基于Flex和Arc GIS Server的室內GIS實現方法

楊 乃，黃 婷，楊 潔，柳其志，鄧大偉，胡偉路

（中國地質大學 信息工程學院，湖北 武漢430074）

美國教授Mike Goodchild指出：美國人平均13%的時間在戶外活動［1］。隨著連鎖商店的興起、物聯網的發展、室內定位技術的不斷提高、智能手機的普及以及相關軟件的發展，人們對于地理空間的探索已經不再僅限于室外大尺度空間。現有的GIS基礎服務能幫助人們找到室外感興趣的地物，卻極少支持復雜的室內空間，如大型機場、醫院、大型商場等的查詢搜索等，室外大尺度地理空間的探索已經不能滿足人們的需求，室內空間逐漸成為人們研究的熱點。在學術界，J．Candy等在建筑結構CAD圖的基礎上，通過網絡交互方式獲取動態地圖，為用戶提供動態地圖獲取、辦公室查找、路徑查詢等服務［2］。Ki－Joune Li分析了室內外數據模型和空間理論的異同點，并提出“單元空間”（cellular space）室內空間數據模型，闡述室內導航系統的相關需求和室內空間數據庫的功能要求等［3］。張琳娜等通過研究機場航站樓的旅客位置服務需求，采用虛擬現實與GIS相結合的方法，開發針對旅客進出港業務流程的機場旅客導航系統，實現路徑指引、交互式查詢等信息服務功能［4］。肖森等將室內地理信息系統的理論方法與技術，概括為室內空間建模、室內空間數據庫管理等幾個方面［5－7］。在產業界，作為數字地球“大亨”的谷歌公司已推出自己的室內地圖，用戶可以用其尋找最近的衛生間，或在機場尋找登機口［8］。高德地圖在2012年也發布新版本，推出室內地圖功能，包括國內數百家大型商場內部導游信息，通過室內地圖數據，用戶可以查看商鋪品牌、商品類型、樓層概覽、公共設施等詳細信息［9］。包括諾基亞、索尼和三星等在內的22家企業共同成立了In－Location室內定位聯盟［10］，室內 GIS將成為各家企業重要的研究內容之一。

由于室內空間與室外空間在很多方面存在較大差異［11］，室外GIS的設計與實現方法并不完全適用于室內GIS，因此，有必要對室內GIS的設計與實現方法進行研究。現有研究成果并沒有對室內GIS的實現方法進行系統的表述，相關產品提供的功能非常有限。本文將以光谷步行街綜合服務系統為例，研究基于Flex和Arc GIS Ser ver的室內GIS實現方法。

1 室內外GIS對比分析

室內外GIS的差異主要體現在空間數據及其組織管理、功能特征、可視化等方面［12］。

1．1 空間數據特征

空間數據特征差異性主要體現在以下3個方面：①數據源：室外GIS的數據來源主要有地圖數據、遙感數據、測量數據、文字報告等；室內GIS的數據來源主要有建筑平面圖、室內規劃設計圖紙、數字資料、文字報告等；②比例尺：室外GIS涵蓋了大、中、小各種比例尺地理數據；室內GIS中都是大比例尺地理數據；③要素類別：室外GIS不僅包含自然地理要素，而且還包括人文地理要素；室內GIS以人文地理要素為主，包括服裝店、餐飲店等。

1．2 空間數據組織與管理

室內外GIS在空間數據組織與管理上的差異主要體現在兩個方面：①室外GIS的數據均處于同一個平面層上；室內GIS由于樓層的原因，同一區域內對應著不同的樓層數據，在空間數據組織管理上需分樓層考慮。②室外GIS已經形成一套完善的基礎地理信息要素分類與代碼國家標準；室內GIS還沒有形成針對性的國家標準、行業標準或項目標準。

1．3 功能特征

由于受到空間上的約束，室內GIS在功能特征方面與室外GIS也存在差異，包括：①路徑查詢：根據人們在室內外的出行方式等因素的不同，對路徑查詢會有不同影響；②統計功能：室外GIS常以某街區、某行政區域等為單位進行統計，室內GIS則主要以樓層、房間為單位進行統計 ；③空間分析：室外GIS提供的多是基于地理特征的空間分析功能；室內GIS提供的多是基于建筑結構特征的空間分析功能［11］。

