 Number of Patches per Epoch：每个周期训练的切片数 此值一般在 200 到 1000 之间 训练数据集数量越少，设置此值越小 Number

225、 of Patches per Batch：一次迭代使用的切片数 Batch 是指一次迭代使用的一组切片 如果为空，ENVI 将自动确定合适的值 Patch Sampling Rate：切片采样比率 当特征稀疏时，增加该值可能会有所帮助 对于较小的切片大小，增加此参数模型参数模型训练参数 Solid Distance：固定距离（单位像素）对于宽度一致的线性特征（如道路、道路中心线和运输集装箱）或尺寸一致的紧凑型特征（汽车和停车标志），建议定义该参数。Blur Distance：模糊距离（单位像素）深度学习算法很难学习诸如建筑物等特征的锐利边缘。模糊边缘，并在训练过程中减少模糊距离可以帮助模型逐

226、渐聚焦于特征。模糊距离最大值必须小于70。模型参数模型训练参数 Class Weight一般来说，为稀疏训练集设置最大值。最大值有效范围在 0.0 和 6.0 之间。Loss Weight参数可用于偏差损失函数（bias the loss function），以更加注重正确识别特征像素，而不是识别背景像素。此参数在特征目标稀疏分布或者没有标记所有特征时很有用。值为0表示模型应同等对待特征和背景像素。增加Loss Weight参数会使损失函数偏向于寻找特征像素。此参数值的有效范围在 0 到 3.0 之间。ENVI Deep Learning 应用案例主要内容建筑物蔬菜大棚人造地物倒塌建筑物特殊符

227、号数据源预处理样本训练结果效率精度卫片建筑物提取基本信息 数据源：3 景 SuperView-1 影像全色分辨率 0.5 米，多光谱分辨率 2.0 米 预处理：正射校正 图像融合 图像镶嵌中国国产卫星支持工具批量正射校正工具批量图像融合工具（GS算法）Raster Mosaic Fast 快速拼接工具 数据量：镶嵌结果 24.2 GB有效覆盖面积 520 平方公里卫片建筑物提取样本选择 图像裁剪卫片建筑物提取样本选择 样本来源：OpenStreetMap+手绘矢量OpenStreetMap File Open World Data Download OpenStreetMap Vectors黄

228、色为下载矢量：259条绿色为手绘矢量：557条卫片建筑物提取创建标签图像 可以由 ROI 或 分类图像 创建标签图像/Deep Learning/Build Label Raster from Classification/Deep Learning/Build Label Raster from ROI 所以需要将矢量转换为ROI，方法如右图：卫片建筑物提取训练模型 Train TensorFlow Mask M卫片建筑物提取目标提取/Deep Learning/TensorFlow Mask Classification提取结果为灰度图像，叫做 Class Activation Image

229、/Map像元值越大，表示属于目标的概率越大 结果后处理：密度分割 或Class Activation to Classification/Pixel ROI/Polygon ROI卫片建筑物提取结果展示卫片建筑物提取效率对比笔记本DELL 7520ThinkPad T440p硬件配置CPUi7-7700HQi7-4710MQ内存64GB16GB硬盘SSDSSD显卡NVIDIA Quadro M22004GB渣，不重要，纯CPU运算效率对比模型训练 3小时17小时目标提取 1小时50分钟16小时进度只到2/3，放弃航片建筑物提取基本信息 数据源：无人机DOM成果 范围：四川省成都市某豪华别墅区

230、数据量：1.42GB航片建筑物提取样本选择航片建筑物提取结果展示 模型训练参数全部默认航片建筑物提取效率设备硬件配置CPUIntel(R)Core(TM)i7-7820HQ内存32GB硬盘NVMe Samsung SSD 960显卡NVIDIA Quadro M2200，4GB耗时情况模型训练3小时目标提取40分钟蔬菜大棚提取基本信息 数据源：高分一号融合结果，空间分辨率为2米 波段数：3个，红绿蓝 数据量：3GB 覆盖范围：山东省寿光市蔬菜大棚提取训练样本 训练样本共786个。裁减结果图像行列数：1392*蔬菜大棚提取训练模型 Solid Distance：5 Blur Distance：1

231、，蔬菜大棚提取效率对比笔记本DELL 7520ThinkPad T440p硬件配置CPUi7-7700HQi7-4710MQ内存64GB16GB硬盘SSDSSD显卡NVIDIA Quadro M22004GB渣，不重要，纯CPU运算效率对比模型训练 1小时50分钟16小时目标提取 30分钟10小时人造地物提取数据情况 从USGS（https:/earthexplorer.usgs.gov）下载了16幅相邻的国家农业图像计划（National Agriculture Imagery Program，NAIP）图像。这些是2016年10月拍摄的德克萨斯州圣安东尼奥北部一个地区的1米分辨率4波段图像

232、。提取所有表明人类发展的地物类型包含道路、建筑物和其他特征Jason Wolfe from H人造地物提取样本选择 蓝色/近红外波段比值图像 5%线性拉伸 ROI工具提取DN值大于200的区域 输出为分类图像 手动编辑分类图像（删除错提，增加漏提）Jason Wolfe from Harris样本选择整个过程只花了大约2020分钟分钟。此外，它还有另一个好处，那就是定义了目标形状特征目标形状特征，而不仅仅是标记目标位置。人造地物提取结果展示8GB的显卡，训练耗时30分钟，目标提取耗时几分钟Jason Wolfe from H倒塌建筑物提取 2010年海地地震 灾后倒塌建筑物提取标记样本栅格结果

233、矢量结果训练参数寻找特定符号寻找特定符号标记样本寻找特定符号结果展示ENVI Deep Learning 精度分析精度分析 Loss:一个无量纲数值。用于表示模型与验证训练数据的匹配程度。0表示完全匹配。值越大，匹配越不准确。Precision:也被称为用户精度（user accuracy）。表示正确分类的像元数占分类结果该类别像元数的比例。Recall:也被称为生产者精度（producer accuracy）。表示正确分类的像元数占该类别实际像元数的比例。F1:是 Precision 和 Recall 的调和平均值，计算公式如下：精度可视化ENVI Deep Learning 开发技术API

234、sENVI Deep Learning 与 ENVI M自带示例（随机生成训练参数）我的尝试全要素分类 GF1 WFV 16米 北京市 1.06GB林地建筑用地水体耕地休耕地裸地灵活的训练样本选择方法 林地：NDVI ROI工具提取大于0.4 输出分类结果 裸地：NDVI ROI工具提取小于0.2 输出分类结果 手动编辑去除建筑物 水体：NDWI ROI工具提取大于0.2 输出分类结果 手动编辑去掉阴影，增加河流等水体 建筑物：NDVI 灵活的训练样本选择方法 休耕地ENVI Modeler批量创建标签图像 重要提示：密度分割输出分类图像为uint，需要转换为byte，才能用于创建标签图像（下

235、图中红框节点做了如上处理）。坑 ROI工具导出的分类图为byte类型，建议使用此工具。批量训练模型并全要素分类 为了完成右侧流程，编写了两个ENVITaskENVIRaster to Label Raster 标签图像：将普通的 ENVIRaster 转换为 LabelRaster 才能用于训练，坑Classify Rule Raster 将每个类别 CAM 图像波段组合，对其进行规则分类 将像素归类为 CAM 图像中概率最大的类别总结样本选择方法 手绘ROI/矢量 点、线、面 下载 OpenStreetMap 矢量 手动编辑 光谱指数（NDVI、SAVI、NDWI等）阈值提取 手动编辑分类图

236、 二维散点图 输出分类图 手动编辑 其他工具：Adaptive Coherence Estimator、Matched Filter、Principal Component Analysis、Dimensionality ExpansionENVI Deep Learning 与 ENVI Services EENVI Services Engine 技术特点 采用 node.js 和 redis 内存数据库技术 基于 SOA、模块化架构ENVI Service EngineIDL Service EngineSARscape Service EngineDeep Learning Servi

