基于ArcGIS Server的在線選房系統的實現

劉雨婷，張超

(江西理工大學建筑與測繪工程學院，江西 贛州 341000)

1 引 言

近年來，互聯網技術的迅速崛起和飛速發展為GIS行業提供了全新且高效的地理信息載體[1，2]，GIS也隨之運用在各行各業中。針對當前房地產數據信息量大、管理效率低下的現狀，如何快速、準確、便捷地了解當前房源信息成為亟待解決的問題。基于此，許多學者開始嘗試利用信息技術的手段提高房地產管理效率，GIS在房地產應用隨之產生[3，4]。GIS與Internet的結合促使GIS迅速發展，Web GIS已經成為今后GIS發展的主要趨勢之一，通過使用網絡瀏覽器，即可訪問海量的房地產數據，通過鑒別數據，獲取有效的信息[5]。

目前GIS與房地產的結合主要應用于房地產的評估，通過GIS的加性加權法合理科學計算分析房地產的價值。同樣地，GIS應用于大型商業場所的選址，應用GIS空間疊置分析功能，綜合多種影響因素選取最優的選址區域。隨著GIS的發展，GIS應用也逐漸滲透到越來越多的領域。目前一些大型的購房網站，已經試圖將選房購房與GIS結合，但是也只是簡單地用地圖來傳達信息，沒有發揮GIS強大的空間分析處理功能。本文借鑒上述的研究基礎，搜集江西省贛州市各房地產房源信息，使用GIS強大的空間分析功能，對房地產的區位條件、商業區選址、住宅區選址與市場、交通、人流量之間的對比分析，從而得出房地產數據的空間分布特征與各影響因素的關聯。以房源信息為研究對象，使用地理信息系統的新特性，探討在線選房系統的設計與研究，試圖更好地發揮GIS在選房中的作用。

2 系統構建分析

2.1 系統需求分析

隨著GIS在各個領域應用越來越多，將GIS應用于選房領域可以更好地實現房源數據空間分析。消費者進行購房決策時，通常需要考慮自身經濟實力、房價、區位、環境、戶型和社區服務等諸多因素，而這些因素往往無法全面地進行深入了解。本系統的設計理念是幫助用戶在繁雜的樓盤信息中提取有用的信息，利用用戶輸入的需求條件，合理地幫助用戶進行智能決策選房。

2.2 系統關鍵技術

本研究通過Web GIS，ArcGIS API for Silverlight和SQL Server關系型數據庫等技術開發了基于ArcGIS Server的在線選房系統。萬維網地理信息系統(Web GIS)是GIS和Internet結合的產物，相比傳統的GIS，Web GIS技術實現了加強瀏覽器顯示和操作地理數據的功能，提高網頁端讀取GIS數據庫的速度和效率[6]。Silverlight技術可以提高瀏覽器讀取信息的速度，并且傳遞的成本低，有跨瀏覽器跨平臺的優勢。Silverlight可通過WCF服務訪問SQL Server數據庫，可實現與數據庫數據的交互。數據的讀取速度和高性能可以給使用者更好的視覺體驗，這是本系統應用SQL Server數據庫存取房源數據的主要原因。

除此之外，本研究還增加了智能選房模型及宜居模型，使得在線選房系統更具有科學性、準確性和直觀性。

(1)智能選房模型

智能選房模型是通過用戶輸入需要的距離參數，系統查詢滿足用戶需求的所有的房源數據。具體的模型參數和方法如下所示：

模型參數：最近的學校、公園、醫院、公交站牌距離，房屋樓層，價格等。

模型方法：將輸入的參數，與所有的房源數據的參數進行比較，房源的數據同時滿足用戶輸入的所有參數，則該房源滿足用戶需求，反饋滿足用戶需求的房源數據。

(2)宜居模型

宜居模型是按照國家頒布的宜居標準。主要是通過對小區的生活便宜度、環境優美度、公共安全度、社區文明度等四個方面經行評價。本系統的模型主要通過比較小區的生活便宜度。生活便宜度主要是比較小區到周圍基礎設施的距離，基礎設施主要包括學校、公園、醫院、超市等[7～10]。具體的參數和方法如下所示：

