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做过“非自然资源口”的城市级别数字孪生项目都会遇到一个比较大的痛点就是如何获取现势性比较好的基础地理信息数据，这些数据就包括常规的一些影像、矢量、注记、地形等。 当前在应用侧我们获取地理空间数据以及服务的路径大概有如下三种：“互联网在线地图产品，国家队天地图平台，各种地图下载器”。 其实第一种互联网地图我们应用的比较少，因为我们有好多应用场景都是要求在局域网部署，而互联网的“专网地图”方案在一些小的应用场景也无法负担成本； 第二种天地图平台其实就比较能够适配政务的场景有公众版和政务版本，地方也有相应的地方版本，所以不存在部署的困难，而且去年经过一番“高清化”的升级之后，矢量数据换用了矢量切片，影像数据的分辨率也有了很大程度的提升，其实还是不错的。 第三种虽然非常能够贴合最终的使用场景（下文介绍原因），应用的最多，但是总有一些不合规的风险，而且能够下载到的数据质量不太高。 今天要说的就是除了如上三种选择，现在市面上也出现了一些地理信息厂商开始搭建以及提供一些基础的地理信息服务，“星图地球数据云”就是这样的一类产品，其提供的数据服务包括：矢量瓦片地图服务、影像瓦片服务、地形瓦片服务。这次我也试用了一下，使用了官方指定的Cesium开发环境，加载数据云的服务进行“一张图”底板场景的构建，如下是一些效果的展现： 三维白模数据体验当我们把场景的模式从2D切换到3D模式，就可以打开白模图层，这个白模准确来说是建筑白模，从和影像的叠加结果上来看，建筑物轮廓和地图的匹配还是比较好的，但是也存在一些建筑物没有被提取出来，而且开发接口目前还没有开放。 影像精度和视觉体验单从影像上来看，数据云提供全球10m，中国大陆0.8m，中国重点城市0.5m的精度，为此我们将数据云的影像数据和天地图以及谷歌影像的质量进行了简单的横向对比一下。 第一个对比场景选择了无锡的融创文旅城附近，第一幅是天地图的效果，第二幅是数据云的效果，这两个基本上都是放到了最大级别，数据云的颜色饱和度比较高，细节的现势性也会更好一些，第三和第四幅是谷歌的影像数据，细节会更清晰一些，但是存在拼接处颜色跳跃的问题，这个其实在一些可视化项目上问题是比较大的。
第二个对比场景选择了北京的水立方和鸟巢附近，从上到下依然分别是：天地图、数据云以及谷歌地图，细节表达上依然是谷歌的最好，颜色表达上则数据云的颜色比较舒服一些，谷歌太暗、天地图太亮。
第三个对比场景选择了北京大兴机场。第一张图是星图地球数据云，第二张图是天地图。很明显，星图地球数据云的影像精度和颜色处理上更好些。
服务订阅 在服务订阅方面，登录注册后完成个人认证可以免费获得50万次/日的调用额度，完成企业认证则可以免费获得500万次/日的调用额度，这里面的次数其实就是每个HTTP 瓦片调用请求量。 根据官网的介绍，目前数据云提供了适配Cesium和Openlayers的接口，后面应该还会支持leaflet以及mapbox的适配。 当时看到提供对Cesium的支持，就试了一下Cesium For Unreal插件的适配情况，目前好像没有办法加载，所以这边也给平台方一些建议： 第一、支持游戏引擎，目前游戏引擎在地理空间可视化应用方面的应用很广泛，对于游戏引擎的支持还需要尽快提上日程，包括UE和Unity； 第二、需要提供内网的支持方案，目前很多的应用其实还是存在内网的部署需求，第一个版本可以不用很贵，同样也可以根据订阅和数据更新进行增值收费，问题应该不大，我看网站上也有定制服务的项目，应该是可以支持的； 第三、平台能力从数据服务到空间编辑器的转变，我们在找数据的时候遇到一个很尴尬的情况：“不合规的开放原始数据下载，比较贴近实际的应用需求，大家付费的意愿很高，合规的都不开放原始数据下载，似乎开放了但是又很难用起来，大家付费的意愿都不是很大。” 这点打开说一下，我们可以把基于GIS的应用分为两类：第一类是偏数据可视化的应用；第二类是偏业务应用类的应用。 第一类可视化的应用核心的工作量都是如何对空间数据进行美化，而这其中就会涉及到大量的对数据的裁剪、提取以及加工，所以拿到原始数据就会方便很多，而如果只是瓦片地图能够进行场景的设计空间就会很小了； 第二类业务类的应用就经常会遇到动态对象和空间要素的计算，比如之前做的一个车辆监控的应用，就需要实时计算车辆运行的合规性，包括有没有直线超速、偏航、转弯超速等，这就需要能够拿到道路的原始数据，如果没有就只能自己去测绘了，如果平台能够包含一些算子，类似GP工具，则具备更深的应用场景。 所以如果在数据无法开放的情况下，就需要能够提供更加丰富的数据编辑以及加工的能力，比如现在游戏引擎都配备非常强大的编辑器，如果没有这些强大而容易上手的编辑器，核心能力再强其实都很难创作出很好的作品，比如抖音也配套有剪映这样的编辑软件。 第四、支持时空序列，谷歌的产品Google Earth Engine 包括了一个Timelapse的功能，现在地理空间的产品主要还是关注空间，但是在时间维度上关注的都不是很多，但是透过时间维度确实可以获取空间过程的信息，比如地物覆盖变化的监测等等。 第五、全球数据的细化补充，其实这个也很难说是一个很好的建议，毕竟这样做可能性价比不是很高，主要是之前遇到的一个场景就是国内的一个厂商要做全球范围的业务，所以底图要求是全球范围的，但是目前国内的主流图商在国外数据的覆盖上效果都不好，谷歌国内又没办法访问，所以这个多多少少也是一个小小的痛点。 今天介绍了一下“星图地球数据云”产品，成为了当前构建“一张图”应用新的数据源的“新选择”，在数据质量、视觉体验、现势性等方面表现都还不错，开发支持方面也还在持续迭代，从事城市规划、自然资源、智慧林业、智慧农业等领域的朋友可以点击“阅读原文”申请企业认证试用一下。 遇到任何使用问题可以扫码添加【星图地球数据云】技术客服微信进行咨询，帮您免费开通企业认证，获取500万次/日数据调用额度。 （本文转自：GIS小丸子）
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雷达卡
发表于 2022-10-13 14:24
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