237、ce Engine（正式发布）Photogrammetry Engine（未来）OpenAI Engine（未来）灵活和动态的空间配置分布式共享式云 弹性伸缩集群环境中可以根据需求动态添加和删除节点Geospatial ServicesGeospatial ServicesFrameworkFrameworkRequest HandlerParameter MapperJob ManagerEnginesWorkspace ManagerRoute M深度学习服务开发总结V1.0 正式发布基于 TensorFlow 框架，支持多光谱提取建筑物、蔬菜大棚、特殊符号等灵活的训练样本选择方法提供完善

238、的开发接口与 ENVI Modeler 结合并行运行在 GPU 服务器中ENVIDeepLearning谢谢！遥感大数据分块处理深度解析为什么有进度条?为什么要分块？为什么需要分块？如何让程序更高效？0.032s0.001s如何让程序更高效？0.3220s0.001s 尽量避免数组元素循环 尽量使用IDL/ENVI已有函数如何分块？如何分块影像存储顺序 按波段顺序记录遥感影像数据的格式，每个波段的图像数据文件单独形成一个影像文件。每个影像中的数据文件按照其扫描成像时的次序以行为一个记录顺序存放，存放完第一波段，再存放第二波段，一直到所有波段数据存放完为止。BSQNS,NL,NB如何分块影像存储

239、顺序 按照波段顺序交叉排列的遥感数据格式，BIL格式存储的图像数据文件由一景中的N个波段影像数据组成。每一个记录为一个波段的一条扫描线，扫描线的排列顺序是按波段顺序交叉排列的。BILNS,NB,NL如何分块影像存储顺序 按照像元顺序记录图像数据，即在一行中按每个像元的波段顺序排列，各波段数据间交叉记录。BIPNB,NS,NL如何分块-Raster.GetData()1024,10241024,2,10242,100,100如何分块-Raster.CreateTileIterator()Spatial如何分块-Raster.CreateTileIterator()如何分块-Raster.Crea

240、teTileIterator()Spectral如何分块-Raster.CreateTileIterator()应用举例基于空间的分块-影像定标基于空间的分块-空间滤波基于空间的分块-点取值基于空间的分块-点取值 矢量点坐标转栅格坐标 栅格坐标转文件坐标，获取矢量点所在的行列，设为x,y 设取值窗口为3，则sub_rect=x-1,y-1,x+1,y+1 取值Raster.GetData(sub_rect=sub_rect)输出基于空间的分块-抽样1024,1024,4102,102,4GF-2 GS融合 5.3GBGF-2 GS融合快试图 680kb基于空间的分块-抽样3.6s基于空间的分块

241、-植被指数计算基于光谱的分块-Savitzky-Golay滤波综合应用-k最近邻定量估测 k最近邻法（k-Nearest Neighbor，k-NN）不依赖于特定的函数分布（Franco-Lopez et al.,2001）融合各种空间数据，有效估算缺失值（Crookston et al.,2008)能维持参数之间的自然依赖结构，保持参数之间的一致性利用k个样点进行估计能够减小由于影像噪声及样点坐标错位而引起的随机变化综合应用-k最近邻定量估测 基于空间分块获取样本数据 基于光谱分块反演区域结果总结 大数据分块处理三部曲分块-分块获取数据和处理-分块写出 基于空间的分块影像定标卷积运算数据抽样

242、光谱指数运算 基于光谱的分块Savitzky-Golay滤波 综合应用k最近邻定量估测谢谢！祝大家工作顺利2019 Esri China Developer Summit Welcome 2019Esri空间信息技术开发者大会遥感大数据时代下的遥感技术探讨与实践遥感影像数据的“大”“三高”品质空间分辨率高光谱分辨率高时间分辨率高3月20号3月22号大幅宽同时具备多种特性灰度分辨率典型代表：高分六号“三高”+宽框幅 2018年6月2日发射，2019年3月21日正式投入使用，设计寿命8年 高分辨、宽覆盖、多谱段、高动态范围、大姿态角机动PMS主要参数 空间分辨率：全色2m、多光谱8m 幅宽：95k

243、m 多光谱谱段：蓝/绿/红/近红外 单景影像文件5G，融合后WFV主要参数 空间分辨率：16m 幅宽：280 x860km 多光谱谱段：蓝/绿/红/近红外+紫外/红边4个波段 单景影像文件13.5G未来卫星对地观测“星座”超高时间分辨率+高空间分辨率 北京零重空间&“灵鹊”遥感星座130+颗卫星 成都星时代宇航&“AI卫星”星座192颗卫星“陕西一号”卫星星座计划公布陕西一号”卫星星座计划将分三期完成，其中星座计划一期由72颗低轨道国际标准立方星组成，逐步建成256颗卫星的星座。首批卫星将于2019年发射。遥感图像产品 技术路线：摄影测量的思路，处理卫星遥感图像，常被称为测绘产品生产、DOM生

244、产等。关键字：空三计算、区域网平差、正射校正、匀色等。产品特点：RGB三波段真彩色、无缝镶嵌产品等。应用：GIS系统底图、地理要素提取参考底图等。遥感底图产品 技术路线：遵守遥感科学进行预处理处理，尽量保留光谱信息。关键字：辐射定标、大气校正、图像配准、几何校正、图像分类、光谱指数等 产品特点：单波段索引色图像、单波段灰度图像、专题图等 应用：遥感各领域应用遥感专题产品遥感底图产品真彩色正射影像图无缝镶嵌遥感图像地理要素提取底图“无光谱”信息的底图产品数据镶嵌数据镶嵌数据裁剪数据裁剪特征差异阈值分割分类后处理灾前数据灾后数据结果输出NDWI光谱角基于Sentinel-2 L1C数据的洪水监测利

245、用目视解译方法提取洪水区域2018年山东寿光洪水遥感监测遥感专题产品NDVI光谱指数图像海水温度图像遥感图像分类图作物长势与病虫害监测结果水质参数反演 数据分发单位处理 几何校正、标准化处理 终端用户处理 几何、大气、融合、镶嵌、裁剪遥感影像预处理桌面级系统处理2个ESE大型项目5个ESE原型系统改造和部署2个遥感工程项目企业级系统处理地面接收站处理AI卫星-星上处理面对遥感大数据，桌面级遥感软件利器：流程化，批处理 用户：某国土局 需求：基于高分一号、高分二号得到RGB、8bit的真彩色图像。要点：每隔几天需要生产一次 处理流程：全色/多光谱正射校正图像融合8bit拉伸真彩色增强输出TIF格

246、式面对遥感大数据，桌面级遥感软件利器：流程化，批处理 解决方案：1.利用ENVI Modeler构建流程批处理工具2.ENVI Modeler中生成ENVI扩展工具地面接收站/数据运营单位处理：哨兵-2标准化产品 Level-1C：经正射校正和亚像元级几何精校正后的大气表观反射率产品。原幅宽290km-标准化100kmx100km类似：Landsat、Planet等标准产品数据AI卫星-星上处理 应用模式：直接在卫星上完成数据预处理 带来好处 极大提高数据传输带宽利用率 终极目标：终端准实时应用影像数据正在开展此类卫星研制的单位 北京智星空间 成都星时代宇航遥感图像信息提取 依据解译标志、经验

