整合營銷服務商
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
文是vivo互聯網大數據團隊《BI數據可視化平臺建設》系列文章第1篇 - 交叉表組件。
交叉表在數據分析里應用廣泛，通過本文，你將了解到：
一、背景
表格和表單在前端里面是最復雜的兩類需求，在BI工具平臺上，這2類組件需求更多，并且需要實現一些特有的交互展示。目前在敏捷BI平臺上進行報表配置，表格類組件的使用占比達到了1/3，在可視化組件庫里使用范圍很廣。為了滿足不同的數據分析場景，表格組件主要分為分組表、交叉表、明細表三種類型，其中又以交叉表功能最為豐富強大。隨著敏捷BI的業務的發展，交叉表組件也經歷了多次設計改版以支持高性能的數據渲染和個性化的展示配置。本文主要通過交叉表組件的升級實踐給大家講解一下如何設計開發高性能的表格組件。
術語注解
二、交叉表介紹
交叉表（Cross Tabulations）是一種常用的由 行、列、匯總字段 三個元素組成分類匯總表格。利用交叉表查詢數據非常直觀明了，在進行數據分析中也被廣泛應用。這里牽涉到另外一個概念即分組報表，分組報表是所有報表當中最普通，最常見的報表類型，也是所有報表工具都支持的一種報表格式。從一般概念上來講，分組報表就是只有縱向的分組，傳統的分組報表制作方式是把報表劃分為條帶狀，用戶根據一個數據綁定向導指定分組，匯總字段，生成標準的分組報表。交叉表有多列查詢能力、分類匯總、多角度排序、交互式分析等特性。
三、架構演變歷程
為了提高交叉表的數據渲染性能和功能擴展能力，敏捷BI的表格組件經歷了三次的設計升級。最開始用的jQuery拼接表格方式實現，隨著組件化方案的推行，采用了組件化的方式實現升級，隨著業務的發展，用多維度、多指標交叉分析場景越來越多了，尤其是通過交叉表進行分析時，大數據量出現了渲染崩潰等問題，所以我們最后通過微前端方式實現。 下面我們從開發難度，性能，功能擴展性，學習成本等方面的調研來講解對底層表格的升級實踐。
3.1 V1版表格
敏捷BI平臺第一版表格，技術棧是基于jQuery+DIV的方式實現的。表格拼接屬于jQuery時代的常見開發風格，這種方式，代碼可維護性會非常差，很容易會出現標簽不匹配的情況，不帶縮進，調試起來也比較費勁。這個版本的表格組件支持的業務場景主要是數據的基本展現，無法滿足用戶對表格的數據分析的需求。
架構設計
// 簡單的拼接代碼demo
function createTable() {
var data = new Array();
data.push('<table border=1><tbody>');
for (var i = 0; i < 2000; i++) {
data.push('<tr>');
for (var j = 0; j < 5; j++) {
data.push('<td>' + i + ',' + j + '</td>');
}
data.push('</tr>');
}
data.push('</tbody><table>');
document.getElementById('table1').innerHTML = data.join('');
}3.2 V2版表格
隨著系統整體架構升級，前后端分離的推進，我們從原生的table組件遷移到Vue組件化上，開發了V2版表格組件。 平臺的整體架構全面遷移到vue+ant-design-vue上面。
1. 功能拓展
鑒于ant-design-vue上正好有table組件，對此我們對比了antd的table組件和element的table組件。2 種表格對比來看，ant-design-vue參照ant.design的React版開發出來，配置相對element更豐富，考慮到本身復雜場景支持性，更適合深度定制，最終選擇了ant.design的vue版本。
V2版的表格主要支持這幾類場景配置（條件格式，合計行/列，單元格/行樣式/內容定制等）：
業務場景&具體實現
（1）數據展示
整體就是根據不同情況設置不同的column的字段，另外為了達到點擊交互下，能夠獲取業務的數據，需要在column上掛一些冗余數據，這樣會讓column的數據信息很龐大。
columns是一個tree結構，這里采用的是dfs遍歷，depth標識層級，item， itemType就是冗余的數據信息，在處理業務的時候會用到。
（2）數據排序
（3）數據過濾
（4）單元格自定義渲染
（5）多級表頭定制
這個實現難點主要在于把已有的列如何放到新增的表頭里，保持樹形children結構具體實現代碼也比較復雜，總共80行。
（6）條件格式渲染(條形圖，熱力圖）
根據設定的條件，定制表格內單元格內容的樣式
（7）合計行/列配置
添加合計列和行，內置min，max，avg，sum表達式，支持自定義簡易字段表達式運算這個功能難點在于合計列與行交叉的場景，也就是如何計算合計列的合計行。
2. 架構設計
3. 渲染優化
這個階段的交叉表，在功能上已經能夠滿足絕大多數分析場景，但是一些數據量大的表格反饋渲染白屏時間過長，經常會出現瀏覽器崩潰，表格的性能面臨新的挑戰。另外表格在渲染時，CPU會占滿，導致其他圖表也會卡住等待，形成假死的現象。我們通過分析大數據表格渲染流程，發現有30%的時間會花銷在數據適配，因此我們思考能不能把數據計算部分隔離出來，計算的時候，不阻塞渲染主進程，這樣的話，瀏覽器渲染就可以處理其他的渲染任務。在做性能優化調研時，我們引入了service worker，worker在處理cpu密集型任務有獨特的優勢，所以我們把數據預處理的過程交給了Worker。之前沒有使用worker時，我們前端邏輯會處理很多數據初始化和計算的操作，對于一個數據量很大的表格，會導致渲染卡頓2~3s，有些個別情況會導致瀏覽器崩潰的現象。
Worker原理和定義：
W3C 組織早在 2014 年 5 月就提出過 Service Worker 這樣的一個 HTML5 API ，主要用來做持久的離線緩存。service worker是瀏覽器的一個高級特性，本質是一個web worker，是獨立于網頁運行的腳本。
web worker這個api被造出來時，就是為了解放主線程。因為，瀏覽器中的JavaScript都是運行在單一個線程上，隨著web業務變得越來越復雜，js中耗時間、耗資源的運算過程則會導致各種程度的性能問題。
而web worker由于獨立于主線程，則可以將一些復雜的邏輯交由它來去做，完成后再通過postMessage的方法告訴主線程。service worker則是web worker的升級版本，相較于后者，前者擁有了持久離線緩存的能力。
3.3 V3版表格
在開發V2表格時，我們意識到數據處理部分不應該交給前端，列拼接上摻雜了太多的業務場景處理，另外渲染性能和崩潰問題急需解決，對此我們進行了V3版本迭代，提前對表格版本進行了技術升級，為之后的新一批列匯總行匯總，分組小計等高級交叉分析需求做好技術儲備。
1. 技術選型
我們對比了react，vue及canvas生態有代表性的表格組件。綜合三者優劣勢最終確定了基于react的table組件。
S2：https://github.com/antvis/S2
ali-react-table：
https://github.com/alibaba/ali-react-table
vxe-table：
https://github.com/x-extends/vxe-table/tree/v2
vxe-table設計初衷是解決單元格編輯的問題，主要用于大量增刪改查的場景，性能不是它唯一的目標；S2是建立在電子表格需求上的，對篩選、排序、搜索、復制、框選、聚合分析都有訴求。
同時需要在大數據量下保持高性能，解決之前商業軟件版本實現的性能問題和拓展性問題，所以它覆蓋的場景更全更復雜，但是它的缺點就是定制型不強，不太適合我們自身的業務。
所以最終我們選擇了ali-react-table，它本身體積小，在基礎能力都滿足的情況下，擴展新功能也很容易，而且在大數據量渲染下有高性能的優勢。
2. 架構設計
后端接口返回數據和配置部分，基于渲染模型：左樹 + 上樹 => 表格，根據配置生成左樹leftTree和上樹topTree，構造數據源，參照了ant-design的Table組件數據源構造的流程，與自身的pipeline插件機制結合，實現了表格的交互操作（排序，篩選，分頁）。
由于本項目里接入了微前端架構，采用了loadApp的方式實現了異構應用混合開發：
運作流程圖如下：
3. 升級實踐
（1）架構升級：
（2）底層渲染：
虛擬滾動：長列表渲染受制于瀏覽器本身限制，在大量DOM下，會達到瀏覽器本身的渲染瓶頸，在這種情況下，虛擬滾動可以解決這種渲染問題，它是一種按需渲染的理念的體現。所以虛擬列表是一種根據滾動容器元素的可視區域來渲染長列表數據中某一個部分數據的技術。
大致原理如下圖：
我們發現長列表在展示時，用戶只會關注可視區域，其他非可視區域部分，我們可以把已經渲染的DOM銷毀，不需要立即渲染的DOM延后。所以優化策略就是只渲染可見區域的內容。
在滾動事件觸發后，根據滾動 Offset 調整相應渲染的內容即可。在用戶看來，還是一個完整的長列表。這種懶加載的方式，和早期頁面圖片資源懶加載和非必須資源異步加載屬于同一種思路。
在新版版本里，ali-react-table自帶了虛擬滾動的特性，在大列表下，框架會自動開啟，可以明顯提升表格渲染性能和滾動的性能。
四、同類產品對比
4.1 技術架構對比
1. Quick BI
① 架構設計
② 技術實現
③ 優劣勢
④ 備注
2. 敏捷BI
① 架構設計
② 技術實現
③ 優劣勢
④ 備注
4.2 應用場景對比
以實際測試為準
1. Quick BI
業務場景
（1）字段配置
（2）樣式配置
（3）高級配置
技術實現
2. 網易有數
業務場景
技術實現
3. 敏捷BI
（1）字段配置
（2）圖表屬性和圖表樣式配置
（3）字段過濾
技術實現
4.3 部分核心代碼實現
應用場景① ：表頭篩選
代碼實現
應用場景②：按維度合并
代碼實現
4.4 渲染性能對比
1. Quick BI
（1）數據量級 <50列
注：數據量不是很大的情況下，數據加載忽略不計，合入到數據渲染時間，差別不大
（2）數據量級 ≥ 200列
注：數據量很大的情況下，數據加載需要單獨計入時間
（3）數據量級 > 1W列
極端情況下，表格渲染崩潰
2. 敏捷BI
（1）數據量級 <50列
（2）數據量級 ≥ 200列
（3）數據量級 > 1W列
4.5 總結
網易有數表格組件較為簡單，只有簡單的數據展示和排序篩選，適用于明細數據展示場景。
Quick BI表格和敏捷BI在交互，可視化能力，業務場景上都保持著同樣的功能，底層實現 Quick BI采用原生DIV+Flex布局模擬表格實現，在渲染上比表格會有渲染的優勢，這點是瀏覽器自身渲染機制決定，我們內部實現需要滿足極端數據量下數據展示，所以特定做了橫向的虛擬列表優化，這種場景看業務需求，否則表格會過于復雜，得不償失。
表格渲染性能基本與Quick BI性能相當，極端情況下，敏捷BI依舊可以正常渲染，這點優于Quick BI。
五、規劃
參考資料：
作者:vivo 互聯網大數據團隊 - Zhu Jianchen
來源:微信公眾號:vivo互聯網技術
出處:https://mp.weixin.qq.com/s/kZp1IV_SNaE5YxSI_TPuAw
