1.leaflet结合geoserver利用WFS服务实现层删除功能(附源码)
2.leaflet聚合图功能(附源码下载)
3.leaflet框选范围下载地图离线瓦片:以高德地图为例(附源码下载)
4.如何用leaflet集成百度地图和高德地图?
5.leaflet地图全图以及框选截图导出功能(附源码下载)
6.vue+leaflet示例:矢量瓦片展示(附源码下载)
leaflet结合geoserver利用WFS服务实现层删除功能(附源码)
在leaflet开发系列中,我们探讨了leaflet API文档的介绍,深入理解每个类的函数与属性,并通过在线实例与插件库应用leaflet。本篇将基于上一篇内容,聚焦于通过leaflet结合geoserver利用WFS服务实现图层删除功能。股票收盘价源码用什么源码具体实现过程与关键点在于利用geoserver发布的地图服务WFS,通过REST交互实现图层记录的删除。值得注意的是,执行增加、删除、修改操作时,需采用XML形式的Transaction请求,而非查询时使用的json。
实现步骤主要包括与GeoServer的WFS服务进行交互,通过POST方法发送请求,确保操作的有效执行。此过程涉及特定请求参数的设置,以确保与WFS服务正确对接。对于更详细的实现细节与源代码下载,读者可访问指定链接,获取全面指导与实现代码。
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leaflet聚合图功能(附源码下载)
Leaflet入门开发系列环境知识点掌握:包括Leaflet API文档的介绍,详细解析Leaflet每个类的函数和属性等。同时,了解Leaflet在线示例以及插件库,这些资源对于开发者来说非常有用。
内容概览:Leaflet聚合图功能,源代码demo下载
效果图展示:以下为聚合图的效果图,具体实现思路将在下文中进行详细介绍。
实现思路:本文主要参考了Leaflet官网的聚合效果插件Leaflet.markercluster,详情及示例代码可以在GitHub上找到,链接为:github.com/Leaflet/Leaf...
源码下载:对于感兴趣的伙伴,可以通过私聊我获取源码,价格为8.8元。
leaflet框选范围下载地图离线瓦片:以高德地图为例(附源码下载)
运行环境:需配置Node环境,本地Node版本推荐..1。建议使用vscode或其他开发工具。操作步骤如下:(1)下载并安装demo源码。 (2)打开vscode,依次执行命令:npm i(安装依赖),node nodeServer.js(启动Node服务器),web网站源码npm run build(构建项目)。最后,直接访问index.html即可浏览效果。
如何用leaflet集成百度地图和高德地图?
话不多说,先上效果图以前在做项目时,经常会听到客户说,你们这个地图是哪来的,太丑了,能不能换成百度地图……高德也行……
大家生活中,基本上都已经习惯了使用百度地图和高德地图,而在做项目时,用这两个地图做为底图,也基本成为了标配。但在开发中使用这两个地图,会遇到一个拦路虎,坐标偏移问题。
全球现在用的最多的坐标,是wgs坐标,专业GPS设备和手机GPS定位得到的坐标,通常都是这个坐标。我们国家为了保密需要,要求在国内发布的互联网地图,必须要在这个基础上进行加密偏移。aes加密源码加密后的坐标叫做国测局坐标,俗称火星坐标。高德地图、腾讯地图、国内的谷歌地图都是这个坐标。百度地图则是在火星坐标的基础上再次加密,形成了百度坐标。
leaflet有一个加载互联网地图的插件
leaflet.ChineseTmsProviders,可以轻松实现加载高德、百度、天地图、谷歌等在线地图瓦片,但并没有去解决它们的偏移问题。高德和百度地图倒是提供了wgs坐标转成自己坐标的在线接口,但仅支持单向转入,不支持反向再转回来,这会导致地图拾取坐标等功能无法得到wgs坐标。
网上流传着一份wgs坐标、火星坐标和百度坐标之间相互转换的算法。在多个项目中使用后发现,基本很准,偶尔有误差,但很小,订单管理源码也就几米以内,平时用时基本感觉不到。
如何集成到leaflet两种思路:
第一种,把纠偏算法封装成一个接口,类似上面提到的百度、高德地图的坐标转换接口,在向地图加载数据前,先调用这个接口完成坐标的转换再添加到地图上。等于是把自己的数据偏移到互联网地图坐标上。这种是最常见的。
第二种,百度、高德的地图都是瓦片地图,每一张瓦片在加载时都会去计算它的经纬度位置,我们可以在计算经纬度位置时加入纠偏算法,把瓦片的坐标位置纠偏回来。当所有瓦片的位置正确了,整个地图也就不存在偏移了。等于是把火星坐标或百度坐标的瓦片纠偏回wgs坐标。
两种方案进行比较,第一种明显是被百度、高德的坐标转换接口带节奏了。leaflet是开源的,我们可以通过研究源码实现对瓦片的纠偏,从而真正实现对地图的纠偏,而不是每次去调用坐标转换接口,让数据将错就错。