247、等识别地物 精度高，工作量大，只能获取空间特征信息人工目视解译 在计算机自动分类基础上，人工修缮 精度高，工作量较大半自动、半人工 依据图像分类算法自动识别地物 工作量相对少，精度相对较低计算机自动分类ENVI遥感图像信息提取方案人工解译经验知识专家知识决策树分类经验总结CART算法C5.0算法面向对象图像分类监督分类规则决策树分类目视解译光谱自动分类灰度分割非监督分类传统监督分类平行六面体最大似然最小距离马氏距离传统基于像素的图像分类机器学习支持向量机神经网络随机森林深度学习基于TensorFlow的Deep Learning光谱分析地物识别混合像元分解定量反演SoftMax变化检测图像比较

248、法特征变化光谱变化图像变换分类后比较面向行业/领域信息提取工具船只提取、植被反演、水深反演、植株提取面对遥感大数据，桌面级遥感软件也能刷存在感 用户：某农业公司 需求：基于4cm无人机图像，提取果树植株分布信息。前期用户方法：人工目视解译 大约15株/分钟面对遥感大数据，桌面级遥感软件也能刷存在感 我们的解决方案：ENVI精准农业工具包-作物计数（Count Crops）工具准备影像和果园地块数据编写批处理程序运行工具普通ThankPADT440P，16G内存，耗时16.5个小时，处理了1103个地块，提取得到389706颗果树。人工后期编辑类似的应用：棉花出苗、烟叶株数 棉花监测：棉花出苗-

249、棉花长势-棉花估产 烟草补贴：以烟草株数作为补贴标准。遥感大数据硬核利器之：深度学习ENVI Deep Learning：基于深度学习框架（TensorFlow）开发的遥感图像分类和目标识别工具。数据：3景Supview-1 分辨率：0.5米 波段：4波段 范围：15x35KM，预处理 正射校正 图像融合 图像镶嵌 42961x75743,24G数据量 样本(子区5324x5781)下载OpenStreetMap矢量 手动绘制补充样本 816个建筑物样本1、下载OpenStreetMap矢量作为样本2、手动绘制补充样本提取建筑物ENVI深度学习工具应用于建筑物提取笔记本笔记本DELL 7520

250、硬件配置硬件配置CPUi7-7700HQ内存64GB硬盘SSD显卡NVIDIA Quadro M2200，4GB处理时间处理时间模型训练3小时目标提取1小时50分钟样本验证精度：74%F1=0.71遥感大数据硬核利器之：企业级IT技术 云计算、集群等高性能、可伸缩的计算机环境 CPU高性能计算，GPU高性能计算 基于云/分布式对象存储的遥感影像储存与共享解决方案 扁平化的组织结构数量不会影响检索效率 Restful接口便于共享 非常适用非结构化数据存储（图像）高效写入 成本低，普通X86服务器即可满足 基于企业级架构的遥感软件平台 Restful接口 并行处理机制 在线处理 阿里云OSS 华为

251、OBSXSKY EOSOpenStack Swift 亚马逊AWS S3 曙光 ParaStorEngine数据层应用层功能服务层预处理Web Services高性能影像在线处理标准影像L1、L2影像预处理成果影像专题产品在线按需遥感应用应用门户其他数据（DEM、参考影像）基础支撑层储存计算网络系统软件基础设施，可以选择高性能单个服务器、集群计算机、云计算等数据源，可以选择影像目录、在线影像服务、云存储服务等标准RESTful的遥感影像功能服务构建应用APP，主流是B/S架构的Web应用程序定量反演空间特征提取目标检测与识别图像分类光谱分析图像动态检测其他遥感功能模型库算法库企业级Web遥感应

252、用平台架构ENVI Service Engine高性能计算机环境+企业级遥感并行处理 基于15米Landsat8pan为参考，高分二号数据处理。解压缩多光谱几何精校正全色与多光谱配准图像融合数据量：1094标准景高分二号成功数：1029景失败数：65景总时间：30.6小时平均时间：1.67分/景失败原因：压缩包拷贝不完整、影像含云太多找不到控制点SwitchWEB SERVICE集群服务器集群服务器华为N8500NAS文件系统客户端1 U1 U1 U1 U1 UIBM X240刀片机处理数据量：1029景融合方法：Gram-Schmidt总时间：23.5小时平均时间：1.36分/景15米LC8

253、PANCPU：80核内存：160G12 Works ENVI Services Engine_中国农科院农业资源与农业区划研究所提供原始数据量2T，成果数据量4.1T基于企业级的监督分类分块并行处理 数据：2.1米4波段资源三号，数据量11.7GB。分类方法：最大似然监督分类 分类类别：6大类：耕地、休耕地、裸地、水体、建筑用地、林地共享NAS文件系统客户端1 U1 U3个虚拟机组成集群系统1 U32G内存、8VCPU32G内存、8VCPU32G内存、8VCPU数据自动分块分块1结果镶嵌基于像素，平均分成8块时间忽略不计分块1分块1分类分类分类分类8块并行分类结果数据量：1.46GB总用时：9

254、.5分钟平均1.2G/分12.79.58.54.5481632分快数分快数时间（分）12 Works ESE与分块数的分类时间合作单位：同济大学8个任务并行ENVI Services Engine云对象储存+企业级遥感平台应用云平台移动端浏览器Web应用端遥感应用服务开发应用应用程序程序ENVI Services Engine处理器处理器Geospatial Services FrameworkHTTP REST数据源Sentinel on AWS水环境监测模型作物长势监测模型水面积提取图像裁剪水质参数反演结果渲染图像裁剪植被指数计算结果渲染云对象储存+企业级遥感平台应用在线云对象储存影像服务

255、 云储存影像目录服务 可下载 可在线处理与分析 Sentinel on AWS Landsat on AWS Planet on AWS如：https:/landsat- 高性能硬件配置，支撑并行计算，高效遥感大数据处理与分析 高性能计算环境、影像、影像处理、成果应用一体化共享企业级遥感平台技术为遥感大数据应用提供一种有效途径 机器学习算法，提高样本的利用率 深度学习算法，减少人工干预，部分解决影像自动化解译新型遥感图像分类算法 大多数情况，我们只是从遥感大数据里面检索几景影像，满足业务化应用需求 传统的遥感影像技术，桌面遥感图像软件，很长时间里是不会消亡的不是人人都需要处理海量的影像数据下一

256、个内容：杜会建，ENVI深度学习模块应用与开发技术谢谢大家，祝大家生活愉快！ArcGIS的容器化交付实践容器发展与容器生态如何快速理解容器和容器编排容器 VS 虚拟化虚拟化隔离技术，独立的操作系统容器是一种特殊的进程，公有宿主机系统资源容器编排 VS 云云在逻辑层处理虚拟机之间的资源调度、隔离和通信容器编排在逻辑层大量机器集群上部署的复杂的、多容器工作负载。Docker原理及基础Kubernetes架构及基础ArcGIS架构了解什么是微服务您可能需要知道ArcGIS应用如何容器化及微服务编排？应用分析容器化选型准备容器运行环境编写DockerFile制作并上传镜像创建容器负载微服务治理和编排操

257、作系统，有无状态、依赖包、周边配置Statefulset or deploment？K8S or Swarm？公有 or 私有？节点配置规格，PV&PVC，网络选型公有仓库还是私有？基于镜像部署工作负载；伸缩？监控？GIS微服务治理，服务调度编排应用容器化？应用微服务化？1-GISServer容器化应用分析应用特点：节点无状态业务数据集中化存储节点通信依赖FQDN需要安装依赖支持：fontconfig/wget/freetypeLinux操作系统：centos或者Ubuntu部署形态：多集群、应对多并发场景2-ArcGIS容器化选型编排工具：K8S、Mesos、Swarm公有：华为/阿里/腾讯