宜居參數：生活便宜度(距離最近學校公園、醫院、超市、學校距離)，環境優美度，公共安全度，社區文明度。

模型方法：A小區分數=[A距離最近公園距離/(A距離最近公園距離+B最近公園距離)+A距離最近醫院距離/(A距離最近醫院距離+B距離最近醫院距離)+A距離最近超市距離/(A距離最近超市距離+B距離最近超市距離)+A距離最近學校距離/(A距離最近學校距離+B距離最近學校距離)]*10+環境優美度(滿分20分)+公共安全度(滿分20分)+社區文明度(滿分20)。

B小區分數=[B距離最近公園距離/(A距離最近公園距離+B最近公園距離)+B距離最近醫院距離/(A距離最近醫院距離+B距離最近醫院距離)+A距離最近超市距離/(B距離最近超市距離+B距離最近超市距離)+B距離最近學校距離/(A距離最近學校距離+B距離最近學校距離)]*10+環境優美度(滿分20分)+公共安全度(滿分20分)+社區文明度(滿分20)。

3 系統設計

3.1 系統框架構建

本系統是在.NET平臺上運用C#語言進行開發，根據需求分析以及關鍵技術設計的系統框架構建如圖1所示。

在圖1中，本系統的頁面設計以及動畫功能是應用強大的WPF實現的[11]，使得界面更加美觀，交互型更強，并且Silverlight技術可以便捷地集成到現有的各種網絡程序當中，幫助提高頁面的瀏覽速度；采用ArcGIS API for Silverlight技術提供的空間檢索、空間分析功能和調用GP服務等實現房源空間分析[12]。而后臺把房源數據存入到大型數據庫管理系統SQL Server中，利用ArcGIS Online在線地圖數據疊加本系統在ArcGIS上處理好的房源、小區等數據，使用SQL強大的數據管理功能，管理房源數據。通過WCF服務，訪問數據庫，讀取房源數據并在網頁端顯示，也可通過客戶端上傳房源數據，通過服務器與數據庫實現交互。

圖1 系統框架構建

3.2 系統數據庫設計

在系統數據庫中主要存儲兩張表，表1是房源數據表。包括房源的ID(主鍵)、所屬小區、樓號、樓層、單元號、每平方米單價、房屋面積、房屋總價、所述行政區、房屋類型、房屋年限等字段。樓號，樓層和單元號存儲小區的位置信息，房屋類型分為新房和二手房，新房的房屋年限是70年，二手房的年限根據該房的購房年期計算得到。表2是用戶表，用以存儲注冊的用戶。用戶分兩種角色，分別是購房者和賣房者。系統支持兩種角色用戶的登錄，通過用戶輸入的角色，驗證數據庫用戶表中是否存在該角色的用戶，通過用戶名和密碼的驗證，得以實現用戶的權限登錄。

房源數據表結構 表1

用戶數據表結構 表2

4 系統特色功能設計

平臺系統功能劃分為以下幾個模塊：基本地圖操作模塊(放大、縮小、鷹眼、全圖等)、房源查詢(區域查詢、關鍵字查詢、點擊查詢)、智能選房(智能決策、房源比較器、房貸計算器)、系統管理(購房者權限房源下載、賣房者權限房源上傳)，如圖2所示。

圖2 系統功能架構

平臺系統的主要功能模塊包括：

(1)基本地圖操作。該功能模塊利用ArcGIS API for Silverlight提供的地圖瀏覽工具，工具的外觀優美且可以實現地圖的放大縮小漫游全圖操作。

(2)房源查詢。該功能模塊的實現是調用ArcGIS API for Silverlight提供的Query Tasks方法和接口實現對房源數據的檢索和分析。分為三個子模塊：①區域查詢：選擇某一區域并獲取該區域所有的小區數據，點擊并定位到該小區，查詢小區所有的房源數據和房價走勢圖。②關鍵字查詢：輸入搜索小區關鍵字，實現地圖漫游到搜索小區的位置。③點擊查詢：在地圖上點擊感興趣的小區，獲取小區名稱并找到該小區的所有房源信息，調用該小區的半年房價數據，生成房價走勢圖。