第二种方案还可以进一步延伸,把对瓦片的纠偏封装成插件,最终目标是引入这个插件以后实现对地图的自动纠偏。
瓦片位置对瓦片纠偏,先要找到加载瓦片、计算瓦片位置的代码在哪。
上文中提到的,加载互联网地图的插件
leaflet.ChineseTmsProviders本质是一个图层,它继承了TileLayer
TileLayer继承了GridLayer
加载瓦片的代码主要是在GridLayer中写的。
计算瓦片位置的代码在 _getTiledPixelBounds 方法和 _setZoomTransform 方法中。
瓦片纠偏瓦片纠偏分三步:
第一步:准备坐标转换的算法
第二步:根据互联网地图名称获取坐标类型
第三步:在获取瓦片和地图缩放的方法中,调用纠偏算法
封装成插件有个问题,既然要封装成插件,就要做到耦合,不能直接修改leaflet的源码。这里可以参考leaflet的源码,使用 include 方式对方法进行重写来做到修改源码。
include方式
通过例子了解一下:比如leaflet源码中 Polygon.toGeoJSON() 方法不是在 Polygon.js 文件中写的,而是用 include 方式写在了GeoJSON.js文件中。Polygon类本来是没有toGeoJSON()方法的,这样就增加了这个方法。如果Polygon类中已经有了toGeoJSON()方法,这样写会根据执行的顺序,后执行的会把先加载的重写。
最后,我们把上面的代码封装成一个js插件,大家引用这个插件,就能实现了对地图的纠偏,不需要写一行js代码,这才是我心目中真正的优雅。
最终效果下图是引用纠偏插件前后的对比:
注意:leaflet会以map初始化以后,加载的第一个图层的坐标,作为整个map的坐标,所以地图初始化以后,要第一个添加互联网地图作为底图。
总结leaflet有一个加载国内互联网地图的插件,但存在坐标偏移问题。常见的偏移坐标有国测局坐标和百度坐标。网上有一份wgs坐标国测局坐标和百度坐标相互转换的算法,需要自己集成到leaflet中纠偏算法集成到leaflet中有两种思路,一种是把自己的数据偏移到互联网地图,另一种是把互联网地图的瓦片纠偏回自己的数据。采用第二种思路,把纠偏算法封装成插件,对互联网地图的瓦片纠偏,在插件中复写源码的方式最为优雅。在线示例在线示例:),萤石开发文档(open.ys7.com/doc/zh/)。
源码下载:感兴趣的朋友,可通过私聊我获取核心源码,仅需8.8元。
vue+leaflet示例:结合geoserver实现地图空间查询(附源码下载)
Vue + Leaflet示例:地理空间查询实战(源码链接)
要运行这个Vue+Leaflet的示例,您需要具备Node.js环境,建议使用Node版本..1,配合VS Code或其他开发工具。以下是操作步骤:首先,确保您的项目目录下安装了Node.js依赖,执行命令:<pre>npm i</pre>
接下来,启动项目:<pre>npm run dev</pre>
最后,打包项目以生产环境使用:<pre>npm run build:release</pre>
这个示例的核心在于利用Leaflet通过调用Geoserver提供的地图服务WFS进行空间查询。通过构建合适的REST服务URL,并传递参数请求WFS服务,获取到地图数据后,我们能在Leaflet地图上展示出来。具体来说,这个过程涉及到使用Leaflet的图形绘制工具Draw,其GitHub地址是:github.com/geoman-io/leaflet.draw。绘制工具的回调函数会作为查询的过滤条件。 然而,出于数据安全考虑,本示例中并未公开Geoserver地图服务的实际URL。如果对此感兴趣,可以直接与我私信联系,费用为8.8元。leaflet结合turf.js实现绘制图形缓冲分析buffer(附源码下载)
前言
此篇内容将引导您理解如何利用leaflet与turf.js结合实现图形缓冲分析功能。从leaflet的API文档入手,详细解析各个类的函数与属性,接着介绍leaflet插件及插件库的使用,展示如何借助turf.js插件扩展leaflet的绘图能力,完成图形缓冲分析任务。文章将提供源代码demo下载链接,帮助您快速上手实践。
内容概览
通过结合leaflet与turf.js,实现绘制图形缓冲分析功能,不仅能够提升地图应用的交互性,还能对空间数据进行有效分析。文末附有源代码下载链接,供有意向的读者参考与使用,体验从理论到实践的完整过程。
绘制图形缓冲分析借助了turf.js插件,这是一个强大且功能丰富的地理空间处理库。通过turf.js,能够轻松实现复杂的地理空间操作,如距离计算、缓冲区生成等。结合leaflet的动态地图展示能力,两者相辅相成,共同构建出功能强大的地理信息系统。
对感兴趣的读者,我们提供源代码下载服务。只需在私信中与我们联系,即可获取源代码,费用为8.8元。这份资源将包括整个项目结构、关键代码片段以及使用说明,帮助您深入理解并实践图形缓冲分析功能。