258、/云容器引擎CCE云容器实例CCI私有：自建容器编排镜像仓库公有：Docker HUB、daocloud、Quay、华为、阿里私有：Harbor2-ArcGIS容器化选型无状态工作负载（即kubernetes中的“Deployments”）：Pod之间完全独立、功能相同，具有弹性伸缩、滚动升级等特性。如：nginx、wordpress。有状态工作负载（即kubernetes中的“StatefulSets”）：Pod之间不完全独立，具有稳定的持久化存储和网络标示，以及有序的部署、收缩和删除等特性。如：mysql-HA、etcd。现实情况节点资源相等，但需要依赖域名解析有存储需求存储数据可能会发生

259、变化负载取舍Deployment很美好，但需要借助stetefulset创建工作负载，工作负载3-K8S容器引擎的部署及周边准备Master：ApiserverControllerScheduleretcdNode：DockerKubeletkube-proxyFlannel3-K8S容器引擎的部署及周边准备软硬件最低配置推荐配置CPU、内存Master：2core和2GB内存Node：4core和4GB内存Master：4core和8GBNode：根据容器数量和配置决定，不少于16core和32GB内存Linux操作系统基于x86_64架构的各种Linux发行版本，包括RHL、CentOS、

260、Ubuntu等，Kernel版本在3.10及以上RHL7CentOS7K8S1.91.14.0集群规划RoleNetworkServiceMaster/Node1node1.k8s.local192.168.199.214/24apiserver、controller-manager、scheduler、kubelet、kube-proxy、etcd、docker、flannelNode2node2.k8s.local192.168.199.215/24Kubelet、kube-proxy、docker、flannelNode3Node3.k8s.local192.168.199.216/24

261、Kubelet、kube-proxy、docker、flannel4-镜像构建Docker镜像位于bootfs之上每一层镜像的下面一层称为其父镜像(父子关系)第一层镜像为Base Image容器在最顶层其下的所有层都为readonlyDocker将readonly的FS层称作 imageDocker AUFS特性特性4-GISServer镜像构建从官方CentOS7镜像构建FROM centos:7r#拷贝当前路径下的安装文件到容器内的tmp目录下COPY./*/tmp/#安装环境所需的工具和库RUN yum install-y net-tools wget libXtst libXi lib

262、Xrender fontconfig freetype gettext libXfontmesa-libGL mesa-libGLU Xvfb tar hostname&yum clean all&rm-rf/var/cache/yum#设置root密码、创建arcgis用户、tmp授权、设置文件句柄限制数RUN echo esri123|passwd root-stdin&useradd-create-home-home-dir/usr/local/arcgis-shell/bin/bash arcgis&chown-R arcgis/tmp&echo-e arcgis soft nofil

263、e 65535narcgis hard nofile 65535narcgis soft nproc 25059narcgis hard nproc 25059 /etc/security/limits.conf#镜像启动的容器以arcgis账户运行USER arcgis#设置用户工作目录ENV HOME/usr/local/arcgis#解压安装包并安装ArcgisServer、删除安装包及无用文件、#删除ArcgisServer安装文件和许可文件RUN tar xvzf/tmp/ArcGIS_Server_Linux_1061_164044.tar.gz-C/tmp/&rm-rf/tmp/

264、ArcGIS_Server_Linux_1061_164044.tar.gz&/tmp/ArcGISServer/Setup-m silent-l yes-a/tmp/1061.ecp&rm/tmp/Dockerfile&rm-rf/tmp/ArcGISServerRUN/usr/local/arcgis/server/stopserver.sh镜像精简原则：在Dockerfile中，每条指令都会创建一个镜像层，继而会增加镜像整体的大小写时复制技术优化后（减小镜像大小，减少磁盘占用率及提高构建效率）：#从官方CentOS7镜像构建FROM centos:7#安装所需要的依赖RUN yum in

265、stall gettext-y&yum clean all&rm/var/cache/yum-rf&yes|cp/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai/etc/localtime&echo esri123|passwd root-stdin&useradd-create-home-home-dir/usr/local/arcgis-shell/bin/bash arcgis&echo-e arcgis soft nofile 65535narcgishard nofile 65535narcgis soft nproc 25059narcgis hard nproc

266、 25059 /etc/security/limits.conf#copy安装目录COPY-from=builder/usr/local/arcgis/server/usr/local/arcgis/serverRUN chown-R arcgis:arcgis/usr/local/arcgis/serverUSER arcgis#安装所需要的依赖ENV HOME/usr/local/arcgisEXPOSE 1098 4000 4001 4002 4003 4004 6006 6080 6099 6443#对外暴露相关端口CMD/usr/local/arcgis/server/startse

267、rver.sh&tail f#容器运行后默认执行的指令/usr/local/arcgis/server/framework/etc/service-0.log4-镜像精简1.上传到公有仓库DockerHub上等，在外网环境下进行拉取。2.上传到私有仓库上传镜像到Harbor中：创建镜像tag，并上传到仓库docker tag SOURCE_IMAGE:TAG 仓库地址/项目名/IMAGE:TAGdocker login 仓库地址(登陆仓库，提供上传权限)镜像下载docker push 仓库地址/项目名/IMAGE:TAGdocker pull 192.168.199.205:80/arcgis

268、/ags:107-v145-镜像上传下载6-创建工作负载配置持久化存储持久化存储声明构建Statefulset定义服务网络模式集群配置为GIS集群提供文件存储系统定义共享文件的读写方式、容量定义集群节点（pod）个数，pod中的容器实例、所需要的PVCLoadBalance、Ingress、NodePort创建、加入集群1.通过Yaml文件创建2.通过kubelet命令创建6-创建工作负载7-GIS微服务管理系统自动化交付GIS大数据一键式容器微服务部署ArcGIS ServerWebAdaptorPortal for ArcGISDatastore构建GIS镜像01仓库镜像上传02创建容器存

269、储03创建网络04规格设定05设定副本数06GIS容器部署07微服务管理08微服务监控09微服务模型10服务治理11模型调度12简化手动繁琐的配置，为GIS平台提供快捷的微服务部署、服务管理、服务编排和调度跟踪的能力GIS容器平台下的大数据环境交付7-GIS中的微服务治理Pod代理GISAppPod代理GISApp应用访问ELB服务治理服务恢复流量监控健康检查链路跟踪调度策略Service Mesh Control Plane服务注册服务编排服务发现、负载均衡、故障转移、服务度量、灰度发布、流量治理、服务熔断、服务限流、服务监控、服务拓扑、服务链路跟踪、A/B测试、金丝雀发布、访问控制微服务治

270、理解决方案GIS微服务管理系统003微服务模型调度执行进度及作业结果应用作业自定义微服务模型服务交互链路跟踪模型有效性验证服务编排快速发布及部署GIS服务微服务部署维护部GIS服务生命周期监控微服务状态及周边可弹性可伸缩的并发能力微服务管理微服务管理服务发现服务编排服务治理模型异常恢复搭载在华为CCE容器平台上的GIS微服务管理平台：GIS微服务管理系统演示GIS微服务管理系统功能架构Kubernetes集群（CCE）dockerdockerdockerdockerdockerdockerGIS微服务docker宿主机宿主机GIS微服务管理系统微服务部署微服务管理服务编排

271、应用作业拓扑跟踪dockerdockerdockerdocker宿主机服务监控服务发现服务统计dockerGIS微服务GIS微服务伸缩快速部署秒级启动服务注册GIS微服务GIS微服务GIS微服务私有云、华为公有云、阿里公有云、本地服务器持续集成方案：GitLab+Jenkins+Docker+KubernetesThank U！AWS云服务云服务助力构建空间信息数据基础设施助力构建空间信息数据基础设施西云数据简介迭代演进的AWS大数据平台建设案例分享亚马逊AWS中国(宁夏)区域云服务运营方宁夏西云数据科技有限公司（简称”西云数据”）是 AWS 中国(宁夏)区域云服务的运营方和服务提供方。AWS