著5G、物聯網、大數據、云計算、機器人、北斗技術、工業互聯網技術的應用越來越廣泛，煤炭等礦山企業也逐漸從數字礦山建設向智慧礦山建設轉變。而這種轉變，對于決策層在指揮中心實現三維可視化監控尤為重要，那么，如今流行的的三維一體化監控平臺都包含哪些功能呢? 如下。
（1）三維GIS一張圖監測。主要是可實現安全監控、視頻監控、通訊調度、頂板壓力、綜采系統、排水系統、主通風機系統、運輸系統、供電系統、壓風系統等各專業方向三維一張圖可視化監測；
（2）全礦井活動目標監測跟蹤。利用3DGIS技術實現360°任意自由旋轉、放大、縮小的三維井巷工程地圖，可直觀地展現礦井整體和各個不同角度的立體結構圖，顯示井下巷道的坡度、深度、實際長度等重要信息，能夠精確顯示全礦井的動目標在巷道中的分布、實時活動的信息，實現一體化平臺融合接入、精確定位、動態跟蹤；
（3）多系統信息采集。利用工業以太環網和無線寬帶平臺，能將礦井的人、機、環境的各種主要參數實時傳輸到地面監控中心，由平臺軟件進行綜合分析處理、存儲；
（4）應急災害救援指揮。系統可具備礦山應急救援日常管理、應急響應、動態決策、綜合協調、事故救災指揮與應急聯動等功能；
（5）實時數據專題圖分析。實時數據專題圖分析是基于GIS空間分析的基礎上，對實時監測數據進行分類、聚合分析，結合時序數據，以等值線、熱力圖等方式展示監測參數監測數據的變化趨勢；
（6）多系統融合聯動控制。當礦區內發生監測報警時，系統將根據報警點的位置自動搜索所在的區域，自動切換到報警所在區域，融合展示報警所在區域配置的視頻、人員、環境監控、廣播等實時數據，讓管理者和決策者實時掌握井下監測報警的各類數據。同時，根據報警級別，系統在授權允許情況下下發語音廣播通知，與人員定位系統聯動，實現區域報警與聯動。
同時，可視化監控平臺還可以接入各個子系統，子系統接入涉及的功能有如下這些。
（1）將支架視頻、帶式輸送機視頻、機器人視頻、模擬巷道視頻、支架控制、采煤機、刮板機、破碎機、轉載機、帶式輸送機、機器人、電液控系統、綜采自動化系統、集成供液系統數據按智慧礦山子系統接入標準進行整理和接入；
（2）實時監測。對需要遠程監測、監控的子系統提供實時組態畫面監測，圖形支持局部放大功能；
（3）動態報警。可在系統中定義故障條件，當各系統設備出現故障，符合故障條件后，實時彈出報警窗口，報警窗口需人工確認后關閉，并且聯動工業視頻和綜合告警系統，用戶可進行遠程視頻查看；
（4）Web發布。綜合自動化全景管控平臺可以直接發布成網頁，采用最新的HTML5技術，支持跨平臺，可以在安卓、LINUX等系統下運行，實現主要生產場景的實時數據監控和真實設備運行動畫展示。
可見，有了GIS三維可視化智能監控系統，猶如指揮中心裝了控制的智能大腦，對整個礦山行業安全生產，將提高更高一級的水平。
【本篇圖文為原創文章，首發于微信公眾號“智慧礦山5G”, ID：zhihuikuangshan1，轉載請注明來源。】
近日，上海市測繪院智慧城市測繪地理信息基礎建設-上海市時空大數據和云平臺建設項目完成招標，上海城市地理信息系統發展有限公司成功中標，中標金額：13,667,790.00元。項目建設內容：在已有的上海市地理信息公共服務平臺基礎上，依托上海市電子政務云統一的云支撐環境，豐富地理空間信息資源庫、升級地理信息公共服務平臺，主要包括包含時空大數據DaaS建設、數據庫建設、時空信息IaaS建設、時空信息PaaS建設與時空信息SaaS建設五個方面。項目建設需求如下：
1. 概述
1.1. 項目背景
習近平總書記在黨的十九大報告中提出：“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，建設數字中國、智慧社會。”城市時空大數據平臺是數字中國時空信息數據庫的重要組成部分，是基礎測繪轉型升級的重要任務，是智慧城市的基礎支撐。開展智慧城市時空大數據平臺建設，是切實貫徹落實好習近平總書記重要指示精神的具體舉措，是全面履行好上海市規劃和自然資源局職責的切實行動，是提升城市治理能力的重要手段。
隨著社會治理的精細化發展，社會各界各部門對測繪的要求越來越高、需求越來越迫切。2020年，上海市市政府發布《關于進一步加快智慧城市建設的若干意見》，標志著上海智慧城市建設將進入更全面、更系統的提速階段。時空大數據與云平臺是智慧城市的底座平臺，是集時空數據整合、處理、存儲、分析、可視化等功能為一體并具備后臺資源彈性分配和管理的平臺。為此，亟需將原有的上海市地理信息公共服務平臺升級為上海市智慧城市時空大數據與云平臺。
1.2. 已有基礎
1.2.1. 數據基礎
1) 空間基準：采用原上海市城市平面坐標及吳淞高程系統，時間基準采用UTC+08:00。
2) 基礎地理信息數據：上海市測繪院在1999年啟動了三個大比例尺基礎地形二維矢量地形數據庫的建設，2007年構建了全上海的大比例尺基礎地理數據庫，淡化了比例尺的概念，完全實現了圖庫合一的更新模式。
3) 遙感影像數據：目前上海市測繪院擁有的航空影像數據包含自1948年以來多個年份的以膠片形式存放并全部數字化掃描糾正的歷史影像數據；2006年開始的數碼航拍數據，特別是2013年以后每年進行一次的常規化航空攝影數據。同時上海市測繪院也擁有豐富的衛星遙感影像數據，如IKONOS、IRS、QUICKBIRD、SPOT等影像數據。
4) DEM：數字高程模型是區域地形表面海拔高程的數字化表達。上海市測繪院制作的基于不規則三角網的數字高程模型是用一系列互不交叉、互不重疊的連接在一起的三角形來表示的地形表面。
5) 地名地址數據：經過空間化的地名地址信息是重要的基礎地理信息，是各類專題信息空間定位的基礎。2012年以來，結合地形數據采集更新機制，上海市測繪院采集了上海市域范圍內的全部門址信息，并結合全市地名普查等工作形成了比較全面的地名信息。
6) 三維城市模型數據：完成了包含外環以內700平方公里標準模型、全市白模型和部分重點區域精細模型的三維數據庫。
7) 新型測繪類產品數據：隨著測繪技術手段的升級，各類新型三維測繪地理信息產品不斷涌現，主要包括傾斜攝影數據、激光點云數據、地下空間數據、BIM數據。
8) 地理國情地表覆蓋數據：目前上海地表覆蓋分為8個一級類以及36個二級類、41個三級類。
9) 地理國情專題要素：涵蓋6大類（包含行政區劃、社會經濟單元、房屋建筑、公共交通、水域、城鎮綜合功能單元）專題要素。
10) 其它專題數據：通過項目建設累積了古樹名木數據、建筑高度數據、土地利用現狀數據、土地利用變化檢測數據；通過外部數據交換累積了人口普查數據、生態保護紅線、應急部門數據等。
11) 數據更新機制：目前上海市測繪院定義的數據更新機制為“基于全要素的年度更新”、“基于變化監測的季度更新”與“基于事件驅動的局部更新”。
1.2.2. 數據服務現狀
上海市測繪院地理信息數據主要通過上海市地理信息公共服務平臺，在政務網和互聯網上提供服務，政務網上的內容包含地圖瀏覽服務、空間檢索定位服務、地址批量匹配服務、在線遙感監管服務等等，提供的地理信息公共服務主要有在線應用、API服務、定制服務、前置服務、移動端服務等；互聯網體現為“天地圖.上海”并入國家“天地圖”網站統一對外服務。
上海市地理信息公共服務平臺為上海市經濟社會發展決策和城市精細化管理提供地理信息服務，覆蓋了規劃國土、公共安全、城市運行、水務環保、文化旅游、綠化市容、住建工程、區域一體化等領域。
1.2.3. 基礎軟硬件環境現狀
1) 網絡及硬件現狀：目前上海市地理信息公共服務平臺部署于上海市電子政務云，運行于政務外網以及政務外網的互聯網區。系統所需硬件由上海市電子政務云提供。
2) 基礎軟件：目前基礎GIS平臺軟件采用ArcGIS平臺系列產品，服務管理采用OneMap系列產品，數據庫采用Oracle數據庫，以滿足上海市大部分相同體系的應用需求。
1.3. 建設目標
在充分收集全市地理空間數據建設現狀與需求的基礎之上，充分理解、實踐大數據、物聯網、云計算、移動互聯網等先進技術與測繪地理信息的聯結點，在已有的上海市地理信息公共服務平臺基礎上，依托上海市電子政務云的統一支撐環境，豐富地理空間信息資源庫、升級地理信息公共服務平臺，以提升服務智慧城市的能力。
1.4. 建設依據
(1) 《上海市發展改革委關于智慧城市測繪地理信息基礎建設項目建議書的批復》（滬發改高技〔2018〕72號）；
(2) 《智慧城市測繪地理信息基礎建設項目可行性研究報告》；
(3) 《智慧城市時空大數據平臺建設技術大綱（2019版）》（自然資源部）；
(4) 《全國基礎測繪中長期規劃綱要（2015-2030）》（正國函〔2015〕92號）；
(5) 《關于加快推進智慧城市時空大數據與云平臺建設試點工作的通知》（國測發〔2017〕15號）；
(6) 《關于印發<上海市2017年智慧城市建設重點工作計劃>的通知》（滬智慧辦〔2017〕2號）；
(7) 《上海市規劃和國土資源管理局關于印發<上海市基礎測繪“十三五”規劃>的通知》（滬規土資測〔2016〕1030號）；
(8) 《城市地下空間開發利用“十三五”規劃》（建規〔2016〕95號）；
(9) 自然資源部辦公廳《關于做好2019年地理信息公共服務平臺建設與應用工作的通知》（自然資辦發〔2019〕34號）；
(10)上海市人民政府《關于開展新型基礎測繪體系試點建設工作方案》滬府辦〔2019〕77號；
(11)上海市規劃和自然資源局《關于印發<關于全面推進工程建設項目“多測合一”改革的實施意見>的通知》（滬規土資測〔2018〕591號）；
(12)上海市人民政府《關于印發<上海市大數據發展實施意見>的通知》（滬府發〔2019〕79號）；
(13)上海市人民政府《關于進一步加快智慧城市建設的若干意見》。
2. 建設內容與技術標準
本項目建設內容主要包含時空大數據DaaS建設、數據庫建設、時空信息IaaS建設、時空信息PaaS建設與時空信息SaaS建設五個方面。
2.1. 時空大數據DaaS建設
構建具備匯聚、處理和管理三大能力的時空信息大數據DaaS層，統一各類結構化和非結構化數據的匯聚、存儲、處理、融合和服務化，形成不同用途的數據資源池。
2.1.1. 時空數據的處理
研究設計空間處理方法及流程，研發相關空間處理軟件工具。不同來源、不同標準、不同格式等各種地理信息數據在進入地理信息數據庫之前需經過統一的空間處理，使其擁有統一的坐標系統、統一的邏輯結構、統一的時間信息，滿足數據入庫要求，便于后續數據管理與用戶的分析。
2.1.1.1. 數據清洗
數據合并：利用開發工具、格式轉換等軟件對不同的地理信息數據實現無損格式轉換，統一格式后實現數據合并、自動接邊、自動屬性賦值，并根據需要構建拓撲關系、屬性關聯等。
坐標轉換：開發坐標轉換模塊，將統一數據格式后的數據進行坐標系統轉換，使所有數據建立在統一坐標系統之下，便于數據互相間的提取、交換、分析。支持對數據進行單個或批量的不同坐標系之間的轉換或相同坐標系下的投影轉換；支持矢量數據和柵格數據的坐標轉換。
2.1.1.2. 空間域標識
分別針對“帶有空間位置的數據”與“無空間位置信息、有地名地址信息的數據”進行空間化、空間域標識。
支持將帶有坐標位置屬性的數據直接進行數據空間化，并填充轉換后的空間標識；
支持將無坐標位置信息但有地名地址屬性信息的數據，通過地名地址匹配實現地名地址數據的補全、匹配落圖，并填充空間標識字段。
2.1.1.3. 地理實體編碼
對匯入的道路、河流、建筑以及其相關附屬設施等統一進行地理實體編碼標識，使相關數據具有相互關聯，便于進一步分析，支持同步更新索引庫。數據更新時需保持編碼唯一性和穩定性。
2.1.1.4. 時間域標識