(3)智能選房。該功能模塊是綜合地圖數據和數據庫中的房源數據，將滿足要求的所有房源數據返回至客戶端。分為三個子模塊：①智能決策是指當用戶輸入需求參數，系統根據智能選房模型將輸入的參數與所有的房源數據的參數進行比較，若滿足用戶輸入的所有參數，則反饋滿足用戶需求的房源數據。②房源比較器利用宜居模型，當選房者面對多個房源數據無法抉擇時，通過比較兩個小區的生活便宜度、環境優美度、公共安全度、社區文明度的各項參數，用戶可根據自身需求選擇適宜自己的房源。③房貸計算器是輸入可接受的樓房價格，理想住房面積，首付幾成和按揭年數以及年利率，系統計算出房款總額，房貸總額，首期付款，月均付款，還款總額以及支付利息等詳細數據，為購房者根據自身條件合理購房所提供的輔助決策。

(4)系統管理。該功能模塊是在登錄時系統與SQL Server數據庫交互，獲取用戶角色，根據不同角色設置不同權限。系統支持用戶以不同角色登錄，當用戶以購房者登錄時可以下載查詢房源信息，下載的房源信息在Excel表中儲存。當用戶以賣房者登錄時可以上傳自己擁有的房源數據，供購房者查詢和購買。

5 系統應用

為驗證平臺系統的實用性，本文通過一個實例詳細介紹本系統的使用過程。

首先，用戶可以通過贛州市在線選房系統界面上的左上角搜索按鈕進行房源查詢。點擊搜索按鈕，在對話框中輸入搜索小區的關鍵字，系統會通過搜索相應圖層的URL地址，搜索圖層字段找到當前輸入框中的值，通過屬性值找到當前需要搜索的小區，同時地圖漫游到當前的位置并用氣泡標識小區中不同單元的位置。其次，點擊系統地圖界面右上角的點擊查詢按鈕，系統會根據小區名稱查找到該小區的屬性字段并將該小區的所有房源信息顯示在系統右側，同時調用近半年的房價數據并生成該小區的房價走勢圖，如圖3所示。

圖3 房源查詢

在智能選房方面，可以根據智能決策功能把滿足用戶需求的房源返回輸出。將輸入的參數，與所有的房源數據的參數進行比較，房源的數據同時滿足用戶輸入的所有參數，則該房源滿足用戶需求，反饋滿足用戶需求的房源數據。例如購房者家中有年長的父母，首先在購房需求方面會希望房子離公園和醫院近點，其次希望房屋的單價在 3 000元/m2～10 000元/m2之間，最后考慮到老人上下樓的不方便選擇房子位于較低的樓層，點擊確定即可返回所有滿足要求的房源，并以綠色的氣泡標出，如圖4所示。

圖4智能決策

在圖5的房源比較界面圖的左右兩側分別輸入兩個小區的名稱，系統將會查找并計算該小區生活便宜度(距離最近學校公園、醫院、超市、學校距離)，環境優美度，公共安全度，社區文明度的數據，按照宜居模型中提供的計算公式得出兩個小區的宜居指數，通過系統提供的客觀數據，方便用戶做出選擇。另外，當用戶決定購房時，可以使用貸款計算器計算房子的總價，如圖6所示。用戶在輸入房子每平方米的單價、房子的總體面積大小、首付幾成、選擇按揭年數，點擊設置利率按鈕設置年利率后，點擊確定，在右側系統會根據輸入的條件計算出貸款總額、每月還貸以及可以看到總體要支付的利息。

圖5 房源對比

圖6 貸款計算器

最后，通過在線選房系統右上角的系統管理按鈕，可以切換用戶角色(我要買房和我要賣房)。當賣房者選擇我要賣房的角色時，點擊登錄進入系統可以上傳自己房子的小區名稱、樓層、樓號、價格、住房面積等信息，系統就會自動保存到數據庫中，方便購房者查詢和購買。

6 結 論

本系統在.NET平臺上開發，調用ArcGIS API for Silverlight訪問本地或網絡服務器的地圖數據，其技術提供了空間分析功能，并實現了房源數據的查詢、分析和顯示。利用SQL Server強大的數據管理功能，管理房源數據，通過WCF服務，實現與數據庫的交互，讓房源數據在瀏覽器端動態展示。其在一定程度上解決了用戶看房選房必須實地考察的不方便性，通過在線選房系統可以讓用戶快速地瀏覽各小區的信息以及周邊的生活設施，通過智能決策以及房源對比可以給用戶提供最適宜的房源數據。此外，賣房者也可以通過登錄系統上傳房源數據，通過買賣雙方的流量促進系統的循環優良發展，具有一定的實用價值。

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