272、 为西云数据的战略技术合作伙伴并向西云数据提供技术服务和技术支持。西云数据成立于 2015 年，是一家持有互联网数据中心服务和互联网资源协作服务牌照的云服务提供商。2017年12月12日，西云数据正式推出AWS 中国(宁夏)区域云服务，现已开通3个可用区。西云数据市场销售总部设立于北京，在全国多地设有分支机构以服务全国各地的企业客户。西云数据致力于将世界先进的 AWS 云计算技术带给中国客户，为客户提供优质、安全、稳定、可靠的云服务，全力支持中国企业和机构的创新发展。西云数据承诺尽可能多地使用可再生能源我们承诺使用尽可能多的可再生能源来支持您的业务，为地球可以持续发展贡献你我的力量为什么AWS

273、关心公共大数据客户至上海拔模型海拔模型航空遥感图像航空遥感图像气候模型气候模型卫星图像卫星图像高分辨率雷达高分辨率雷达AWS上的地球：https:/amazonaws- 包含110种开放地测数据集，源数据由（非）政府组织、研究机构、企业和个人来维护AWS对GIS数据的表达日趋完善AWS对突发事件的及时响应2010年墨西哥湾的漏油事件美国国家地理空间信息平台，由美国联邦地理数据委员会兴建数据需要打电话给多个部门索要现在卫星将高清图片传送到Amazon Simple Storage Service（S3）上，后台服务进行及时处理，对紧急相应组织非常有用全托管的全球卫星地面站服务；12个站点覆盖全球

274、任何轨道；节省建造和运营成本；快速与卫星数据进行交互；快速利用AWS服务进行计算、存储、分析和机器学习等工作中国如何利用AWS与世界无缝融合：Ground Station下下载到本地载到本地 最传统的方式 费时费力 无序的数据管理 没有扩展性从数据中心访问从数据中心访问 远程登陆 数据近线分析 仅下载分析结果 扩展性呢？从从AWSAWS云访问云访问 远程登陆 数据近线分析 仅下载分析结果 分布式计算和存储资源有效的扩展，使用大量公开的数据，节省成本，简化部署中国如何利用AWS与世界无缝融合：从AWS云访问1.选取区域2.下载遥感图像3.计算NDVI（Normalized Difference

275、Vegetation Index,归一化差分植被指数,标准差异植被指数)下载到本地示例：计算植被面积从AWS云访问示例 图库放在Amazon S3上，每天更新，数据量大概在750TB，七百万个图片 前端应用托管在Amazon S3上，无需服务器就直接通过浏览器进行访问 快速计算出北京1978年和2019年农作物的对比情况Live Demo:http:/landsatappv1p3.s3-website-us-west- S3原原始数据始数据Amazon S3数据湖数据湖Amazon EMRETL商业分析教育研究业务用户开发商流式数据获取AWS开放数据平台高阶分析事件抓取事件抓取Amazon K

276、inesis流分析流分析Amazon EMR事件事件处理处理AWS Lambda无无SchemaAmazon ElasticSearch直直接查询接查询Amazon AthenaNo SQLAmazon DynamoDB托管的托管的Hadoop平台平台Amazon EMR应用系统应用系统ERP,BW etc数据仓库数据仓库Amazon Redshift机器视觉文件导入机器学习模型的机器学习模型的构构建、建、训练、测试和部署训练、测试和部署Amazon SageMaker阶段一阶段二阶段三阶段一：选择Amazon S3存储搭建数据湖访问频度频繁访问不频繁访问动态,频繁访问数据毫秒级访问 3 AZ

277、不断变化的数据访问毫秒级访问 3 AZ平均比Standard节省20%每对象单独监控.最小化存储周期不频繁访问数据毫秒级访问 3 AZ比Standard节省40%基于GB的取回费用最小化存储周期最小化存储大小S3 StandardS3 Standard-IAS3 One Zone-IAS3 Glacier可再生的非频繁访问数据毫秒级访问1 AZ比Standard节省50%基于GB的取回费用最小化存储周期最小化存储大小归档数据分钟到小时级访问 3 AZ比Standard节省80%基于GB的取回费用最小化存储周期最小化存储大小S3 Intelligent-TieringS3 Glacier Dee

278、p Archive归档数据小时级访问 3 AZ比Standard节省94%基于GB的取回费用最小化存储周期最小化存储大小N E W!N E W!阶段一案例：快速获取GHCN-D和批量分析全球气候变化 背景-以前，全球气候首先需要高质量和精准的气候数据集-NCEI（National Centers for Environmental Information）基于全球的气候地面站负责维护气候数据集（GHCN-D,Global Historical Climatology Network Daily）,第一份数据是在1763年,至今已保存200多年的历史数据 挑战：-传统分析方法是下载到本地，如果是

279、想要最新的数据，就需要反复的每天进行下载-需要在可扩展的复杂的HPC环境中分析，并需要研究员对数据分析有很强的技术背景更有效的做法：-利用Amazon S3自动快照数据集，好处是：不需要手工下载，利用AWS的服务，缩短数据分析的时间，资源按需使用节约成本阶段一案例：快速获取GHCN-D和批量分析全球气候变化阶段二案例：实时获取NEXRAD天气数据用于精确预警 背景-精确、及时地对强烈天气和水文测量提供警报-Nexrad(Next-Generation Radar)是正开始在美国全国布网的下一代天气雷达。是由160个高分辨率多普勒雷达站点组成的网络挑战-上云之前，研究员不可能得到足够的数据进行实

280、验分析更有效的做法：-Nexrad在AWS上发布后，出现了WeatherPipe的开发，这是一个开源Java工具，简化了在AWS上使用NEXRAD数据运行MapReduce作业的过程-计划使用该工具进行更高级和特定的分析，例如风暴识别和分类。最终，希望为龙卷风等高影响天气事件创建预测模型阶段二案例：实时获取NEXRAD天气数据用于精确预警对于“体积扫描”存档文件（多普勒雷达站点扫描大气时收集的数据）和“块”数据（作为实时馈送快速传输的较小数据包），用户都希望实时通知。阶段三：用于深度学习的 Amazon EC2 实例Amazon EC2 P3 实例强大的GPU实例多达8块NVIDIA Tesl

281、a V100 GPU1 PetaFLOP计算能力 比P2快14倍300 GB/s GPU间通信(NVLink)比P2快9倍16 GB显存，峰值为900 GB/sec内存带宽定制化的AMI，适用于深度学习Amazon EC2 C5 实例高性价比的CPU实例,加速INT8模型推理3.0 GHz Intel Xeon(Skylake)白金版处理器，并配有全新的Intel AVX-512指令集72个vCPUs，144GB内存(比C4的性价比提升25%)基于全新Nitro虚拟化管理程序构建Amazon高性能，可扩展的算法分布式TensorFlow,Apache MXNet,Chainer,PyTorch

282、自带算法超参数调优构建部署训练阶段三：Amazon SageMaker 平台概述阶段三：使用Amazon SegMaker构建机器学习模型 背景-DigitalGlobe是一家全球领先的高分辨率地球图像、数据和分析提供商-DigitalGlobe以前除了要建卫星基础设施，还要建全球的地面接收站。如今，他们已经100%转向使用AWS的服务，使用SnowMobile将长达18年的100PB数据搬到AWS上挑战-希望提供对其数据的按需访问，同时降低AWS支出更有效的做法：-在Amazon S3和Glacier存储上智能分层-使用AWS机器学习服务SegMaker来解决缓存问题，训练缓存算法以找到客户

283、访问模式的相关性预测率提升两倍，存储成本节省50%CloudFormation 模板一键式部署Federated withPortalS3 storage userRaster store,zip,fgdbImagery S3 StorageProfessional Imagery /Geospatial AnalystsArcGIS平台入口ArcGIS PortalEC2AGSVPCArcGIS ProAuto Scaling groupElastic Load BalancerEC2Configure StoreClient consuming hosted image servicesV