時間域標識包括數據本身帶有的時間標識（如數據采集、生產或修改的日期），以及數據匯集的時間節點。通過時間域的標識，有利于數據的時效性，便于后續的時空大數據整理和序化。針對不同的數據類型，要求采用不同的時間標注方式：
3) 支持矢量數據按更新批次標注時間標識；
4) 支持整批次更新數據（影像數據、DEM數據等），按照類型、比例尺或批次整體標注時間域；
5) 支持離散數據（地理實體、地名地址數據、三維模型、單張影像等），按照單個實體/條目/個體等進行時間域標注；
6) 支持流式數據在接口匯入時，打上時間域標簽后入庫。
2.1.1.5. 消密
匯入的數據需經過統一的消密處理才能提供給用戶調閱、下載、分析。數據的消密過程包含圖層權限控制、要素類權限控制、屬性字段權限的控制及變形、敏感區域處理等。
2.1.2. 時空數據的管理與分析
與時空信息大數據云平臺的服務資源相掛接，設計研發數據管理、查詢統計、基礎分析等的運算方法與工具。
2.1.2.1. 數據管理
2.1.2.1.1. 數據匯聚
設計開發多源異構數據匯聚引擎，該引擎是各類時空大數據從源頭匯入時空大數據庫的管道，具體要求如下：
1) 從匯聚模式上支持接口文件模式、數據庫模式、WebService模式、離散數據采集模式、IoT數據實時采集模式等；
2) 提供數據源接入功能，能夠從多種數據源動態拉取數據，定義接入規則，自動化系統之間的數據流，并支持數據提取、轉換、處理、拆分與聚合；
3) 支持對匯聚的原始數據進行管理，主要是完善其元數據，補充來源、匯入時間等字段；
4) 提供數據匯聚任務流程編排功能，基于Web圖形界面，通過拖拽、連接、配置來完成工作流的搭建，實現對數據的采集與處理；
5) 提供任務調度與任務監控管理功能，可以對工作流的執行過程和數據全生命周期運行狀況進行可視化監控與追溯。
2.1.2.1.2. 空間數據處理
按照數據的對照映射關系，對結構化、非結構化的時空大數據進行時空序化處理與建模，具體要求如下：
1) 基本處理：進行數據屬性結構規整、內容值域統一、數據格式轉換、坐標投影變換等處理，使待入庫數據符合數據基礎規范、文件命名規范、目錄組織規范等要求；
2) 地理實體建模：根據地理實體模型建立不同數據之間的關聯關系，完成靜態數據、公共專題數據、物聯網實時感知數據、互聯網在線抓取數據等與地理實體數據的關系構建。
2.1.2.1.3. 資源編目
通過對各類數據資源梳理，分析時空大數據各類數據間的層次、類別和關系，對數據資源進行統一規劃，按照統一的數據資源編碼與分類，建立數據資源目錄體系。要求支持目錄編輯，管理員可以根據數據主題、數據來源、數據類型等內容靈活調整目錄結構；同時支持目錄結構按照用戶權限進行內容過濾，以目錄樹等形式展示。
2.1.2.1.4. 主數據管理
主數據主要指靜態的時空信息數據，如定期更新的基礎時空框架數據、公共專題數據，提供基礎功能、數據質檢、數據入庫、數據查詢、數據提取、數據統計等功能模塊。
1) 基礎功能：提供地圖瀏覽工具條、地圖定位、地圖量測、圖層管理、卷簾對比瀏覽、多窗口對比瀏覽、時間軸瀏覽等功能。
2) 數據質檢：支持對待入庫數據進行質量檢查。根據不同的質檢任務類型、質檢數據模型，選擇待檢查數據目錄，形成滿足需求的質檢方案；支持對選擇的待入庫數據文件進行批量檢查。
3) 數據入庫：系統支持以入庫任務的形式執行數據入庫與更新。數據管理人員可以根據數據入庫類型、數據來源、數據處理、質檢流程等創建數據入庫任務，可以指定入庫任務執行時間，實現數據的定時自動化入庫與更新。
4) 數據查詢：包括圖層查詢和全庫檢索等功能，針對當前地圖控件中已加載的數據，可以進行屬性及空間的查詢；針對平臺中所有數據資源及元數據可進行全庫檢索。
5) 數據提取：提供按年份、按范圍、按專題等多種過濾條件的組合提取方式，并支持以任務的方式執行數據提取，提供數據提取任務創建、數據提取任務執行以及數據提取任務查看等功能。
6) 數據統計：包括總體數據資源的分類統計信息、資源庫存明細、原始影像明細等內容，并以圖表的方式進行結果展示。
2.1.2.1.5. 動態數據管理
動態數據主要指實時獲取的位置信息、視頻信息以及交通、環保、水利、氣象等行業專題監控與監測數據，提供實時動態數據管理與展示功能，支持入庫的動態數據與主數據關聯關系構建，支持數據關聯查詢。
1) 針對接入的實時感知數據，提供多種展現手段和展示方式，對接入的各類實時數據流進行動態可視化展示。對于溫度、濕度等數值型監測數據，可采用儀表盤、折線圖等表現手段；對于位置型數據，如GPS數據、社交媒體數據，在地圖上進行標示，還可實時查看事物運行軌跡、歷史軌跡、實時狀態等。
2) 支持實時數據處理與分析，提供地理圍欄、閾值分析等功能。
2.1.2.1.6. 歷史數據管理
主數據中不同的數據類型按照各自既定的頻率進行更新，將一段時間內所有更新的數據合并，打上版本的標簽，作為下一個時間段數據更新的基礎，這個版本即為基態版本。要求系統提供歷史數據管理功能，直連平臺的動態數據，用于管理各不同時期的歷史版本，具體要求如下：
1) 歷史版本創建：根據數據的時間性、完整性或管理等因素，在系統中，可以按指定時間戳，將數據歸檔創建歷史版本。
2) 歷史版本查詢：數據管理人員可基于歷史版本，查看數據的歷史版本信息，通過查詢結果可實現數據的歷史版本對比瀏覽，支持分類查看歷史基態版本信息，支持不同版本數據的圖形和屬性信息比較，提取差異內容。
3) 歷史版本導出：根據版本號選擇系統中的某一歷史版本，將該版本的數據導出到制定的位置。
4) 歷史版本恢復：在歷史版本數據的基礎上，可選擇某一歷史版本的數據，進行回退，將其恢復成目標狀態。
2.1.2.1.7. 智能檢索
系統支持海量數據的快速檢索與智能發現，支持多種數據查詢檢索方式和檢索方案的保存，以及跨數據資源池的數據快速檢索和定位。
2.1.2.1.8. 數據發布
主數據資源池中的數據可以進行服務發布，具體要求如下：
1) 支持將數據資源池中的數據發布成符合OGC規范的服務；
2) 根據數據的類型可以發布為柵格切片地圖服務、矢量切片地圖服務、影像服務、地名地址服務、要素服務、三維場景服務等不同的類型；
3) 實現海量矢量數據的動態切片，滿足快速瀏覽的需求。
2.1.2.1.9. 數據更新維護
系統提供更新方案配置、更新包提取、增量更新和全量更新功能。矢量數據既可以直接替換入庫更新，也可以用更新包增量更新。系統進行更新過程中在對當前數據進行更新的同時，將原數據轉到歷史數據庫中。對更新包增量更新需要對更新包進行檢測，只將更新的要素進行替換更新。數據更新時需保持編碼的唯一性和穩定性。
2.1.2.1.10. 數據安全管理
系統提供數據安全管理功能，包括權限管理、日志管理、數據備份與恢復等功能模塊。
1) 權限管理：對系統用戶、角色進行分類，實現對不同用戶、角色功能權限、資源目錄權限的統一維護和管理；
2) 日志管理：包括系統操作日志和數據庫操作日志管理，記錄用戶登錄系統的詳細操作日志，并提供日志查詢、導出功能；
3) 數據備份與恢復：支持將所有入庫數據信息進行統一備份，并通過選擇恢復文件*.ini，實現還原指定時間點的數據庫。
2.1.2.1.11. 數據質量管理
數據質量管理對數據在計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用和消亡過程中每個階段可能引發的各類數據質量問題進行識別、度量、監控和預警。
2.1.2.1.12. 元數據管理
系統提供元數據管理功能。元數據應包含系統級元數據以及數據級元數據。
1) 系統級元數據：系統級元數據用于描述資源分類、資源類型、模型類型的元數據，以及資源與資源之間、資源與模型之間、模型與模型之間的關聯關系，針對這類元數據，系統提供查詢、展示及瀏覽功能，并為數據的查詢提供數據支撐。
2) 數據級元數據：數據級元數據用于記錄系統中各類數據的描述信息，針對這類元數據，系統提供元數據模板注冊、查詢、模板編輯以及關聯等功能，同時也為數據的快速查詢定位提供查詢依據。
2.1.2.1.13. 數據模型管理
系統提供數據模型管理功能。
1) 支持數據模型配置，包括但不限于數據模型的圖層結構、字段結構、空間參考、元數據模板以及元數據模板與模型的關聯關系等配置；
2) 支持數據模型創建申請、審批和變更申請、審批過程管理等功能。
2.1.2.2. 運維管理
運維管理主要針對數據服務，提供服務管理、服務安全管理、系統監控、日志管理、統計分析、系統配置等模塊。
2.1.2.2.1. 服務管理
1) 支持多樣化的服務類型管理，包括但不限于二維地圖服務、三維場景服務、柵格影像服務、幾何服務、地理數據服務、要素服務、地理處理服務、矢量切片服務、網絡分析服務、文檔服務、網絡圖集服務、中文地理編碼服務、OGC標準服務、KML服務、自定義格式的瓦片地圖等服務類型；
2) 提供高性能緩存模塊，能夠提升服務的訪問速度；
3) 支持多服務引擎配置，能夠將不同的服務發布到不同的服務引擎上，實現資源隔離；
4) 支持異構平臺的服務引擎接入，實現多源異構服務的統一管理；
5) 支持服務注冊時擴展自定義屬性信息；
6) 支持服務運行管理，內容包括但不限于服務狀態列表、服務的啟動/停止/刪除、服務編輯；
7) 支持自定義的服務分類；
8) 支持服務元數據管理，包括但不限于元數據模板定義、值域類型定義，元數據的查詢、編輯，元數據配置。
9) 支持服務權限控制，動態服務的圖層控制、服務的地理范圍控制、可訪問IP列表控制等。
2.1.2.2.2. 服務安全管理
服務安全管理模塊包括對平臺用戶體系的管理，對用戶的服務訪問和管理權限進行分配以及服務安全認證。
1) 支持完整的用戶管理體系，包含但不限于用戶注冊、刪除、用戶信息維護、組織機構創建。支持對用戶進行分級管理，如超級用戶、系統管理員、單位管理員、普通用戶；
2) 支持細粒度的服務訪問權限控制，包含但不限于控制用戶訪問服務的起止時間、空間范圍、可訪問圖層或自定義條件的數據內容；
3) 支持用戶對于資源的權限管理，用戶僅可見和管理自己上傳的資源；
4) 支持服務訪問權限到期提醒；
5) 支持基于組織機構和基于角色的批量服務授權；
6) 支持LDAP方式的用戶體系對接，支持用戶同步；
7) 提供統一用戶認證管理模塊，支持對接基于通用標準協議如SAML2.0等實現的業務系統，能夠實現多系統的用戶的統一管理及單點登錄；
8) 提供黑名單機制，能夠將特定的訪問IP加入到黑名單當中，凍結該用戶的訪問；
9) 提供平臺層面的Token安全認證體系。
2.1.2.2.3. 系統監控
1) 支持服務資源訪問的實時監控，能夠獲取當前服務請求列表，并查看當前的請求時間、用戶名、用戶請求IP、請求服務名稱、服務類型、訪問時間等內容；
2) 支持當服務狀態異常或服務器狀態異常時，即時進行系統報警，并提供多樣的報警提醒方式；
3) 支持實時監控平臺的各類服務器的運行狀態，包括但不限于CPU使用情況、網絡情況、應用服務器的各項參數指標、數據庫參數指標。
2.1.2.2.4. 日志管理
1) 支持日志的管理，包含但不限于服務訪問日志、運維監控日志和告警通知日志的管理；
2) 支持運維監控日志按操作人查詢；
3) 支持對集群各個節點上的日志進行收割。
2.1.2.2.5. 統計分析
1) 提供豐富的服務統計分析功能，包含但不限于服務流量統計、用戶訪問量統計、IP流量統計、服務成功率統計、響應時間統計、服務運行狀態統計、熱力圖分析；
2) 支持生成周期性的或自定義時間段的平臺綜合分析報告。
2.1.2.2.6. 系統配置
系統配置包括服務引擎配置、平臺監控配置、異常報警配置、服務元數據配置、服務擴展屬性配置、服務監控配置、日志收割以及系統參數配置。各種配置界面友好易用，無需任何的代碼修改或編寫，提供系統檢測功能，能夠對平臺運行依賴的環境進行自測。
