前言

Mapillary是一個透過眾包建立的街景服務，其目標是建立一個群眾外包的平台分享具空間坐標的照片影片，2013年建立以來，這個平台於2016年11月15日到達一億張相片，除了昨天使用的Google街景以外，我們也可以選擇使用Mapillary的街景，Mapillary計畫透過將其使用者生成的資料授權給其他公司使用來獲利(wiki)，目前Mapillary的資料已授權OpenStreetMap使用。

前言

今天要在地圖中加入另一個元素：街景。
到目前為止介紹的WebGIS應用都是2D的，加入街景環景影像雖然不是3D，但還是比較有身歷其境的感覺，今天我們使用的服務為Google街景。

前言

今天要來接Google路徑導航資訊，Google Maps API有很多很棒的東西可以用在WebGIS，路徑規劃就是其中之一，他的完整名稱是Directions API，把它整合進我們的地圖。

前言

前幾天研究了內插、TIN、 Voronoi Diagram、Contours(等高線)、Heatmaps(熱區圖)與Clustering(群聚圖)，這些都是很常見的webGIS資料視覺化應用，今天要來研究的是前陣子很常看到的全球風場圖，看一下到底做了些什麼…

前言

今天延續昨天內插的議題，準備研究一下webGIS中的Contours(等高線)、Heatmaps(熱區圖)與Clustering(群聚圖)等方法，用來增進原本只是點資料的資訊呈現方式。

等高線(或等值線)

要算等高線(contours)或等值線我們可以使用turf.js的isobands，要產製一個等值線圖的流程是：1.離散的資料 2.內插(turf.js要使用規則的points) 3.使用isobands。

所以，延續昨天的IDW內插，我們內插一組gridType為points的資料後，想進一步將等值的範圍做整合，這個過程可以採用computer vision中的Marching squares。

這個方法主要需設定的東西是breaks，也就是要分值的斷點，例如0, 5, 10, 15, 20, 25, 30)。

前言

今天的主題是空間資料內插(interpolation)，內插是GIS很重要的課題，因為我們拿到的資料(例如觀測站資料)很常是point，內插可以幫助我們把這些離散的資料變成面狀成果，這樣除了方便資料視覺化，也可以進一步進行空間分析。

前言

今天要介紹turf.js，
前兩天的網球地圖完成了基本的地圖功能及版面，並在地圖上展示、查詢了GIS資料，今天想進一步對資料做空間資料分析，使用的是turf.js。

昨天我們建立了一個初步的地圖，webGIS中，除了基本工具的建立，加入主題性POI資料是主要功能，除了加入地圖以外，也必須有瀏覽POI列表及瀏覽詳細資料的操作功能。

今天就繼續昨天的成果，使用Leaflet實作前述事件及資料綁定的工作，資料部分，就以我們團隊成員建立的網球場資料(僅放部分)作為webGIS POI瀏覽範例吧。

前言

今天開始要逐步建立一個webGIS，練習一下使用Leaflet等API的實戰能力，在開始之前，先設定這個系統的基本功能：

• 切換底圖
• 定位
• 量測
• 資料查詢
• 街景
• 空間查詢
• 結合統計圖表
• 路徑規劃
• 資料視覺化

前言

網格(raster)資料是指以規則網格的方式呈現空間資料，可能是長這樣。

上面是試圖以geojson模擬網格資料，網格間隔大概是一英里(1.6km)，並且有一個solRad屬性，像這樣用geojson這種向量格式表達網格看起來沒有什麼問題，但是…

假設今天網格的間隔更密一些，範圍在大一些，其資料量可能會很可觀，這時候無論在計算或是前端展示上，GIS傾向會使用影像方式儲存。

再者，上述案例在網格式資料是單一波段的資料(也就是只有solRad這個屬性)，網格資料大多都是三個波段的資料(例如正射影像、衛星影像)，相關討論我們在[Day 6] 常見的GIS資料格式有探討過。

在webGIS中，我們可能比較少直接處理網格資料，通常都是使用它，今天我們試著使用Leaflet的raster圖層功能。