284、PCImage servicesImage serverImage servicesImage serverEC2EC2Image servicesImage serverEC2Dynamic Image ServicesRaster AnalyticsElastic Load BalancerClient consuming dynamic image servicesArcGIS Enterprise：ArcGIS Portal+ArcGIS Image Server +RDSRDSPostgres RDS其它案例分享：某用户的ArcGIS在AWS云平台部署架构ArcGIS平台访问控制中枢

285、Client consuming imagery itemsArcGIS集群平台桌面浏览器移动设备业务用户业务数据终端用户Raster Analytics云上部署效果RasterAnalytics onAWS 8 c3.2xlarge instances(8 vCPUs,16GB RAM)Mean RainfallMean TemperatureElevationLandcover30m National Solar Plant Suitability RasterRaster Analytics9 minutesArcGIS Desktop(ArcMap or ArcGIS Pro)5 ho

286、urs 45 minutessuitability model总结-充分利用AWS开放数据集的价值：降低成本、提升体验-搭建Amazon S3数据湖对于可扩展的GIS大数据平台非常重要-合理使用适合的AWS服务完成批量或者实时的GIS应用-弹性的云平台架构是搭建人工智能/机器学习的基础知识分享案例研究社区互动云载未来云载未来成就所托成就所托VIRTUALIZING ARCGIS PRODelivering a workstation experience from the data center2VISUAL WORKSPACETHE EVOLUTION OF MODERN WORKFLOWS

287、InformationWorkers/StudentsDesigners/ScientistsVISUAL COMPUTING SPECTRUMCOLLABORATIONLARGE DATA INTERACTIVE HPCVRPHOTOREALISMAIMOBILITY3QUADRO POWERING THE MOST ADVANCED WORKFLOWSPhotorealistic.Immersive.Collaborative.Media&EntertainmentManufacturing&DesignAECGeospatial,Oil&GasVisualSimulationWORKFL

288、OW ACCELERATIONENTERPRISE-GRADE RELIABILITYEFFICIENT IT MANAGEMENTBest professional application performanceAdvanced professional featuresScalable performanceMission critical stable drivers100+ISV applicationcertificationsCertified with leading OEM workstationsEnterprise deployment&management toolsGl

289、obal technical supportExtended product availabilityNVIDIA QUADROThe Worlds Most Advanced,Trusted Accelerator of Professional WorkflowsQUADRO IN THE ENTERPRISE TODAY3D Design|Photorealistic Rendering|VR|Large Data Sets|AI EnhancedApplicationsMobileWorkstationsDesktop WorkstationsExternalGraphicsWINDO

290、WS 10Highest graphics requirement from any operating system to dateWINDOWS 10WINDOWS 7WINDOWS 95*Percent of timeconsumingGPU(DirectX or OpenGL)32%Increase in GPU Consumption,compared to Windows 7*ARCGIS PROHighest graphics requirement of any version to dateArcView3.xArcMap 10.xArcGIS Pro2.xWHY DO GI

291、S USERS REQUIRE A GPU?Migration from ArcMap to ArcGIS ProDirect X rendering pipelineVirtualized EnvironmentsShared CPU-only resources,bottleneck performance vGPU off loads load from CPU to GPUIncreased amount of VMs which can be hosted,Decreases amount of Servers to host VMsEase of AdministrationOS

292、and Application upgrades,Security,CentralizedDataRequirement forArcGIS Pro when using 3D dataESRI ARCGIS PRORole of vGPURENDERINGANALYTICGEOPROCESSINGDEEPLEARNING10RENDERINGDirectX or OpenGL11SPATIAL ANALYSTASPECTIdentifies the compass directionthat the downhill slope faces foreach location.VIEWSHED

293、Determines surface locations visible to a set of point or polyline observers,using geodesic methods.SLOPEIdentifies the steepness at each cell of a raster surface.The lower the slope value,theflatter the terrain;the higher theslope value,the steeper the terrain.RequiresCUDA3.0 or later12DEEP LEARNIN

294、GTRAVEL TIMEPREDICTIONIdentifies the steepness at each cell of a raster surface.The lower the slope value,theflatter the terrain;the higher theslope value,the steeper the terrain.CREATING3D CONTENTUSINGAIARCGIS PRO PERFORMANCE FROM THE DATA CENTERNVIDIA Virtual GPU technology delivers graphics accel

295、erated virtual desktops and applicationsAll devices havegraphicsVirtual machines running ArcGISPro also need a GPU14WORLDS MOST POWERFULVIRTUAL WORKSTATIONNVIDIA Quadro vDWS Software For Tesla GPU ServersComplete Tesla Pascal and Volta support P4,P40,P100,P6,V100，RTX6000/8000CUDA for compute acceler

296、ated workstation applicationsHardware encode(NVENC)accelerated Linux workstations Certified on 120+servers from 30+server vendors15UNRESTRICTED ANALYSIS,VISUALIZATION,AND CREATIVITY FROM ANYWHERENVIDIA Quadro vDWS Software For Tesla/RTX GPU ServersAccelerate productivity with 2x performance increase

297、Design with larger data sets with up to 4x GPU memoryEnhance design workflows with animation and simulationMake informed design decisions faster with photorealismReliable,predictable QOS accessible from any device16HOW IT WORKSNVIDIA virtual GPU products deliver a GPU Experience to everyVirtual Desk

298、topServerHypervisorApps and VMsCPU OnlyVDIWithNVIDIA VirtualGPUApps and VMsNVIDIA Graphics DriversNVIDIA Virtual GPUNVIDIA virtualization softwareHypervisorNVIDIA Tesla/RTX GPUServerNVIDIA GPUs EVERYWHERE140+Servers from more than 30 system vendorsHyper ConvergedBlade ServersIndustry StandardServers

299、Hyper-ConvergedInfrastructurePublicCloudBlade ServersHypervisor Infrastructure20NVIDIA VIRTUAL GPU PRODUCTSAppsNVIDIA GRIDVirtualWorkstationNVIDIA GRIDVirtualApplicationsFor organizations deploying XenApp or other RDSH solutions.Designed to deliver Windows applications at full performance.NVIDIA GRI

300、DVirtualPCFor users who want a virtual desktop but need great user experience leveraging PC Windows applications,browsers and high definition video.For users who want to be able to use remote professional graphics applications with full performance on any device anywhere.PC UsersWorkstation UsersNVI

301、DIA Quadro Virtual Data CenterWorkstationArcGIS for Desktop products are certified with Quadro Virtual Data Center Workstation21TEST DRIVE NVIDIA VIRTUAL GPU TODAYInstant access on VMware vSphere andHorizonPre-installed apps such as AutoCAD,SOLIDWORKS,ArcGIS Pro,NX,etc.HTML demos and HD videoshttp:/

302、Serverless初探及其在ArcGIS产品中的应用从一个简单的需求说起Wait.资源估算文档多少台服务器？多大容量的存储？数据库的功能？上线部署文档操作系统？应用程序？依赖项？运行出错。Serverless 什么是Serverless 我们为什么需要Serverless 如何使用ServerlessServerless 什么什么是是ServerlessServerless 我们为什么需要Serverless 如何使用Serverless什么是Serverless？Serverless 不要服务器代码运行在托管的无状态的托管的无状态的计算容器中业务层面的状态记录在数据库和存储资源中云计算厂商

303、负责基础设施的为维护由事件触发由事件触发对开发人员非常友好只需关注代码运行摆脱底层设施的牵制灵活的架构设计效率最大化Serverless的发展传统数据中心传统数据中心Deploy in monthsLive for years虚拟化和云计算虚拟化和云计算Deploy in minutesLive for weeks容器部署容器部署Deploy in secondsLive for minutesServerlessServerlessDeploy in millisecondsLive for secondsServerless供应商Cloud Foundry Foundation,condu