2.2. 數據庫建設
本項目中要建設多時態基礎數據庫、多時態公共地理框架數據庫、多時態遙感影像數據庫、多時態DEM數據庫、多時態DSM數據庫、多時態地下空間數據庫以及實時位置及感知設備數據庫。總體要求如下：
1) 提供數據庫設計說明書，開發相應的數據庫管理工具；
2) 建立數據字典，建立中英文字段名稱、數字分類碼與中文釋義的關系。
2.2.1. 多時態基礎數據庫
上海市測繪院多年來建立了適應城市建設和管理的更新機制，積累了多年份具有時間信息的基礎地理信息，包含矢量數據和三維模型。根據上海城鄉建設發展和智慧城市建設對地理信息資源的需求，本項目將建設多時態基礎數據庫，優化要素內容及屬性信息、增加三域標識、設計合理的數據結構和數據出入庫工具，使數據庫內容更加完整、結構更加合理、使用更加便捷，以滿足上海城市設計、精細化管理、多規合一對地理信息資源持續增長的保障需求。
1) 矢量數據：增添“三域”標識，完善分類信息、元數據信息。
2) 三維模型：a.支持白模（建筑基底按高度拉伸，無屋頂形態）、素模（標模或精模去紋理模型）、標模（室外）、精模（室外）、室內模型等存儲和管理；b.增添“三域”標識；c.與實體數據建立關聯關系，豐富屬性信息（結構等），完善編碼體系、分類信息、基本度量值（高度、面積等）、時間信息（建成時間等）等字段。
2.2.2. 多時態公共地理框架數據庫
多時態公共地理框架數據庫包含電子地圖、地理實體、傾斜模型等數據結構或數據庫結構以及數據出入庫工具進行設計和開發。
1) 電子地圖：電子地圖按風格與用途分為影像電子地圖、素色矢量電子地圖、藍黑風格電子地圖；按區域分為上海地區、長三角地區電子地圖。本項目需對電子地圖添加三域標識。
2) 地理實體：地理實體數據應面向實體增添“三域”標識，根據應用需求進行時空數據模型構建與數據重組，將每個地理實體構建具有唯一“三域”標識的時空對象。通過地理實體模型將圖元、各級實體、屬性等在統一的框架下有機融合。實現多粒度實體對象關聯，實現標準化實體的空間表達（點、線、面、體）、實體的時態表達、實體的屬性表達。設計并管理實體數據表、圖元數據表及關系表、索引庫等。
3) 傾斜模型：對生產部門提供的傾斜模型以及單體化傾斜模型，設計“三域”標識結構；針對單體化的傾斜模型，應逐一模型增添“三域”標識。建立單體傾斜模型與地理實體關聯，并能實現版本管理。
2.2.3. 多時態遙感影像數據庫
本次項目需針對遙感解譯樣本的特點，在多時態遙感影像數據庫中，構建遙感解譯樣本數據集，添加“三域”標識及其他相關附屬信息。切片數據以多層目錄的圖片集合方式存在，用于Web端調用，項目需對各類切片數據進行統一管理，以版本的方式進行存儲，便于時空層面的查找和追溯。
2.2.4. 多時態DEM數據庫
項目中需對多時態DEM渲染數據進行統一存儲和管理，以版本方式添加“三域”標識，便于從高程角度追溯上海的歷史變遷，為城市精細化管理提供數據支撐。
2.2.5. 多時態DSM數據庫
項目中將對多時態DSM渲染數據及差分信息進行統一存儲和管理，以版本方式添加“三域”標識，為城市精細化管理提供數據支撐。
2.2.6. 多時態地下空間數據庫
建設能包含地下管線、人防設施、地下建筑、樁基等信息的地下空間數據庫。該數據類型采用面向對象的時空數據模型進行數據重組，將每個三維模型構建具有唯一“三域”標識的時空對象。
2.2.7. 實時位置及感知設備數據庫
1) 感知設備數據庫：根據城市特點和需求，對涉及到的感知設備如IP地址、地址標簽、停車場無線射頻、監控像頭等進行分類，劃分為相對穩定和運動兩種類型，確定所屬專題的類型，構建城市感知設備概念模型。采集多類感知設備的空間位置，調查有關屬性內容，關聯實體數據、建立編碼體系，按照統一制定的感知設備分類、命名及編碼要求，對獲取的各種地址信息，進行規范與編碼。
2) 實時位置數據庫：采用北斗、GPS、無線通信基站定位等多種空間位置確定技術，遴選幾類市測繪院已采集城市基礎設施如井蓋、垃圾桶和移動目標如流轉中的農產品、運營車輛、老人孩子等實時位置信息，進行實時位置數據庫建設、管理與可視化。
2.3. 時空信息IaaS建設
在電子政務云環境中，規劃相關硬件資源，采購并集成部署以下軟件平臺，建設時空大數據IaaS層。
2.3.1. 數據庫管理系統
本項目數據庫管理系統需要具備強大的數據讀寫及管理能力，用于管理各種空間數據，包括二維數據、三維數據、影像數據和實時空間數據等，滿足以下基礎功能：
1) 支持發布大量的托管要素圖層；
2) 支持分布式部署和分布式數據處理；
3) 具備構建二三維空間索引的能力；
4) 支持歷史版本管理；
5) 支持自動備份，數據恢復；
6) 支持多節點之間的數據庫同步。
除提供上述基礎功能外，本項目數據庫系統滿足以下要求：
1) 支持標準SQL語句，同時內嵌支持存儲、管理、查詢和提取半結構化的數據，如JSON，JSONB,XML文檔，支持JSON、JSONB、XML數據類型，直接把JSON、JSONB、XML存儲于數據庫中；
2) 支持RANGE,ADDR,ARRAY等特殊存儲類型，并進行查詢優化；
3) 支持將原有Oracle數據庫內數據向本項目數據庫無損失移植；
4) 支持各個主流操作系統，在操作系統和硬件平臺之間遷移時，應用程序無需修改；
5) 支持多用戶并發，提供高性能的事務處理能力；
6) 支持存儲關系型數據和對象型數據；
7) 要求關系型數據庫存儲占用內存少，發布服務多，占用硬件資源少；
8) 遵守數據存取語言、操作系統、用戶接口和網絡通信協議的工業標準；
9) 提供實施安全性控制和完整性控制；
10) 支持多CPU并行查詢技術；
11) 支持同構、異構數據源的訪問，包括文件數據源，能和異構數據庫互相復制；
12) 應具有強的容錯能力，錯誤恢復能力，錯誤記錄及預警能力，能在不影響數據庫運行的條件下快速恢復已提交的參數，可以將整個數據庫或者事務恢復到指定時間點。
2.3.2. 網管軟件
產品需要能夠部署在Windows或Linux操作系統之上，能夠對不少于300個包括網絡設備、安全設備、服務器、存儲、數據庫、中間件、應用、虛擬機等管理對象進行監控管理，有良好的監控可視化界面，實現采集數據的過濾、存儲、查詢功能。提供對采集指標進行實時閾值功能，至少提供滿足1年的數據存儲,具備監控數據的管理和查詢能力等。提供基于規則的單閾值告警檢測和過濾功能。提供用戶管理、操作審計、個性首頁、應用導航、告警閾值判斷等基本支撐能力。通過個性首頁可以實現各類采集管理指標的不同業務目標的定制查看界面。提供閾值告警設置、實時告警查看、歷史告警分析等基礎告警管理功能。
2.3.3. 共享文件系統
本項目需要一套可靠的文件共享系統，跟已有的底層硬件層對接，能夠提供數據、元數據和閃存的可擴展性；可以智能歸檔，基于策略自動進行存儲分層（包括閃存、磁盤和磁帶），降低存儲成本；提高安全性，改善管理效率；通過主動文件管理分布式磁盤高速緩存技術，支持低延遲地訪問各類數據。支持主流的各類存儲協議，包括POSIX、GPFS、NFS V4.0、SMB V3.0；支持主流大數據和分析Hadoop MapReduce或Spark；支持主流云計算：OpenStack Cinder（塊）、OpenStack Swift（對象）、S3 (對象)等。
2.3.4. 純矢量高速發布軟件
隨著用戶數據更新越來越頻繁，瀏覽器渲染能力越來越強，移動設備應用越來越多，傳統的柵格切片的地圖服務模式無法滿足高頻更新、個性展示、跨終端等用戶需求，本項目采購純矢量高速發布軟件，部署在服務器端，滿足以下功能：
1) 本軟件部署在服務器端，能對常見格式和基于RDBMS存儲的矢量數據源進行高速發布；經過處理的矢量數據，數據量小、效率高；傳輸、渲染速度快；
2) 提供數據匯總、位置查找、分析模式、數據管理等矢量數據處理工具；
3) 支持主流分布式計算框架，接到任務請求，可將任務進行分解并根據當前資源情況將計算任務分配到集群中不同的節點，實現多節點同時運算；
4) 客戶端發送任務請求，并對結果服務進行加載和渲染。計算后的結果數據可發布為服務作為一個新的圖層；
5) 前端矢量渲染，對高分辨率顯示支持好，特別是智能移動端應用；可以方便修改矢量數據樣式，而無需重新處理數據；可以動態切換不同語言標注；
6) 以Rest接口、SDK或成熟工具的方式提供海量矢量數據分析功能，保證分析功能可以被第三方系統調用和集成；
7) 具備對已有數據和服務進行更新的能力，如對數據進行數量上的追加更新、對數據的某個屬性字段進行統計計算并生成一個新字段；
8) 具備從多變量網格進行外部數據接入，能夠把多維地理空間要素，關聯到地理格網上，從而使其具有多源性并可進行數據分析；
9) 具備矢量要素疊加分析的分布式計算能力，且疊加分析時支持合并、標識能力；
10) 具備對大量軌跡點數據基于某一個或幾個字段進行軌跡線/面的構建，同時支持對某個屬性進行值統計；
11) 可以進行表達式計算，包括數值型計算、文本型計算、日期型計算、空間運算（計算面積、長度、多邊形節點數等），以上計算均要求軟件提供分布式計算接口；
12) 要求平臺提供科學、高效的點聚類分析算法，支持開啟時間屬性；
13) 提供自定義底圖樣式顯示，自定義多圖層分級顯示功能；
14) 具有機器學習能力，如支持基于森林的分類和回歸能力等；
除上述功能外，軟件還滿足以下技術要求：
1) 支持CGCS2000等通用空間參考系，支持上海2000坐標系；
2) 支持多種來源的數據，如文件型、HDFS或者Hive數據倉庫。數據存儲支持時空大數據庫、云存儲或關系型數據庫，可使用傳統關系型數據庫、時空大數據庫、HDFS或Hive存儲中的數據，以及云存儲中的數據進行時空大數據分析；
3) 支持與HDFS對接，要求大數據分析結果能夠寫入HDFS；
4) 支持基于Python腳本的Spark大數據分析工具，支持分布式計算，大數據分析結果可以輸出為常見文件格式；
5) 單用戶訪問情況下，Web端千萬數量級的矢量面發布加載，實現秒級響應；支持被組織到矢量切片的圖層（比如道路、水、區域），每一層都有包含幾何圖形和可變屬性的獨立要素，比傳統柵格地圖發布的效率提升95%以上；
6) 具備支持分布式計算的功能，且直接集成在軟件安裝環境中，而不需要額外獨立部署分布式計算框架。
2.3.5. 二三維基礎GIS平臺軟件
二三維基礎GIS平臺軟件將二三維地理資源轉化為在線服務，這些地理資源不僅包括平臺所有的數據資源，還包括地理制圖、地理編碼、地理處理、3D地理數據、要素編輯、網絡分析、OGC支持、數據訪問、移動數據提取等功能服務。這些資源可以在桌面端、Web端、移動終端等多客戶端使用。軟件功能需包括：
1) 空間數據發布：支持對包含空間類型的數據庫中的空間數據進行直接操作，通過該軟件可以將數據發布成多種類型的服務，以供桌面、Web瀏覽器和移動設備等各種終端訪問。
2) 空間數據管理：通過兩種級別的地理數據庫來管理空間數據，分別是工作組級和企業級。管理員可以對發布的地理數據實現抽取、檢入/檢出以及復制等管理操作。
3) 創建和管理GIS Web服務：提供多種遵循REST或SOAP規范，并支持OGC標準的Web服務，包括二三維地圖服務、矢量切片服務、影像服務、要素服務、地理處理服務等多種服務類型，并支持進行服務自定義擴展，用來滿足用戶的不同需求。
4) 在線編輯：利用該軟件可以將存儲在企業級空間數據庫或原生關系數據庫中的空間和屬性數據發布為要素服務，然后在桌面端、Web端或者移動端進行在線數據編輯；