1．4 可視化

在室外場景中多采用LOD及數據分頁的方法進行繪制，三維地圖較少深入建筑內部；室內場景中多采用可見性的剔除方法繪制，并且建筑內部表達詳細。

2 室內GIS的實現

世界城光谷步行街位于湖北省武漢市武昌區魯巷廣場，全長1 350 m，是武漢最大的商業綜合體，形成集購物、餐飲娛樂、旅游觀光、休閑健身、商務辦公、酒店于一體的一站式服務體系，已成為武漢市乃至華中地區人氣最高的消費娛樂中心和節慶中心，日均客流量達15萬人次，周末客流量30萬人次，節假日高峰客流達100萬人次［13］。筆者以光谷步行街綜合服務系統為例，從需求說明、實施方案、功能實現等方面系統地闡述基于Flex和Arc－GIS Ser ver的室內GIS實現方法。

2．1 需求說明

2．1．1 用戶分析

系統的用戶類型包括管理員、店主用戶和普通用戶。其中，管理員是指系統的管理維護人員，店主用戶是指光谷步行街內各個店鋪的負責人，而普通用戶是指任何進入光谷步行街的消費者。

2．1．2 功能需求分析

管理員用戶對系統的需求主要體現在維護系統正常運行、實時監控商場動態、管理值班人員、用戶驗證信息、商場運轉情況統計分析等。

店主用戶對系統的需求主要體現在對店鋪信息（如名稱、類別、位置、電話、網址、LOGO、照片、促銷打折等）的發布、修改、刪除等方面，此外，還包括與普通用戶的交互（如評價、意見反饋等）功能。

普通用戶對系統的需求主要體現在光谷步行街的店鋪信息（名稱、類別、位置、電話、網址等）、路線信息（安全通道、同樓層與跨樓層最優路徑）、基礎設施信息（消防栓、洗手間、咨詢服務點等）等方面的查詢、統計、分析、顯示等。

2．2 實施方案

2．2．1 實現模式

本系統基于B／S模式研發，用戶利用IE等瀏覽器，通過互聯網直接訪問系統資源，實現空間數據的檢索與應用［14］；以 Arc GIS Ser ver 10．0平臺為支撐，采用Flex富客戶端開發技術，實現客戶端的展現功能，客戶端支持所有瀏覽器；客戶端與服務器之間的交互采用Web Ser vice技術實現，服務器采用C＃語言開發。系統研發環境和系統架構如表1所示。

表1 實現模式

系統分為客戶端和服務器端，其中客戶端主要為表現層，服務器端分為應用層和數據層。表現層的載體為客戶端瀏覽器，使用Flash Player作為與用戶的交互窗口，用戶可以在表現層進行地圖顯示與控制、空間數據查詢、屬性數據查詢、路徑查詢等操作。應用層主要由Arc GIS Ser ver和．NET服務器組成。數據層主要包括空間數據和屬性數據。整個系統架構如圖1所示。

2．2．2 數據組織

1）地理數據庫。地理數據庫主要存放地圖數據，按樓層進行組織管理，將光谷步行街六層樓的數據存儲到地理數據庫中，每一樓層對應于一個要素數據集。而每個要素集又包括店鋪、電梯、道路網、圖例等點、線、面、注記要素類（見圖2）。最終將6層樓的要素數據集發布為6個地圖服務，每層樓之間通過樓層通道（如電梯）的ID號進行關聯，同一個樓層通道在不同樓層的出入口ID設置為相同。

圖1 系統架構

圖2 地理數據庫結構

2）屬性數據庫。屬性數據主要以數據表的形式存放在SQL Ser ver數庫中，如圖3所示，包括所有店鋪信息的屬性表Attribute（名稱、樓層、類別、電話、網址和收藏數量），管理員屬性表 Manager（名字、性別、密碼、電話號碼、Email）、店鋪用戶屬性表Store（名字、性別、密碼、電話號碼、Email、商店名稱、商店類別）、普通用戶屬性表Customer（名字、性別、密碼、電話號碼、Email）的注冊信息表，值班人員信息表Wor kers（姓名、值班時間、照片、電話號碼）和各個店鋪打折信息表Sale等，結構如圖3所示。