304、cted a global survey recently consisting of 550 usersServerless vs FaasBaaS（Backend as a Service）FaaS（Functions as a Service）ServerlessServerless vs MicroServiceServerless 什么是Serverless 我们为什么我们为什么需要需要ServerlessServerless 如何使用Serverless我们为什么需要Serverless无需预置无需预置或或管理管理服务器服务器根据请求根据请求自动扩展自动扩展按需付费按需付费未触发，

305、不收费未触发，不收费传统应用后端代码重新造轮子需要专人维护系统和软件服务器一直在线很难预估服务器资源传统应用传统应用Serverless应用架构易于弹性扩展减少开发成本、运维成本降低基础设施维护风险绿色“计算”，减少资源开销便于快速迭代，缩短创新周期Serverless 应用应用AWS的Serverless全家桶Web ClientEnd user1万次请求，执行时间3s，1024M RAM0.5 美元Amazon S3Static container,serve static appAmazon API GatewayREST InterfaceAWS LambdaBackend Logic

306、AmazonDynamoDBData store&retriveServerless 什么是Serverless 我们为什么需要Serverless 如何如何使用使用ServerlessServerless如何使用AWS Lambda4.触发Lambda3.上传代码2.引入依赖包，编写代码1.选择一种编程语言Serverless 局限状态管理状态管理 要想实现自由的缩放，无状态是必须的，而对于有状态的服务，需要与存储频繁交互，不可避免的增加了延迟和复杂性。延迟延迟 应用程序中不同组件的访问延迟是一个大问题，Serverless应用程序是高度分布式、低耦合的，这就意味着延迟将始终是一个问题。本地

307、测试本地测试 Serverless应用的本地测试困难是一个很棘手的问题。虽然可以在测试环境下使用各种数据库和消息队列来模拟生产环境，但是很难与性能和缩放的特性结合起来测试。Serverless应用本身也是分布式的，简单的将无数的FaaS和BaaS组件粘合起来也是有挑战性的。技术限制技术限制 15min timeout。ArcGIS Feature ReportServerless应用案例 Feature Report的背景、功能 Feature Report的架构迁移之旅 架构迁移的益处和问题 Feature Report 的应用现状ArcGIS Feature ReportServerles

308、s应用案例 Feature ReportFeature Report的的背景、背景、功能功能 Feature Report的架构迁移之旅 架构迁移的益处和问题 Feature Report 的应用现状ArcGIS Feature Report的背景1 设计问题使用 Survey123 web 应用程序或 Survey123 Connect 桌面应用程序快速创建功能强大的调查。2 收集答案使用 Survey123 web 应用程序和移动应用程序在台式或移动设备上快速获取答案。3 分析结果实时分析答案以作出更好的决策。在ArcGIS中对Survey123数据执行更深入的分析。Survey123 f

309、orArcGISArcGIS Feature Report的背景Print MapPrint FeatureFieldMapAttachmentRelated Table RecordsArcGIS Feature Report的背景Hosted feature service layerMS Word Report TemplateFeature ReportArcGIS Feature Report 功能ArcGIS Feature Report 功能ArcGIS Feature Report DemoFeature ReportREST APIGenerate Sample templa

310、teCheck Job StatusGenerate Report(1 or n)Query JobsCheck Template SyntaxEstimate CreditsArcGIS Feature Report DemoFeature ReportREST APIGenerate Sample templateCheck Job StatusGenerate Report(1 or n)Query JobsCheck Template SyntaxEstimate CreditsArcGIS Feature Report DemoFeature ReportREST APIGenera

311、te Sample templateCheck Job StatusGenerate Report(1 or n)Query JobsCheck Template SyntaxEstimate CreditsArcGIS Feature ReportServerless应用案例 Feature Report的背景、功能 Feature ReportFeature Report的架构迁移之旅的架构迁移之旅 架构迁移的益处和问题 Feature Report 的应用现状ArcGIS Feature Report的架构迁移之旅BetaClient Side2017UCServer side API2

312、018Q1Migrate to AWS LambdaAsyncBatch2018 UCImprove performance and stability2019 UCArcGIS Feature Report Service Architecture 1.0ArcGIS OnlineELBSurvey123 websiteEFSHosted FS layerWord itemPrinting serviceReport serviceOther activitiesEC2t2.mediumt2.mediumt2.mediumFeature Report REST APIDownload(Job

313、s directories)Aws-DynamoDBUploaddestinationArcGISAws-s3Aws-LambdaPrint PreparePrint Print Print packageuploadPrint packageuploadNodeJShosted in EC2(REST API)Generate Sample templateCheck Job StatusGenerate Report(1 or n)Query JobsCheck Template SyntaxEstimate CreditsArchitecture 2.0ArcGIS Feature Re

314、portServerless应用案例 Feature Report的背景、功能 Feature Report的架构迁移之旅 架构迁移的益处和问题架构迁移的益处和问题 Feature Report 的应用现状架构迁移的益处和问题基础设基础设施管理施管理配置和管理环境配置和管理环境相对复杂简单安全性控制安全性控制需要自己考虑安全层的问题托管访问策略设置，防DDOS攻击等超时超时灵活配置有限制 15min依赖项依赖项无限制有限制 50M,/tmp 512M可扩展性可扩展性需要提前配置 auto scaling group根据访问量自动扩展，1000/region可用性可用性Always availa

315、bleOn-demandmulti-region availability延迟延迟处理请求无延迟冷启动延迟1s启动新实例有延迟Infrequent traffic$4.7/month$0.31/month$25.89/month$50/monthconsistent traffic高性能消耗的复杂计算不能在短时间完成unpredictable traffic 低复杂度代码执行时间短需要进行实时处理的数据定时任务性性能能花费花费对比项EC2LambdaConsistent traffic适用场景适用场景AWS Lambda的技术限制Timeout：15minRAM：128-3008MPackag

316、e size：50 MB(zipped,for direct upload)250 MB(unzipped,including layers)3 MB(console editor)/tmp file storage：512 MBConcurrent limits：1000/regionPayload:sync-6Masync-256MWaiting in queue：6hrsArcGIS Feature ReportServerless应用案例 Feature Report的背景、功能 Feature Report的架构迁移之旅 架构迁移的益处和问题 Feature Report Featu

317、re Report 的应用现状的应用现状Feature Report 的应用现状400,000+jobs since online1000-2000/day 5000+/job,20M/file,10G,20minThank you！从从水墨风格山水画水墨风格山水画谈谈GIS地图表现形式的艺术之美地图表现形式的艺术之美ArcGIS水墨山水画风格地图ArcGIS中国传统水墨山水画What happened?ArcGIS水墨山水画风格地图GIS工具思考ArcGIS水墨山水画风格地图思路GIS工具数字地形数据3D建模渲染笔墨感与立体感水墨山水画风格ArcScene地图制作ArcGIS水墨山水画风格地

318、图ArcGIS软件桌面系统ArcScene扩展模块数字高程数据（DEM）其他可选数据DEM高程数据尽可能选择海拔起伏较大的多山地区域便于分层设色制图美观等矢量点：绘制红日河流矢量数据：以面状数据为宜，河网无需密集分布地图制作ArcGIS水墨山水画风格地图制作ArcScene 3D模型-数据导入ArcScene-设置图层属性，修改栅格图像质量-设置点图层的颜色、大小等-设置河网图层的颜色等图层着色-选择合适的视角-调节图层的渐变颜色-调节图层的明暗程度-局部着色山腰处呈现浓郁的绿色，山脚处呈现淡土黄色展示ArcGIS水墨山水画风格地图云雾山峦长河落日圆绿水青山相同数据不同图层颜色不同明暗程度不同