5) 可視化3D內容：3D視圖能表達地形的高低起伏，或樹、建筑物、地下地質情況等三維要素。另外，對海量量化的GIS內容，如人口、法人、傳感器感知數據或者上報事件等，進行快速、高效的3D展示。
6) 空間分析和地理處理：提供在線的地理分析和地理處理，如網絡分析、三維分析、高級空間分析、地理統計分析等功能，還支持創建地理處理模型、腳本和工具，具體分析與處理功能應具備以下具體功能：
ü 三維分析：提供瀏覽器端的交互三維分析，如查詢、量測、剖切等；提供三維場景下的剖面圖、視線，視域，視穹，剖切、量測、地形開挖等交互式三維分析模式；支持對坡向，坡度，視域柵格計算提供基于GPU的計算；
ü 網絡分析：提供原生的Web端的設施網絡服務，用來進行上下游追蹤，爆管分析，子網分析等，提供基于Web端的邏輯示意圖功能；
ü 空間分析：提供密度計算，點插值，視域分析，水文分析（填洼，流量，流向，流動距離，分水嶺），矢量轉柵格，柵格轉矢量，計算距離，計算行程成本，確定最佳行程成本網絡，確定到達目的地行程成本路徑，蠶食算法等基于柵格數據大數據分布式計算；提供高級空間分析能力，提供地理加權回歸分析，探索性回歸，普通最小二乘法等空間分析算法；可自動完成，緩沖區計算（基于平面和橢球體），裁切，檫除，簡化，合并，相交，關聯，求面積和長度（基于平面和橢球體），投影計算等幾何服務功能；
ü 地理統計分析：提供并支持使用影像或者要素屏障的擴散插值法、基于經驗貝葉斯的克里金插值、基于移動窗口法的克里金插值、基于經驗貝葉斯的回歸預測、徑向基函數插值等地理統計插值算法。
除上述功能外，軟件還滿足以下技術要求：
1) 支持國內外主流關系型數據庫，包括達夢、瀚高、人大金倉、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等；
2) 支持云存儲，如AWS S3、Microsoft Azure Storage、阿里云 OSS等；
3) 支持VMware vSphere，Microsoft Hyper-V和Huawei FusionSphere等虛擬化產品；
4) 支持預先定義共享實例池，允許大量訪問頻率低的地圖數據服務使用預定義共享實例池，降低不常用數據服務對硬件資源的消耗；
5) 支持基于PBF、JSON、XML等格式查詢、傳輸，并基于WebGL技術前端億級別數據的快速渲染；
6) 支持隨時查看當前執行地理處理與分析任務的狀態，如當前運行的任務、持續時間，并可以隨時對任務進行過取消、刪除等管理操作；
7) 支持obj、flt、dae、wrl、3ds、x、stl、skp、fbx、osgb等多種格式的3D數據接入；
8) 支持把二三維切片緩存類型的數據存儲管理；
9) 存檔TB級的實時觀測數據；
10) 支持OGC I3S標準的數據；Web三維場景直接支持自定義的上海2000坐標系，無需轉換, 無需插件。
11) 要求支持NO-Sniff反嗅探技術；
12) 提供零編碼，快速配置式創建基于Html5的JavaScript應用、移動應用以及桌面應用。
2.3.6. 云GIS管理系統
云GIS管理系統提供三個門戶子系統：系統管理端、租戶管理端和用戶自服務端，分別面向系統管理員、租戶管理員和普通用戶，提供資源管理、資源監控、統計分析等功能。
2.3.6.1. 系統管理端
系統管理端是系統管理員運維云GIS管理平臺的功能入口，管理員通過門戶子系統可以監控、管理、維護平臺的所有云GIS基礎設施資源及云服務資源，從而保證業務用戶能夠正常地使用云端的GIS服務資源。功能包含配置向導、資源管理、系統監控、統計度量與系統管理。系統管理端滿足以下技術要求：
1) 提供GIS資源池管理功能，支持用戶根據實際情況，如應用類型、組織架構等，對GIS資源池進行靈活的規劃；
2) 支持對基礎設施云環境中的云GIS站點資源進行管理，同時實現人工和智能兩種管理模式；
3) 支持GIS資源池中計算節點的動態調整，在調整過程中，不間斷、不影響上層的GIS服務和GIS應用的正常運行，調整過程不超過5分鐘；
4) 支持GIS資源的彈性調整能夠至少以兩類指標作為調整依據，即：GIS服務負載指標、VM實例計算指標，并可由運營管理人員靈活進行設置；
5) 提供對GIS資源實例的監控，可達到秒級的監控頻率；
6) 支持對云GIS站點上的GIS服務進行監控，監控指標包括請求數、響應時間、超時請求等；
7) 提供即時的消息通訊機制，可對系統產生的異常、告警及其它消息即時發送；
8) 提供云GIS資源服務的報表度量，對不同級別的云GIS資源服務進行匯總、統計、分析。
2.3.6.2. 租戶管理端
租戶管理端是租戶管理員使用云GIS管理平臺的功能入口，租戶管理員通過門戶子系統可以監控、管理組織內的所有云GIS資源，可以進行用戶申請和流程審批、資源續租審批，進行用戶管理和權限控制等。功能包含資源管理、資源監控、統計度量、系統管理。租戶管理端需滿足以下技術要求：
1) 為租戶提供不同配置類型的云GIS資源服務，能夠靈活的選擇不同的操作系統類型和不同的機器配置級別；
2) 提供GIS站點的可視化創建與申請、審批功能，審批通過后的創建過程可在15分鐘內完成；
3) 對用戶申請的云GIS資源進行租約控制，并提供云GIS資源續租流程的審批控制；
4) 提供租戶權限和資源使用配額管理，限定租戶使用云GIS資源的類型和數量。
2.3.6.3. 用戶自服務端
用戶自服務端是普通/業務用戶使用云GIS平臺資源服務的入口，用戶通過自服務門戶子系統能夠以自服務的方式，按需申請、使用云GIS資源，對其權限內的各類云GIS資源進行監控和管理，并可通過云GIS站點進行服務發布和使用。功能包含云GIS站點管理、云主機管理、資源監控、統計度量、系統管理。云GIS管理系統除實現上述多端協同管理功能外，需滿足以下技術要求：
1) 需支持多租戶架構，實現多用戶對基礎設施資源的安全共享；
2) 要求采用面向服務的架構（SOA）進行設計，提供標準的Web Service開發接口，具有與其他企業級系統（如ERP,CRM等）集成整合的能力；
3) 通過JavaScript打包工具保障前端工程安全性，采用單頁面應用開發，最終打包進行交付的方式，提高前端工程靈活性；
4) 后端采用先進的微服務架構，實現服務注冊中心以及服務注冊與發現，實現服務的消費以及均衡負載；
5) 實現應用多環境的外部化配置以及版本管理；
6) 通過融斷機制來避免在微服務架構中個別服務出現異常時引起的故障蔓延；
7) 要求GIS資源池所有GIS計算節點均為無狀態，可按需添加、刪除GIS計算節點；
8) 提供云GIS集群計算節點定時調整功能，可指定時間為云GIS集群創建一定數量的新節點，自動完成添加，也可在指定時間自動刪除GIS計算節點，同時釋放資源；
9) 支持云存儲接入，實現云GIS站點所需的分析數據在云存儲中的高效讀取；
10) 要求提供云GIS資源的一鍵啟停功能，簡化運維管理人員對資源的管理難度；
11) 要求能夠對用戶申請的云GIS資源進行租約控制，并提供云GIS資源續租流程的審批控制；
12) 要求系統可自定義一切云資源類型，用戶可根據業務特征自定義及交付云GIS桌面、云GIS服務器、云GIS集群等資源類型。
2.3.7. 海量影像數據自動化處理
海量影像數據自動化處理軟件部署在服務器端，具體功能需包含以下內容：
2.3.7.1. 分布式海量影像處理
1) 客戶端通過影像服務能夠設置服務器端處理參數，包括服務器端輸出圖像格式、壓縮比率、動態投影參數。客戶端可以定義圖像處理鏈，通過影像服務發送到服務器端執行；
2) 提供在線的影像掩模、影像查看功能；
3) 支持多種服務端處理并提供影像編輯服務，包括添加影像到影像服務，更新影像服務的柵格屬性，刪除影像服務的柵格選項；
4) 支持多種服務器端影像實時處理算法，能夠通過函數模板將若干算法組合后隨影像服務發布，供客戶端調用得到實時處理的結果；
5) 支持流量、流向、DEM填洼處理等水文分析工具的分布式處理，改善傳統工具處理精度；
6) 能夠下載原始影像或裁切下載某一區域的影像，以便于影像分發。
2.3.7.2. 分布式的海量影像分析
1) 提供分析工具包含創建柵格、要素轉柵格、復制柵格、統計柵格、柵格轉要素、點密度、創建視域、插值點、圖像分類、分塊、樣本分類器等，分析處理結果可自動發布，并在門戶展示；
2) 支持直接使用深度學習框架（如TensorFlow、CNTK或Keras等）進行圖像分類和對象檢測，無需二次開發；
3) 支持門戶中創建柵格處理函數模型，對影像服務進行柵格分析；支持在Web端在線編程進行柵格分析；支持多級柵格處理函數模型的分布式處理及成果自動發布；
4) 支持Web端無人機影像數據生產，通過可見光航片生成正射鑲嵌影像、DSM、DTM等產品，結果影像數據的柵格分析操作，并對成果數據進行填挖方容積計算。同時還支持在線處理多光譜數據、多維影像等。
2.3.7.3. 影像級元數據管理與應用
1) 提供影像級別的元數據信息，客戶端能夠快速進行查詢和檢索；
2) 客戶端通過影像服務能讀取像素值、訪問圖例、屬性表、彩色映射表、直方圖以及元數據。
2.3.7.4. 影像服務發布與訪問
1) 通過單一服務快速地訪問大規模影像數據；
2) 支持將常用影像數據格式的本地文件、在地理數據庫中管理的柵格數據集和管理大量影像數據的影像目錄等數據發布為影像服務；
3) 支持多種服務端處理并提供影像編輯服務提供影像編輯服務，包括添加影像到影像服務，更新影像服務的柵格屬性，刪除影像服務的柵格選項；
4) 基于實時處理技術，單一數據源可創建多種影像產品的服務，在提供增值服務的同時，減少龐大的數據冗余；
5) 能夠在發布前進行數據分析操作，能夠通過分析識別常見錯誤和警告標識，優化影像服務；
6) 支持在門戶中直接創建影像服務，如動態影像服務、單張影像服務和批量影像服務；
7) 提供影像服務緩存機制，即可以動態訪問影像數據，又可以快速訪問切片緩存；
8) 適用于背景底圖、在線分析和影像分發應用。
2.3.7.5. 桌面端影像分析
提供立體測圖、圖像分割和分類，空間分析功能以及可用于自定義算法開發和部署的一系列地理處理工具集和柵格函數。具體技術要求如下：
1) 支持全動態視頻數據加載、顯示、標繪、合成、數據提取、分析、元數據信息提取及視頻幀圖像導出，并將視頻中幀圖像及標繪要素自動生成幻燈片文件；支持全動態視頻與地圖位置進行實時交互，并在視頻中直接量算位置、長度及面積；
2) 支持在產品中創建云存儲連接文件，包含AWS S3, Azure Blob，阿里云 OSS和Web Hadoop云存儲等；
3) 支持在文件系統和云存儲工作區之間傳輸文件，包含上傳tif、crf等影像文件；
4) 支持影像圖表功能，利用交互處理和顯示多光譜和多維柵格數據的圖表類型，可進行影像分析和評估；
5) 支持圖像在地圖空間與圖像空間的一鍵轉換，以便于用戶對傾斜圖像進行信息解譯；
6) 擁有多維數據分析工具集用以管理、可視化和分析時間聚合數據。該工具集應擁有聚合多維數據集、生成多維異常、查找參數統計信息、生成趨勢柵格及使用趨勢柵格預測的能力。
本系統軟件除提供上述功能外，還需滿足以下技術要求：
1) 支持與Hadoop等云計算體系架構集成的能力，支持導入定制開發算法等自動化處理拓展模式；
2) 影像服務緩存支持LERC等壓縮方法，浮點型數據，32-bit，16-bit或者12-bit的數據可通過該方法提升緩存生產效率；
3) 基于動態鑲嵌技術編目管理的影像能夠像鑲嵌影像一樣進行可視化和分析。
2.3.8. 服務展示與應用（影像）