圖3 屬性數據庫結構

2．2．3 功能模塊

根據用戶需求分析，系統分為3大模塊：基礎模塊、特色模塊和輔助模塊，各個模塊進一步細化又可以分為查詢、統計、路徑、登陸注冊等7個子系統，架構如圖4所示。

2．3 功能實現

2．3．1 店鋪查詢功能

對于店鋪的查詢功能主要是通過Arc GIS API f or Flex提供的Find Task類來完成，將店鋪圖層的NA ME屬性字段作為Find Para meters對象指定查找的參數，Find Task對象直接調用execute方法，Find的最終結果在execute Co mplete Handler函數中實現，查詢結果以graphic顯示。

圖4 系統功能模塊

系統主要提供兩種店鋪查詢方式：①直接輸入店鋪的名稱進行查詢；②列表查詢，即列出所有店鋪供用戶選擇查詢。根據用戶的需求，列表查詢又可以分為按店鋪樓層和店鋪類別查詢，店鋪樓層分為負一層、第一層、第二層、第三層、第四層和第五層，店鋪類別分為商店、餐飲、生活、娛樂、公共設施和服務管理6大類，查詢結果在地圖上居中放大顯示（見圖5）。

圖5 店鋪查詢示例

2．3．2 路徑查詢功能

在大型商場內，連接不同樓層之間的通道一般有垂直電梯、自動扶梯和樓梯3類，因此，室內路徑查詢除了考慮同樓層的路徑查詢之外，還要考慮跨樓層路徑查詢過程中人們對不同類型的通道選取習慣。首先通過網絡調查問卷和實地考察相結合的辦法對室內人群的行為認知規律進行研究，再根據研究結果，結合Arc GIS的網絡分析功能，建立網絡數據集，調用最近設施、最短路徑GP Server來實現跨樓層的最優路徑提取。

其中，網絡問卷主要調查當起點與終點的樓層差不同時，人們在上下樓的過程中對樓梯（垂直電梯、自動扶梯和樓梯）、路線（選擇離起點較近但離終點較遠的樓梯通道，還是離起點較遠而離終點較近的樓梯通道）等的選擇上體現出來的行為認知規律。實驗總共收到68份有效的網絡調查反饋問卷，其中有40位男性，28位女性，年齡層次集中在18～40歲。此外，為了驗證問卷調查的正確性，通過到光谷步行街實地考察，對光谷步行街的不同樓梯口進行相同時間段的人流量統計。綜合得出以下結論：

1）樓梯選擇方式。上樓時，大部分人傾向于優先選擇自動扶梯；下樓時，大部分人傾向于優先選擇垂直電梯。

2）路線選擇。上樓時，大部分選擇離自己較近的樓梯口上行，然后到達目的地的路線；下樓時，路線選擇沒有限制。

3）基于不同樓層差的選擇。無論是上樓還是下樓，當樓層差在兩層以下時，大部分人選擇自動扶梯；當樓層差大于等于三層時，大部分人選擇垂直電梯。

根據網絡問卷調查和實地考察的結果分析，提取的路徑查詢算法如下：

輸入起點，終點，然后判斷二者之間的樓層差。

若樓層差大于2，選擇上樓或是下樓的方式為扶梯，在起點樓層找到離起點最近的垂直電梯，調用最近設施GP服務；在終點樓層調用對應垂直電梯口到終點的最短路徑GP服務。

若樓層差在0～2之間，選擇上樓或是下樓的方式為垂直電梯，在起點樓層找到離起點最近的自動扶梯；在終點樓層調用對應自動扶梯口到終點的最短路徑GP服務。

若樓層差為0，同樓層查詢，直接執行最短路徑算法。算法流程見圖6。

圖6 算法流程

在跨樓層最優路徑分析中調用的GP模型主要有最短路徑GP模型和最近設施GP模型。如圖7、圖8所示，其中矩形表示地理處理工具，橢圓表示輸入的網絡分析圖層、經過工具處理后輸出圖層、設置工具的分析屬性（例如設置要查找的設施點數）以及問題求解狀態（成功或失敗）。