319、视角ArcGIS水墨山水画风格地图展示小结ArcGIS水墨山水画风格地图有人对此评论说显然，达不到艺术的水平，毕竟我们不搞艺术会玩！小结ArcGIS水墨山水画风格地图但是，GIS何尝不是一门艺术地图制图地图制图学地图学“GIS基础学科之一”地图是将客体（一般指地球）上的地理信息，通过科学的概括，运用符号系统表示在一定载体上的图形，以传递它在时间与空间上的分布规律和发展变化。功能和本质功能和本质地图是科学性科学性的，它是描述地理信息在空间上的分布表现形式表现形式地图是富有艺术性艺术性的，它是由抽象化的符号系统构成的地图制图地图制图学外在效果内在功能地图能够激发人们的审美情感，人们对地图视觉上的艺

320、术性是有一定需求的地图制图地图制图学有价值的地图才是有用的地图图图例 图名 注解 指北针 一幅地图，无论如何优雅、美观，给人艺术上的享受，而一旦脱离了地图的本质，那么就失去了地图的意义地图制图的艺术不仅仅体现在地图视觉上的美，而更在于其表现得内在意义。最大化的实现地图价值，才是地图真正的美。GIS制图现代GIS制图现代GIS技术的发展，为传统的地理学理论和技术带来了革命性的变化，这同样在地图制图方面也发生了有别于传统制图方法的技术革新。GIS地图表现形式GIS数据结构遥感影像电子地图三维模型虚拟场景单机WEB无论数据结构简单或是复杂，地图表现形式抽象还是具象，其本质都在于有效的表达自然客观事物

321、。如何去表达，就是GIS制图的艺术所在GIS制图GIS制图方法制图数据制图目标制图工具和手段GIS数字制图GIS软件ArcGISWebGISPython矢栅一体化地图数据库遥感建模工具电子地图众包制图GIS制图GIS制图方法-桌面GIS软件智能制图多属性符号系统3D制图模式动态地图Web共享大批量制图任务？GIS制图GIS制图方法-编程制图不需要从底层写代码，常用的编程语言已经存在用于地图制图的第三方库GeopandasNCLrasterVisplot3DGIS制图GIS制图方法-WebGIS制图互联网时代已经使得网络成为了我们日常生活、工作和学习中必不可少的一部分，WebGIS也随之产生，并

322、已渗入我们日常生活。编程制图GIS数据库GIS&web服务器客户端开发制图灵活的地图呈现方式较强的数据交互能力丰富多彩的可视化效果ArcGIS API for JSOpenLayersHTML5 canvasWebGL（3D）WebGIS前端工具GIS制图数据表达形式制图数据呈现形式面点.线数据价值地图价值GIS制图数据表达形式DEM栅格数据地形特征特征点明暗等高线彩色渲染3D建模水墨风格GIS制图数据表达形式数据类型行业领域制图需求当前GIS技术能够带给我们灵活的、绚烂的制图手法和呈现方式，我们也要具备这种灵活的思维模式，充分利用新技术、新方法，高效制作具有其固有价值而又给人以美感的地图，这

323、正是我要表达的GIS制图的艺术。GIS制图GIS资源调查灾害预测国土管理城市规划农林牧业水利水电军事公安交通运输虚拟现实人工智能云计算大数据GIS以及GIS地图制图技术艺术情怀谢 谢！中国科学院空天信息研究院ArcGIS API for JavaScript高级开发ArcGIS JS API 4.x 开发模式 esri/core/Accessor esri/core/Promise esri/core/Loadable esri/core/Collection核心模块Accessor一致的方法获取、设置属性信息监听属性值变化多数API的基类统一的对象构造方式自动映射/Autocast属性可计算

324、（重写get方法）Accessor.get().set().watch()/属性赋值layer.opacity=0.5;layer.title=图层1;/对多个属性赋值layer.set(opacity:0.5,title:图层2);/使用get,set方法访问多层级属性view.get(map.basemap.title);view.set(map.basemap.title,new title);Accessor 方法 属性访问mapView.watch(scale,(newValue,oldValue,property,object)=console.log(scale changed:

325、$newValue););mapView.watch(map.basemap.title,(newValue,oldValue,property,object)=console.log(new basemap title:$newValue););mapView.watch(ready,stationary,(newValue,oldValue,property,object)=console.log(property$property:$newValue););watchUtils.whenTrue(view,stationary,()=console.log(view is station

326、ary););Accessor 方法 属性监听var map=new Map(basemap:new Basemap(baseLayers:new Collection(new TileLayer(.),layers:new FeatureLayer(.);Accessor 统一的对象构造方式/4.xtype:simple-marker,style:square,color:red,size:10,outline:color:rgba(255,255,255,0.5),width:4/3.xnew SimpleMarkerSymbol(SimpleMarkerSymbol.STYLE_SQUA

327、RE,10,new SimpleLineSymbol(SimpleLineSymbol.STYLE_SOLID,new Color(255,0,0),4),new Color(255,255,255,0.5);Accessor 自动映射/Autocastvar Person=Accessor.createSubclass(properties:firstName:value:“John”,/默认值为JohnlastName:value:“Doe”,/默认值为DoefullName:readOnly:true,/只读属性dependsOn:“firstName”,“lastName”,/依赖关系

328、get:function()/get()方法重构return this.firstName+this.lastName;);Accessor使用demo异步处理不再依靠事件监听map.on(load,function();view.when(function();基本模式：layer.queryFeatures(query).then(handleResult).catch(handleError);rendererCreator.createRenderer(params).then(handleResult);.catch(handleError);Promises then()view.

329、when()=returnview.whenLayerView(map.findLayerById(awesomeLayer);).then(layerView=return watchUtils.whenFalseOnce(layerView,updating);).then(result=const layerView=result.target;return layerView.queryFeatures();).then(doSomethingWithFeatures).catch(errorHandler);链式Promisedemo3.x：图层实例化后会自动加载4.x：图层加载需要

330、调用对应方法load()WebMap/WebScene 需要加载:-门户中的item-图层的模块-图层对应的itemMapView/SceneView 需要加载:-地图-图层Loadablesconst webmap=new WebMap(portalItem:id:affa021c51944b5694132b2d61fe1057);webmap.load()/创建webmap属性basemap&layers.then()=/加载图层return webmap.getLayer(myFeatureLayerId).load();).then(featureLayer=return featur

331、eLayer.queryFeatures(where:OBJECTID=1);).then(result=displayDetails(result.features0);).catch(error=console.error(error););Loadables本质上就是一个数组/Array有array的所有方法，如：-push()-pop()-filter()-reduce()-map()添加了其他方法&事件，使操作数组更加简单：-addMany()-reorder()-remove()-on()可定义Collection中的数据类型-Collection.ofType(FeatureLa

332、yer)Map.layers&GraphicsLayer.graphics都是Collection对象CollectionsArcGIS JS API 4.x 核心APIMap&ViewMap&ViewMap&ViewMap与View的分离Map&View创建三维视图创建二维视图Basemap：底图(baseLayers)&标注(referenceLayers)Ground：高程图层Operational Layers：要素图层(FeatureLayer)、地图图像图层(MapImageLayer)var map=new Map(basemap:hybrid,ground:world-elev

333、ation,layers:new FeatureLayer(.),new MapImageLayer(.),);图层已支持图层：https:/ API尚不支持的服务-需要在客户端展示数据前进一步加工处理-在线示例：Custom TileLayer Custom BlendLayer Custom LERC Layer Custom DynamicLayer Custom ElevationLayer-Exaggerating elevation Custom ElevationLayer-Thematic data as elevation Custom WebGL layer view图层图层BaseClass Hooks-BaseDynamicLayergetImageUrl(extent,width,height)指定范围，宽度和高度，返回ImageURLfetchImage(ext