服務展示與應用軟件（影像）包含海量影像工作流工具以及交互式數據挖掘和可視化工具。影像工作流工具需滿足以下技術要求：
1) 影像工作流工具基于Web形式為用戶提供云端影像搜索和信息挖掘支持，幫助用戶快速發現、分析、報告及分享影像中包含的信息與價值。適用于影像分析人員、綜合信息分析人員、影像或地理信息管理者等。主要功能包含新建影像工程、我的影像、影像目錄搜索、影像操作工具菜單、影像在線量測、影像在線標記、在線導出幻燈片、影像工程、在線數據采集等。
2) 可根據底圖坐標系動態投影影像服務，并支持疊加底圖和原始影像視角，可以在線調整多波段影像的組合方式并實時顯示；
3) 原生支持基于影像的在線標記，包括點、線、面、文字等，還可以將標記成果導出成幻燈片形式。
2.3.9. 海量矢量數據管理與發布
海量矢量數據管理與發布軟件是為專業GIS用戶提供的用于信息制作和使用的工具。利用該軟件，可以實現任何從簡單到復雜的GIS任務。它包含一套桌面應用：二維地圖、資源管理、三維場景、工具箱和模型構建容器等核心功能，同時還包括空間互操作、三維分析、空間分析、網絡分析、地理統計等可擴展的專業功能，滿足用戶對空間信息的深入應用與分析。軟件主要功能如下：
1) 二三維融合：二三維融合可以在同一個工程中加載和顯示2D和3D數據，實現2D和3D數據的瀏覽、編輯、制圖可視化以及2D和3D視圖的聯動。在多個2D或3D視圖中，可以同時加載同一圖層，其符號化效果保持一致。提供豐富的2D和3D數據編輯工具，進行2D和3D聯動編輯。可以創建圖層和要素、添加屬性信息、數據更新、以及符號化渲染等。支持OpenGL，DirectX主流三維渲染引擎，提供大規模三維場景的高性能顯示及可視化。具備酷炫、實用的3D交互式分析工具，能夠進行視線、視域、穹頂和剖切等多種交互式分析功能，可通過立體模式查看3D場景，支持3D分析，例如天際線分析、經驗貝葉斯克里格3D插值分析。
2) 數據管理：支持百余種數據格式的讀取，近百種數據格式的轉換，用戶可以輕松集成所有類型的數據以進行可視化和分析。數據管理提供了一系列的工具用于幾何數據、屬性表、元數據的管理、創建以及組織。
3) 制圖和可視化：無需復雜設計就能夠生產出高質量的地圖。可以使用大量的符號庫；簡單的向導和預定義的地圖模板；成套的大量地圖元素和圖形。提供先進的制圖工具，如智能制圖、多屬性符號系統和靈活的標注與注記選項；提供時空立方體等豐富、立體的可視化效果。
4) 高級編輯：高級編輯工具能夠簡化數據的設計、導入和清理；支持多用戶編輯，可使多用戶同時編輯地理空間數據庫，具有良好的編輯體驗，提供安全的數據存儲與共享機制，便于部門、組織以及外出人員之間進行數據共享。提供一整套用于存儲、編輯、評估和管理包括實時數據在內的各種空間數據的工具；支持數據規范和關系檢查，如空間關系，連通性。
5) 定制擴展：使用Python、.NET、Java等語言通過Add-in或調用開發組建庫組件庫的方式來添加和移除按鈕、菜單項、停靠工具欄等，能夠輕松定制用戶界面。
6) 空間分析：包含不少于百個空間分析工具，集成R語言，可執行自動化的GIS任務，提供了空間建模和分析工具，如疊加分析、臨近分析、最佳路徑、距離分析、基于采樣點差值、基于本地環境、鄰域或待定區域的統計分析等，挖掘柵格數據和矢量數據信息。具體技術要求如下：
ü 支持數據核心分析功能，如鄰近分析、擦除、交集取反、頻度、創建泰森多邊形等；
ü 支持像元、鄰域和區域統計分析，算法包括眾數、最大值、最小值、均值、中值等；
ü 提供多種算法進行DEM內插，例如IDW、克里金、自然鄰域、樣條、趨勢面等；
ü 支持多種地表分析，如等值線分析、坡度、坡向計算、山影和通視分析；
ü 提供專業的水利分析功能，包括流域分析、匯水分析、淹沒分析、徑流分析等專業水利分析功能；
7) 網絡分析：網絡分析功能能夠進行行車時間分析、點到點的路徑分析、路徑方向、服務區域定義、最短路徑、最佳路徑、鄰近設施、起始點目標點矩陣等分析。具體技術要求如下：
ü 支持構建專業的交通網絡分析模型，支持轉彎，單行，通行能力權重設置，支持動態設置障礙；
ü 支持基于網絡的最近設施分析。支持基于網絡的服務半徑分析。支持基于網絡的旅行商分析。支持OD（出發點－目的地）成本矩陣分析；
ü 提供VRP（多路徑派送）模型，支持多點多車的線路優化自動計算；
ü 支持基于歷史時間段的道路交通信息，進行最優路徑計算；
ü 支持基于三維的網絡分析功能；
ü 支持網絡分析中點、線、面的障礙限制，用于分析計算當中，例如“禁止”、“避免”、“喜好”等；
ü 提供Python腳本中網絡分析功能。
8) 數據互操作：可以讀取主流空間數據格式，包括GML、DWG/DXF文件、MicroStation Design文件、MapInfo MID/MIF文件和TAB文件類型等，用戶可以對這些數據源進行制圖、空間處理、元數據管理等操作。具體技術要求如下：
ü 支持上百種通用的GIS格式（Tab、MIF、E00、GML等）的直接讀取，支持訪問多種數據庫，如瀚高、達夢、人大金倉、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等；
ü 支持近百種的通用GIS格式之間的數據轉換，并可以創建高級轉換器用于自定義的輸出格式；
ü 支持將多種數據轉換流整合為一個復雜的數據轉換器（ETL）；
ü 支持集成到地理處理框架中，以進行自動化的數據變換處理工作流；
9) 三維分析：該功能需提供一系列的工具來進行三維數據的分析，如創建和分析表面數據及其它3D數據；支持不同來源的3D要素數據的導入；運用三角格網模型(TIN)作為高程源；運用LAS數據集管理和維護Lidar數據；運用LAS數據集和地理處理工具編輯Lidar點類別數據；隨著時間更新表面數據；進行3D要素和表面數據的可見性分析；評估幾何屬性和與三維要素之間的關系。具體技術要求如下：
ü 支持在三維場景下的時態數據展示；
ü 支持直接導入obj、flt、dae、wrl、3ds、x、stl、skp、fbx、osgb等三維格式模型批量導入到空間數據庫中；
ü 支持通過桌面端調用規則文件直接批量創建三維模型；
ü 支持將視頻作為圖層，按照地理位置匹配疊加到三維場景中；
ü 支持多種地表分析功能，包括等值線、坡度、坡向分析、通視分析、剖面分析、填挖土方量計算、山體陰影分析等。
10) 地理統計分析：地理統計分析工具可用于分析數據，生成多樣的插值表面，檢查并將地理統計圖層轉換為其他格式，執行地理統計預測和敏感分析以及輔助設計采樣網。提供向導式分析窗口，讓用戶能夠更加方便的進行分析工作，減少學習成本。具體技術要求如下：
ü 具備根據高級地理統計分析技術通過離散點內插連續表面功能，如探索性空間數據分析、克里克預測、距離權重倒數等技術，提供專門的高級地理統計分析功能；
ü 包含交互式的圖形工具，提供多視角的數據顯示：如數據分布，全局趨勢，空間自相關的級別和多數據集之間的變化等。帶有缺省模型設計的穩定性參數，并為使用者提供可視化的協調的強有力的分析工具；
ü 能夠進行預測而且給出這些預測的可信程度。
ü 支持通過地理統計方法將區域面進行插值。
除上述基本功能外，還需滿足以下技術要求：
1) 支持版本數據和非版本數據編輯；
2) 支持瀚高、達夢、人大金倉、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等通用數據庫海量矢量數據存儲管理及SQL空間類型，無需特別限制數據庫的大小、用戶的數量，可以運行在絕大多數配置的電腦上；
3) 支持對發布的地理矢量數據實現抽取，檢入/檢出以及復制等管理操作；
4) 支持歷史存檔、復制數據、使用SQL訪問簡單數據或在不鎖定的情況下同時編輯數據；
5) 提供如下空間分析工具：要素轉換到點/線/面；圖層與圖層相交要素提取；圖層內要素擦除；
6) 支持長事務處理和版本化工作流；
7) 支持存儲在空間庫中的數據直接發布成矢量數據服務；
8) 能夠直接解析Revit等格式的BIM數據；
9) 支持主流影像和柵格數據格式文件的讀取，并能夠和地圖疊加顯示；
10) 支持CRF\MRF等適用于云端傳輸的數據格式讀取與顯示；
11) 具備包含Python的可視化的Notebook建模方式，以支持使用流行的開源庫在Notebook建模方式下實現完整的算法可視化建模過程；
12) 支持利用協議緩沖技術的緊湊的二進制格式來存儲和傳遞信息，具有高顯示質量，對視網膜屏幕（分辨率超過人眼識別極限的高分辨率屏幕）有更好的支持，體積更小，更高效。
2.3.10. 海量矢量數據自動化處理
海量矢量數據自動化處理軟件部署在服務器端，可以對接物聯網中各種類型的傳感器，并對接入的動態數據進行高效自動化處理和分析。海量矢量數據自動化處理軟件需具備以下功能：
1) 本軟件部署在服務器端，可連接各種類型的傳感器接入實時數據流，進行矢量化，將其轉換成平臺科研的地理空間要素；
2) 在地圖上展示實時監測數據；
3) 使用空間/屬性條件過濾海量動態矢量數據；
4) 使用現有空間要素進行地理圍欄事件監測，可在不干擾流數據的情況下實時動態地創建地理圍欄；
5) 通過添加其他要素服務的屬性信息來豐富傳入的實時事件的字段屬性；
6) 使用增強的要素服務高效存儲和查詢數據的歷史事件；
7) 對實時事件的變化，給予提醒、預警，或通過郵件、短信、社交媒體等多種方式通知干系人；
8) 使用新的可視化方式（如實時動態聚合）來表達大量實時矢量數據的密度、發展趨勢等；
9) 使用服務展示與應用軟件查看最新的要素狀態；使用常用分析工具和大數據分析工具對實時歷史數據進行分析；
10) 提供即拿即用的實時數據分析處理功能：地理圍欄、基于空間和屬性的實時過濾、字段匹配、字段計算、閾值分析、字段映射、字段衰減、緩沖分析、投影轉換等，地理圍欄要求支持相交、相離、疊加、相等、包含等多種狀態，并支持多個地理圍欄的同時監測。
11) 提供即拿即用的工具，能夠實時連接兩個目標點，并實時計算目標的方位角、扇區范圍，以準確描述目標的覆蓋范圍，并在扇區疊加時能實時報警，在報警時實現數據容量的控制，以按需降低報警的頻率；
12) 要求提供即拿即用的工具，實時將面或線要素轉換成點要素，并將點要素的X、Y、Z值增加到屬性中，以便對數據進行進一步分析；
13) 要求提供多種實時數據分析處理結果輸出方式：支持直接進行空間可視化展示、發送郵件、發送短信、生成文本等。
上述功能還需滿足以下技術要求：
1) 要求提供支持實時流數據在客戶端與服務器間進行低延遲、實時數據傳播的能力。
2) 要求能對接入到時空大數據存儲中的數據導出到華為云、阿里云、Amazon云和Azure云等云存儲中，以便進行數據歸檔。
3) 提供可視化配置界面，將實時數據處理過程進行流程化管理，并能以服務方式進行訪問；
4) 要求提供直接工具，無需開發即可接入GTFS的實時數據；
5) 要求直接支持WebSocket，XMPP，TCP，UDP，SMTP，HTTP等主流常用數據傳輸協議，直接支持Txt，CSV，JOSN，XML等多種常用數據格式，能夠接入常見傳感器、移動設備、車載GPS以及社交媒體平臺產生的實時數據；
6) 提供即拿即用的客戶端，能夠零代碼快速構建web和移動端的實時GIS應用，對接入的實時流數據進行瀏覽和查詢；
7) 使用新的可視化方式（如實時動態聚合）來表達大量實時矢量數據的密度、發展趨勢等；
8) 能夠對點、線、面要素圖層進行實時動態聚合顯示，且聚合時支持多種高效索引方式；
9) 使用服務展示與應用軟件查看最新的要素狀態；使用常用分析工具和大數據分析工具對實時歷史數據進行分析；
10) 要求能夠提供即拿即用的工具對實時歷史數據進行高效的挖掘分析，分析基于分布式計算框架。