最短路徑GP模型的建立過程：首先利用Make Route Layer工具創建最短路徑網絡分析圖層并設置其分析屬性，然后用Add Locations工具向網絡分析圖層添加網絡分析對象（包括停靠點Stops與路障Barriers），再用Sol ve工具解決網絡分析圖層的最短路徑問題，最后用Select Data工具在父數據元素（如文件夾、地理數據庫、要素數據集或coverage）中選擇需要輸出的最短路徑圖層（見圖7）。

最近設施GP模型的建立過程：首先利用Make Cl osest Facility Layer工具創建最近設施網絡分析圖層并設置其分析屬性，然后用Add Locations工具向網絡分析圖層添加網絡分析對象（包括設施點Facilities和事件點Incidents），再用Sol ve工具解決網絡分析圖層問題，最后用Select Data工具在父數據元素（如文件夾、地理數據庫、要素數據集或coverage）中選擇需要輸出的最近設施圖層（見圖8）。

圖7 最短路徑GP模型

系統具體實現時，輸入起點和終點，考慮到不同樓層會有相同的店鋪，列出所有起點終點的情況，用戶根據自己的需求，選擇合適的起點終點，點擊查詢后得到相應的最優路徑。同樓層查詢時路徑顯示在這一層上；跨樓層查詢時，主視窗顯示起點樓層的最優路徑，右下方的輔視窗中顯示終點樓層的最優路徑（見圖9）。

圖8 最近設施GP模型

圖9 跨樓層最優路徑顯示（三樓發源地——五樓秀玉紅茶坊）示例

2．3．3 統計功能

統計功能主要是前臺Flex通過．NET的Web－Ser vice技術與后臺SQL Server數據庫進行交互，獲取數據庫里的數據信息。

統計功能分為樓層統計、店鋪統計、收藏統計和總體統計4大類，各類統計提供餅狀圖、柱狀圖和折線圖3種不同的統計圖切換展示，如圖10所示。

樓層統計主要實現各個樓層間不同類別設施的信息統計，包括各個樓層商店、餐飲、娛樂、生活、公共設施和服務管理6大類的統計信息顯示。店鋪統計主要實現一種店鋪類型（商店、餐飲、娛樂、生活、公共設施、服務管理）在六個樓層的數量統計情況。收藏統計主要實現每個店面被用戶收藏次數的統計，并且顯示收藏次數最多的十家商店。總體統計主要實現總體上對每層樓的店鋪數量進行統 計，可以得到不同樓層的店鋪數量的統計表。

圖10 統計功能示例

2．3．4 輔助功能

除此之外，系統還提供視頻監控、3 D展示店鋪信息、新聞滾動、值班信息等輔助功能。使用Flsah Media Ser vice3．5，管理員可以調用商場攝像頭，對商場進行實時監控，對危險情況（如火災、打架斗毆等）做出及時的響應。店主用戶利用網頁3d畫布技術，在Flex中內嵌ht ml頁面，將店鋪信息進行3d展廳展示，包含店家的實景狀況以及店家的最新的打折以及活動等信息。店主用戶登錄之后可以添加店鋪的一些打折信息，吸引顧客。管理員登陸之后列出每天的商場值班人員信息，給顧客提供咨詢幫助。

3 結束語

本文以光谷步行街綜合服務系統為例，從需求說明、實施方案、功能實現等方面研究基于Flex和Arc GIS Ser ver的室內GIS實現方法，并解決室內空間數據分類組織與管理、跨樓層最優路徑提取等問題。該系統的成功研制對其它場合的室內GIS設計與實現具有一定的借鑒意義。隨著室內導航與定位技術不斷取得突破，相信未來在移動終端的室內GIS將大有所為。

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