基于Flex和Arc GIS Server的室内GIS实现方法

杨 乃，黄 婷，杨 洁，柳其志，邓大伟，胡伟路

（中国地质大学 信息工程学院，湖北 武汉430074）

美国教授Mike Goodchild指出：美国人平均13%的时间在户外活动［1］。随着连锁商店的兴起、物联网的发展、室内定位技术的不断提高、智能手机的普及以及相关软件的发展，人们对于地理空间的探索已经不再仅限于室外大尺度空间。现有的GIS基础服务能帮助人们找到室外感兴趣的地物，却极少支持复杂的室内空间，如大型机场、医院、大型商场等的查询搜索等，室外大尺度地理空间的探索已经不能满足人们的需求，室内空间逐渐成为人们研究的热点。在学术界，J．Candy等在建筑结构CAD图的基础上，通过网络交互方式获取动态地图，为用户提供动态地图获取、办公室查找、路径查询等服务［2］。Ki－Joune Li分析了室内外数据模型和空间理论的异同点，并提出“单元空间”（cellular space）室内空间数据模型，阐述室内导航系统的相关需求和室内空间数据库的功能要求等［3］。张琳娜等通过研究机场航站楼的旅客位置服务需求，采用虚拟现实与GIS相结合的方法，开发针对旅客进出港业务流程的机场旅客导航系统，实现路径指引、交互式查询等信息服务功能［4］。肖森等将室内地理信息系统的理论方法与技术，概括为室内空间建模、室内空间数据库管理等几个方面［5－7］。在产业界，作为数字地球“大亨”的谷歌公司已推出自己的室内地图，用户可以用其寻找最近的卫生间，或在机场寻找登机口［8］。高德地图在2012年也发布新版本，推出室内地图功能，包括国内数百家大型商场内部导游信息，通过室内地图数据，用户可以查看商铺品牌、商品类型、楼层概览、公共设施等详细信息［9］。包括诺基亚、索尼和三星等在内的22家企业共同成立了In－Location室内定位联盟［10］，室内 GIS将成为各家企业重要的研究内容之一。

由于室内空间与室外空间在很多方面存在较大差异［11］，室外GIS的设计与实现方法并不完全适用于室内GIS，因此，有必要对室内GIS的设计与实现方法进行研究。现有研究成果并没有对室内GIS的实现方法进行系统的表述，相关产品提供的功能非常有限。本文将以光谷步行街综合服务系统为例，研究基于Flex和Arc GIS Ser ver的室内GIS实现方法。

1 室内外GIS对比分析

室内外GIS的差异主要体现在空间数据及其组织管理、功能特征、可视化等方面［12］。

1．1 空间数据特征

空间数据特征差异性主要体现在以下3个方面：①数据源：室外GIS的数据来源主要有地图数据、遥感数据、测量数据、文字报告等；室内GIS的数据来源主要有建筑平面图、室内规划设计图纸、数字资料、文字报告等；②比例尺：室外GIS涵盖了大、中、小各种比例尺地理数据；室内GIS中都是大比例尺地理数据；③要素类别：室外GIS不仅包含自然地理要素，而且还包括人文地理要素；室内GIS以人文地理要素为主，包括服装店、餐饮店等。

1．2 空间数据组织与管理

室内外GIS在空间数据组织与管理上的差异主要体现在两个方面：①室外GIS的数据均处于同一个平面层上；室内GIS由于楼层的原因，同一区域内对应着不同的楼层数据，在空间数据组织管理上需分楼层考虑。②室外GIS已经形成一套完善的基础地理信息要素分类与代码国家标准；室内GIS还没有形成针对性的国家标准、行业标准或项目标准。

1．3 功能特征

由于受到空间上的约束，室内GIS在功能特征方面与室外GIS也存在差异，包括：①路径查询：根据人们在室内外的出行方式等因素的不同，对路径查询会有不同影响；②统计功能：室外GIS常以某街区、某行政区域等为单位进行统计，室内GIS则主要以楼层、房间为单位进行统计 ；③空间分析：室外GIS提供的多是基于地理特征的空间分析功能；室内GIS提供的多是基于建筑结构特征的空间分析功能［11］。

1．4 可视化

在室外场景中多采用LOD及数据分页的方法进行绘制，三维地图较少深入建筑内部；室内场景中多采用可见性的剔除方法绘制，并且建筑内部表达详细。

2 室内GIS的实现

世界城光谷步行街位于湖北省武汉市武昌区鲁巷广场，全长1 350 m，是武汉最大的商业综合体，形成集购物、餐饮娱乐、旅游观光、休闲健身、商务办公、酒店于一体的一站式服务体系，已成为武汉市乃至华中地区人气最高的消费娱乐中心和节庆中心，日均客流量达15万人次，周末客流量30万人次，节假日高峰客流达100万人次［13］。笔者以光谷步行街综合服务系统为例，从需求说明、实施方案、功能实现等方面系统地阐述基于Flex和Arc－GIS Ser ver的室内GIS实现方法。