2.3.11. 服務展示與應用（矢量）
服務展示與應用軟件（矢量）是海量矢量數據的門戶產品，也是連接組織機構中的用戶與GIS服務器資源和工具的一個界面友好的網站框架。該軟件需配置至少6個可同時部署不同環境的獨立的服務器端授權，并具有以下功能：
1) 多維內容管理和整合，具體技術要求如下：
ü 支持通過Web Map和Web Scene實現多源數據的整合，包括矢量、影像、三維（白模、精模、室內等）、內外部屬性、視頻等；
ü 支持對平臺的GIS數據資源、GIS應用資源、GIS功能資源統一管理；
ü 支持進行底圖切換、符號配置、彈出窗口配置、分析操作，提供常用的地圖功能。
2) 二維和三維在線制圖：提供基于數據驅動的智能制圖流程，便捷的在線制圖工具以及大量的專題圖模板，可對數據進行智能篩選和分析，自動匹配最適應的專題圖模板，實現自動化制圖表達；同時提供制圖模板的精細化調整能力；具體技術要求如下：
ü 支持創建、瀏覽二維地圖；支持點線面要素符號渲染；支持智能制圖；支持使用表達式自定義彈窗內容，支持直接添加各類GIS資源；
ü 支持創建、瀏覽三維場景地圖；支持點線面要素三維符號渲染，支持三維場景中使用本地表面高程數據；支持三維模型智能制圖；可以從Web樣式中添加自定義3D符號；支持三維場景中使用點云數據并按類型、高程等屬性進行渲染；
ü 支持三維場景中進行二維要素圖層的數據驅動式制圖，并支持基于要素屬性實現二維數據的三維可視化表達；
ü 支持全球場景和局部場景中進行地圖導航；
ü 支持創建地圖幻燈片；
ü 對于自定義制作的地圖，可以對包括上面的各種不同類型圖層的內容進行完整的打印。
3) 空間分析：集成標準空間分析工具、矢量大數據的分析工具以及柵格大數據的分析工具，使用戶可以在本地環境中對數據進行挖掘分析；具體技術要求如下：
ü 支持門戶集成交互計算的數據應用平臺，在門戶中使用Notebook建模環境，進行在線交互式python編程。
4) 跨組織/部門、跨行業的協同共享：1）提供直觀的即用型工作空間，支持組織機構內部門之間、組織機構與組織機構之間的相互共享與協作；具體技術要求如下：
ü 支持基于用戶角色的訪問權限控制，不同的角色訪問不同的資源；
ü 支持建立協作關系的多個門戶之間以及基于某個工程、業務或者是議題進行跨門戶（即跨組織/領域）的資源共享；
ü 要求支持網絡鉤子（Web hook）事件觸發技術，提供Rest接口自定義創建用于監控平臺有關、資源管理、群組管理等相關各類事件的網絡鉤子（Web hook）。
5) 智能搜索和快速定位：提供智能搜索和快速定位機制，如通過提供標簽、評級、評論、使用頻率等多種方式快速檢索地圖、應用、模板、工具等資源；
6) 應用程序創建：通過多種模板和應用構建器，用戶可以將制圖和分析的結果快速生成Web GIS應用；支持托管應用，并允許用戶自定義應用模塊庫。
7) 精細化訪問控制：采用基于角色的分級控制管理，可對每個訪問平臺的用戶設置其級別及相應權限。同時提供自定義角色的能力，使權限控制更加精細。
8) 門戶管理和信息統計：提供門戶基本信息的管理、成員管理、許可管理和門戶狀態統計。
9）即拿即用、零代碼實現（不需要用戶進行二次開發）的交互式數據挖掘和可視化工具：通過提供豐富、便捷、友好的可視化和分析工具，進行矢量數據挖掘，實現如下功能：
ü 綜合利用云平臺及其它來源的空間數據和非空間數據；支持加載托管或注冊的要素圖層、托管或注冊的要素服務、excel表格數據、CSV文本數據以及主流企業級數據庫中的數據；
ü 提供豐富多樣的地圖、統計圖、表對數據進行可視化展示；要求支持可視化表達方式，包括但不限于地圖（熱力圖、分級渲染圖、點符號圖）、表格、統計圖（氣泡圖、樹圖、餅圖、柱狀圖、折線圖和散點圖、箱型圖、堆疊圖、數據時鐘，和弦圖和熱力圖）；
ü 通過地圖、圖表的多卡片動態聯動顯示，更便捷地發現數據的規律；
ü 支持多種空間分析，包括緩沖區、空間聚合、空間篩選、計算密度、尋找最近點；
ü 自動記錄工作流，可共享數據、分析結果、工作流給組織內其他成員。
2.4. 時空信息PaaS建設
時空信息PaaS是在IaaS的基礎上，將時空數據資源、平臺資源進行深度整合，面向用戶直接提供各種類型的時空信息云服務，為用戶GIS業務系統的開發提供API支持。
2.4.1. 時空平臺服務建設
2.4.1.1. 時空信息資源服務
時空信息大數據中的矢量、影像、三維、地名地址及建（構）筑物數據和其他新型產品等靜態數據，應按國家有關電子地圖相應標準規范進行數據實體化、配圖，根據需要甚至切片，并以國際通用標準服務的形式發布，方便用戶在泛在網絡環境下對數據的快速獲取和使用。各類數據在進行服務提供時，需符合OGC標準服務規范，服務接口采用rest與soap接口規范進行對外提供和調用。如表一所示：
表1：地理信息服務發布要求
時空信息數據類型 | 服務提供方式 |
矢量數據 | 要素服務WFS |
地圖服務WMS | |
目錄服務CSW | |
影像服務 | 地圖服務WMS |
覆蓋服務WCS | |
目錄服務CSW | |
三維數據 | 模型數據服務符合OGCI3S三維數據標準 |
點云數據服務符合OGC I3S三維數據標準 | |
傾斜攝影模型服務符合OGC I3S三維數據標準 | |
三維地形數據服務REST | |
矢量要素服務 | |
地名地址數據及建(構)筑物數據 | 地名地址服務WFS-G |
目錄服務CSW | |
新型產品數據 | 地圖服務WMS |
目錄服務CSW |
2.4.1.2. 二次開發接口服務
需提供以下應用程序接口(API)：
1) 基本API：描述GIS應用的工程屬性；
2) 地圖類API地圖要素的描述、操作以及編輯；
3) 事件類API:地圖交互中可偵聽和觸發的事件；
4) 控件類API：GIS系統中常用控件的操作；
5) 數據解析類API：格式化數據的讀寫和解析；
6) 三維類API：三維地理信息的定義及操作；
7) 專業API:專業化應用的描述；
8) 物聯網API：感知設備定位、接入、解譯、多層次。
2.4.1.3. 地名地址引擎
需提供以下應用程序接口(API)和功能：
1) 地名地址搜索（拼音）：根據拼音首字母搜索地名地址；
2) 地名地址搜索（中文）：根據輸入中文內容搜索地名地址；
3) 附近搜索：根據圖面上一點和搜索范圍，搜索范圍內所有的地名、poi等數據；
4) 地址編碼：輸入excel自動進行地址匹配，并將結果在平臺上展示查閱；
5) 地址批量匹配工具：根據輸入的MDB、CSV、txt等數據庫類型文件進行地址匹配，匹配結果寫入數據庫。
2.4.1.4. 業務流引擎
業務流引擎是將業務流程中的工作，按照邏輯和規則以恰當的模型進行表示并對其實施計算，實現工作業務的自動化處理。具體功能至少包括：
1) 業務規則庫管理：預定義標準化規則模塊，以及模塊間流向關系；預定義業務流程樣例；已有的業務流程樣例存儲、解析、調用、修改、刪除和退回操作。
2) 運行服務管理：業務流程的裝載與解釋；業務實例的創建和控制，如實例的運行、掛起、恢復、終止等；外部應用程序的調用；數據的調用。
3) 運行監控管理：實時數據查詢；日志監督服務；日志分析挖掘服務；圖形化的監測業務實例的運行情況；實時跟蹤業務實例的運行情況；業務實例的狀態控制。
2.4.1.5. 模型管理
1) 分析模型庫
ü 分析模型庫以時空大數據分析引擎為基礎，主要包括時空統計、特征提取、聚類分析、分類與回歸、關聯規則等在線的分析模型庫，這些分析模型庫均以后臺集群的分布式存儲和并行化計算為支撐，具備高性能挖掘分析的能力，但對于用戶而言只需要在線式的分析和可視化的操作，即可實現便捷靈活的時空大數據挖掘分析任務。
ü 分析模型庫提供點聚合、要素連接、軌跡構建、屬性匯總、范圍內匯總、查找相似位置、密度計算、查找熱點、創建時空立方體、創建緩沖區、拷貝數據、字段計算、事件檢測、根據表格生成地理編碼、構建多變量網格、描述數據集、從多變量網格豐富數據、查找點聚類、基于森林的回歸和分類、非線性回歸分析、追加數據、融合邊界、合并數據、疊加數據等分析工具集。
2) 影像大數據分析
影像大數據分析引擎提供分布式的影像大數據分析能力，可以從大規模的衛星、航空影像數據中快速提取有價值的信息通過集成PaaS層遙感影像分析API,基于業務流程，提供遙感影像在土地利用等方面的功能服務。平臺提供的影像大數據分析能力至少包含：
ü 分析影像：為用戶了解和查找來自多個源的影像中的模式提供了所需的工具。可執行要素提取、科學分析、時間分析等操作。
ü 管理影像：管理來自多個源的影像，包括衛星、航空和無人機、全動態視頻、高程、雷達等。
ü 處理影像：動態處理功能可防止數據重復并減少需要存儲的影像數量。使用動態鑲嵌可輕松更新和處理新影像，包括正射校正、全色銳化、渲染、增強、過濾和地圖代數功能。
ü 解譯影像：支持立體測圖和透視模式。立體測圖，提供了在立體測圖環境中采集、編輯和測量3D要素特征等的能力，可以幫助用戶直觀的分析圖像并準確采集感興趣區域特征；透視模式，用以查看和處理傾斜圖像，通過它可將建筑物、橋梁、設施和其他要素垂直朝向顯示器的頂部，從而便于用戶進行圖像解譯。
ü 分析函數：提供豐富大量的實時分析函數，可擴展的柵格大數據分析能力。
ü 深度學習：集成TensorFlow、CNTK和PyTorch等主流深度學習框架，可實現基于影像數據的圖像分類及對象識別支持立體測圖、透視模式、全動態視頻解譯影像,提供影像分析擴展，提供全方位的圖像可視化與分析能力。
3) 推演模型庫：推演模型庫以決策樹、貝葉斯、神經網絡、支持向量機等機器學習算法模型為主，提供對數據未來發展趨勢的預測分析能力。
4) 業務知識鏈：業務知識鏈為用戶提供可視化的時空大數據挖掘算法工具的定制組合操作界面，可以拖動多個分析模型庫和預測模型庫的算法工具以構建挖掘業務知識鏈，流程化的組合式的挖掘業務知識鏈可以實現完整的復雜的大數據挖掘分析任務，為用戶提供更全面的、更便捷的、更靈活的知識化服務。
2.4.2. 時空云門戶建設
設計開發時空云門戶網站，統一服務模式。門戶采用單點登錄、統一身份認證技術，實現一站式的服務，為各類用戶提供全方位、不同層次的時空信息服務，主要功能包括：用戶登錄、資源目錄、資源共享與交換、GIS服務、在線制圖、自定義應用框架、我的門戶、開發中心、時空信息云平臺資源瀏覽系統等模塊。
2.4.2.1. 用戶登錄
基于云端運維管理系統的用戶與權限體系，在時空云門戶提供用戶注冊與登錄功能。主要技術要求如下：
1) 支持單點登錄；實現合理的用戶分級與精細權限體系。僅有游客權限的用戶只能瀏覽資源目錄，進行搜索查詢、預覽，不能使用在線地圖、應用框架、GIS服務、共享交換等在線互操作功能；
2) 注冊登錄功能完整，包含但不限于驗證碼驗證、密碼找回，長時間不操作自動登出、密碼保存；登錄操作友好，如用過的登錄名稱可自動保存，再次登錄可選擇。
3) 無縫繼承原有的上海市地理信息公共服務平臺用戶；
2.4.2.2. 資源目錄
在資源中心模塊中提供資源目錄功能。主要技術要求如下：
1) 資源目錄覆蓋平臺的所有數據資源、功能資源、云GIS資源，易理解、易查找、易發現；
2) 提供資源的分類檢索、快速查找和信息獲取、服務元數據查詢、服務預覽等功能。可按照最新注冊資源、最高訪問量資源等對服務資源進行排序；
3) 服務目錄及元數據遵循OGC CSW規范，對平臺的所有用戶開放。
2.4.2.3. 資源共享交換
在資源中心模塊中還提供資源共享交換能力，僅對平臺的注冊用戶開放。用戶既可以是資源的消費者，也可以是資源的提供者。主要技術要求如下：
1) 支持為注冊用戶提供個人空間；
2) 支持用戶上傳不同類型的資源，包括空間圖層、CSV、Excel等格式數據資源、.jpg、.jpeg、.png、.tif、.tiff等格式圖像文件、zip壓縮包、應用程序包、文檔鏈接、Microsoft PowerPoint 文檔（.ppt、.pptx）、Microsoft Visio 文檔 (.vsd)、Microsoft Word 文檔（.doc、.docx）、便攜式文檔格式 (PDF) 文件 (.pdf)等綜合文檔資源；
3) 支持用戶創建群組、邀請成員，共享地圖、數據以及其他資源，協同工作。
2.4.2.4. GIS服務
GIS服務模塊提供多種類型云GIS服務，除了原有的云GIS集群服務外，還提供云GIS桌面服務、云服務器服務等。可在云GIS服務模塊中進行資源申請、資源管理、資源統計及其他相關操作。其中，對云GIS資源的申請，與時空云平臺服務運維管理中的審批功能交互，構成了整個平臺的資源申請、審批流程機制。
具體功能包括但不限于：資源申請、資源管理（云GIS集群管理、云GIS桌面管理、云服務器管理）、資源統計、任務管理以及日志管理。
2.4.2.5. 在線制圖
門戶系統提供在線制圖功能，業務用戶通過引用服務門戶中的服務資源、上傳業務數據的形式完成交互式專題圖制作。功能至少包括：底圖選擇、數據上傳、圖層搜索、資源引用、圖層優化、符號更改、彈出窗口配置、地圖注釋添加、地圖保存等，還包括空間分析能力，并進行成果保存與分享。其中空間分析能輔助業務用戶尋找模式、評估趨勢或統計分析，將數據轉換為信息。
1) 底圖選擇：底圖選擇實現在線制圖內容中底圖的設置，通過在線制圖頁面中底圖分類，選擇某個底圖，將該底圖設置為當前地圖中底圖數據。
2) 地圖內容：實現向當前在線制作的地圖中添加數據資源，包括上傳文件或選擇已有的服務，上傳文件格式支持Shapefile（壓縮成ZIP格式）、CSV或者TXT文件、GPX數據文件（GPX），服務類型及標準遵循“時空信息資源服務”中規定的內容及要求，可在線添加點、線、面、文本注記等。
3) 在線分析：可調用平臺已有的功能服務對地圖上數據執行分析，并展示結果。
4) 地圖編輯：包括重命名圖層、設置圖層透明度、設置可見范圍、疊加次序、顯示圖例、設置符號、配置彈出窗口等操作
5) 成果保存：可將制作的專題圖或分析結果進行保存。
6) 成果分享：由所有者將成果分享給其他組織或用戶。
2.4.2.6. 自定義應用框架
統一服務門戶提供應用框架功能，用戶通過系統提供的應用模板可以快速生成自己的應用。包含但不限于如下功能：
1) 創建二維或三維應用：調用web服務或應用通過模板或自定義主題創建二維或三維應用。采用向導模式，界面設計直觀易懂。
2) 可配置微件庫：微件為用戶的應用程序提供不同的功能，如打印和鷹眼圖。每個專題均具有其自己的預配置微件組，而且用戶還可以對微件進行編輯。項目將預定制部分微件，支持在應用中添加數據、編輯數據，以及對數據進行空間分析。
3) 自定義外觀：可靈活配置Web應用的界面布局，主題風格等。提供預設布局與主題，可保存、修改已制作主題。
4) 響應式界面設計：采用響應式界面設計，應用程序可以適應多種尺寸的屏幕，支持移動端，可適應于當前各種主流移動設備，如手機、平板等。在配置頁面可模擬不同設備瀏覽器中交互式預覽地圖應用程序進行預覽。
5) 擴張與定制：可基于JavaScript API開發出個性化組件，同時還可以對界面風格進行自定義。
6) 應用展示：提供定制應用展示空間，對應用進行分類展示，可查看應用的名稱、簡介、調用的數據服務、功能服務、使用的模板、微件等信息；提供應用的標簽設置、游覽、管理。
2.4.2.7. 我的門戶
對于用戶注冊以后，即可擁有自己的門戶，可進行自身信息維護、申請、訂閱、發布資源的自運維、SaaS功能服務在線應用。
1) 我的門戶首頁：用戶進入我的門戶之后，首先可見自身資源目錄清單、自身資源運行情況展示、在線應用工具的入口、個人信息管理入口。
2) 個人信息管理：提供個人的基本信息、用戶密碼管理等功能；對必填與選填做出控制；可預置組件機構。
3) 成果管理：提供個人的所有成果的管理，包含成果的分類展示、調用情況、評價查詢、說明編輯、成果增刪、授權等功能。對個人成果進行分類、清晰明了。
4) 云GIS資源管理：用戶通過資源申請可以申請各類云GIS資源，由管理員審批后，系統會根據申請信息為用戶創建這些資源，創建完成后交付用戶使用。提供資源管理功能，幫助用戶統一管理云服務資源。提供資源統計功能，幫助用戶了解平臺資源的利用情況，統計任意時間段內使用的各種云服務資源，并能導出PDF報告。主要提供資源統計、報表度量等功能。
5) 審批管理：對用戶發布的需要授權的服務，其他用戶需申請使用，申請由該用戶進行審批。
2.4.2.8. 開發中心
開發中心為專業的GIS開發人員提供完整的Web端、移動端的API開發框架和開發實例，可直接支持應用開發，減少最終開發者的工作量，便于各種不同技術背景的開發人員的使用。
1) 開發接口：提供的開發接口包括Webservices接口、Web開發接口和移動端API（iOSAPI、Android API）。
2) 二次開發工具管理：提供Visual Studio Code，Elcipse，CodePen，AndroidStudio等主流開發工具下載。
3) 開發工具目錄：提供開發工具的目錄、簡介等。
2.4.2.9. 時空信息云平臺資源瀏覽系統
建立二三維一體化、地上地下一體化、室內室外一體化、時間空間一體化的時空信息云平臺資源瀏覽系統，系統集中、多維、多視角呈現平臺豐富數據資源，包括矢量數據、遙感影像、地名地址、三維模型等傳統測繪成果，還有傾斜攝影、室內模型、實景三維、白模、實體數據等數據。系統提供功能如下：
1) 資源目錄：支持按多級目錄樹組織全部數據資源，支持按專題、時間、類型進行查詢過濾，支持疊加到當前地圖進行瀏覽，支持設置選中圖層透明度，支持簡單快速的查找圖層，已選中圖層的快速定位。支持圖層疊加與重點地區飛行的靈活轉換。
2) 基礎功能：支持底圖切換、導航、定位、二三維切換、縮放、測量、圖例、雙屏比對、書簽、打印等常用地圖操作工具條，提供地表透明度設置。
3) 智能搜索：提供智能的地名地址搜索、定位功能，搜索的結果可展示其實體關系圖譜，圖屬聯動呈現相關時空數據、圖元等，每類數據有統計信息，提供不少于5個圖層的統計面板。
4) 三維模型查詢：三維模型查詢模塊提供多種查詢方式，包括通用查詢（屬性查詢、空間查詢、緩沖區查詢等）、快速查詢（特征查詢、附屬物查詢、路徑查詢、材質查詢等）和字段查詢（基本查詢、復合查詢、關聯查詢等）等。實現建筑物三維模型名稱、屬性、特征等詳細信息查詢，以及對地下管線等查詢材質、附屬物、埋深、用途等信息。屬性面板體現的屬性字段名稱需是中文，各類數據分類也是中文形式而不是分類代碼展示。
5) 三維分析：支持日照分析、剖切分析、視線分析、區域分析（包括緩沖分析、設施搜索）等分析功能。無需安裝任何插件。
6) 統計分析：對帶有分類屬性的數據資源，提供分區、分類統計，為用戶更好的理解數據，掌握數據內容提供渠道，支持用統計圖、統計表切換的模式，呈現數據對應的要素的總體構成；并通過統計表與地圖的聯動，協助用戶建立統計數據與資源位置的協同認知。
7) 動態組裝：基于數據智能搜索，為用戶提供按需組裝功能。支持用戶選擇的范圍、行政區劃、實體圖層、附件，生成需求清單并導出清單。
8) 視頻融合：集成視頻流和定標信息，將視頻畫面實時投影在三維場景的模型上，支持與地圖同步進行畫面縮放和旋轉。
2.5. 時空信息SaaS建設
2.5.1. 矢量數據處理功能服務
將PaaS層的豐富的矢量數據處理功能進行封裝、發布為SaaS層即拿即用的服務，即矢量數據處理功能服務。具體技術要求如下：
1) 數據處理功能包含但不限于格式轉換、點抽稀、合并、裁剪、相交、投影轉換、幾何檢查與修復；
2) 支持使用已授權的在線數據資源，或是用戶上傳數據；
3) 支持成果下載或共享。
2.5.2. 空間數據庫管理功能服務
平臺為用戶提供統一時空信息數據數據庫系統，方便用戶對專業時空數據進行管理、可視化及共享。每個用戶的數據庫是隔離的，保證用戶數據的私密性。將空間數據庫的管理功能，包括數據庫創建、銷毀，特征表創建、銷毀，屬相字段定義、修改，數據導入、導出等功能，發布成功能服務。同時平臺門戶以功能界面方式集成空間數據庫管理功能，方便用戶在線使用。
2.5.3. 統計分析服務
(1) 智能分析
基于Web的IDE可視化環境，讓用戶可通過拖拉拽組件的方式來進行數據的智能分析，從而使得沒有機器學習背景的用戶也可以像搭積木一樣輕易上手數據分析與挖掘。同時平臺整合并優化業界內先進的算法，支持多種語言自定義算法。本模塊包含但不限于以下功能：設定源數據、模型搭建、流程管理、結果展示、運行狀態監控。
(2) 智能統計
對于需要進行輕量分析，圍繞某一場景或事件形成分析主題的用戶，提供智能空間分析服務。本模塊包含但不限于以下功能：多源異構數據接入、基本拖拽與定制操作、地圖和圖表定制、主題排布、主題共享。支持篩選功能，統計圖表和地圖可以同時按一個條件進行篩選。
2.5.4. 全空間三維服務與分析子平臺
全空間三維服務與分析子平臺是面向大屏端的展示平臺，集中、多維、多視角呈現平臺豐富數據資源，包括矢量數據、遙感影像、地名地址、三維模型等傳統測繪成果，還有傾斜攝影、室內模型、實景三維、白模、實體數據等數據。具體功能如下：
1) 資源目錄：提供適應大屏設計的資源目錄，支持按目錄樹組織全部數據資源，支持按專題、時間、類型進行查詢過濾，支持疊加到當前地圖進行瀏覽，支持設置圖層透明度，支持簡單快速的查找圖層，定位選中圖層。支持圖層疊加與飛行的靈活轉換。支持常用圖層的便捷開關。
2) 資源統計：對具有統計意義的平臺的數據資源，提供分區、分類統計，為觀眾更好的理解數據，掌握數據內容、知曉數據時態提供渠道。包含但不限于統計圖、統計表；提供元數據展示；提供不少于5個圖層的展示和圖表聯動。
3) 全息場景漫游：支持全市三維白模、精模、素模的一次性完整加載，支持按照不同區域、主題和場景進行視角、數據的快速切換。支持鷹眼、環視等瀏覽模式；支持景觀、天氣、河流波紋等場景、倒影特效。
4) 基礎瀏覽功能：支持底圖切換、導航、定位、二三維切換、縮放、測量、圖例、雙屏比對、書簽、打印等常用地圖操作工具條，提供地表透明度設置。提供時間軸展示。
5) 數據圖譜展示：支持全要素數據、地理實體數據等具有層級與關聯關系數據的圖譜展示。按院落、建筑、水系、綠地和交通實體模型進行二三維圖元實體的關聯查詢，并在三維引擎中進行渲染和展現；實體層級關系通過節點樹進行直觀展示；支持三維模型的分層分戶展現；支持地理實體附件外掛屬性表展示；支持三維模型基于屬性的渲染和分析。
6) 智能搜索：提供智能的地名地址搜索、定位功能，搜索的結果可展示其實體關系圖譜，圖屬聯動呈現相關時空數據、圖元等，每類數據有統計信息。
7) 應用場景：提供不少于5個應用場景展示，如新型基礎測繪典型案例、人口、法人、歷史風貌等應用場景展示。提供場景入口，場景的簡介，子專題統計、圖屬聯動等功能。
8) 動態組裝：基于數據智能搜索，為用戶提供便捷、全面的數據提取能力—按需組裝功能。支持用戶選擇的范圍、行政區劃、實體圖層、附件，生成需求清單并導出清單。
9) 視頻融合：集成視頻流和定標信息，將視頻畫面實時投影在三維場景的建筑上，支持與地圖同步進行畫面縮放和旋轉。
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