2．1 需求说明

2．1．1 用户分析

系统的用户类型包括管理员、店主用户和普通用户。其中，管理员是指系统的管理维护人员，店主用户是指光谷步行街内各个店铺的负责人，而普通用户是指任何进入光谷步行街的消费者。

2．1．2 功能需求分析

管理员用户对系统的需求主要体现在维护系统正常运行、实时监控商场动态、管理值班人员、用户验证信息、商场运转情况统计分析等。

店主用户对系统的需求主要体现在对店铺信息（如名称、类别、位置、电话、网址、LOGO、照片、促销打折等）的发布、修改、删除等方面，此外，还包括与普通用户的交互（如评价、意见反馈等）功能。

普通用户对系统的需求主要体现在光谷步行街的店铺信息（名称、类别、位置、电话、网址等）、路线信息（安全通道、同楼层与跨楼层最优路径）、基础设施信息（消防栓、洗手间、咨询服务点等）等方面的查询、统计、分析、显示等。

2．2 实施方案

2．2．1 实现模式

本系统基于B／S模式研发，用户利用IE等浏览器，通过互联网直接访问系统资源，实现空间数据的检索与应用［14］；以 Arc GIS Ser ver 10．0平台为支撑，采用Flex富客户端开发技术，实现客户端的展现功能，客户端支持所有浏览器；客户端与服务器之间的交互采用Web Ser vice技术实现，服务器采用C＃语言开发。系统研发环境和系统架构如表1所示。

表1 实现模式

系统分为客户端和服务器端，其中客户端主要为表现层，服务器端分为应用层和数据层。表现层的载体为客户端浏览器，使用Flash Player作为与用户的交互窗口，用户可以在表现层进行地图显示与控制、空间数据查询、属性数据查询、路径查询等操作。应用层主要由Arc GIS Ser ver和．NET服务器组成。数据层主要包括空间数据和属性数据。整个系统架构如图1所示。

2．2．2 数据组织

1）地理数据库。地理数据库主要存放地图数据，按楼层进行组织管理，将光谷步行街六层楼的数据存储到地理数据库中，每一楼层对应于一个要素数据集。而每个要素集又包括店铺、电梯、道路网、图例等点、线、面、注记要素类（见图2）。最终将6层楼的要素数据集发布为6个地图服务，每层楼之间通过楼层通道（如电梯）的ID号进行关联，同一个楼层通道在不同楼层的出入口ID设置为相同。

图1 系统架构

图2 地理数据库结构

2）属性数据库。属性数据主要以数据表的形式存放在SQL Ser ver数库中，如图3所示，包括所有店铺信息的属性表Attribute（名称、楼层、类别、电话、网址和收藏数量），管理员属性表 Manager（名字、性别、密码、电话号码、Email）、店铺用户属性表Store（名字、性别、密码、电话号码、Email、商店名称、商店类别）、普通用户属性表Customer（名字、性别、密码、电话号码、Email）的注册信息表，值班人员信息表Wor kers（姓名、值班时间、照片、电话号码）和各个店铺打折信息表Sale等，结构如图3所示。

图3 属性数据库结构

2．2．3 功能模块

根据用户需求分析，系统分为3大模块：基础模块、特色模块和辅助模块，各个模块进一步细化又可以分为查询、统计、路径、登陆注册等7个子系统，架构如图4所示。

2．3 功能实现

2．3．1 店铺查询功能

对于店铺的查询功能主要是通过Arc GIS API f or Flex提供的Find Task类来完成，将店铺图层的NA ME属性字段作为Find Para meters对象指定查找的参数，Find Task对象直接调用execute方法，Find的最终结果在execute Co mplete Handler函数中实现，查询结果以graphic显示。

图4 系统功能模块

系统主要提供两种店铺查询方式：①直接输入店铺的名称进行查询；②列表查询，即列出所有店铺供用户选择查询。根据用户的需求，列表查询又可以分为按店铺楼层和店铺类别查询，店铺楼层分为负一层、第一层、第二层、第三层、第四层和第五层，店铺类别分为商店、餐饮、生活、娱乐、公共设施和服务管理6大类，查询结果在地图上居中放大显示（见图5）。

图5 店铺查询示例

2．3．2 路径查询功能

在大型商场内，连接不同楼层之间的通道一般有垂直电梯、自动扶梯和楼梯3类，因此，室内路径查询除了考虑同楼层的路径查询之外，还要考虑跨楼层路径查询过程中人们对不同类型的通道选取习惯。首先通过网络调查问卷和实地考察相结合的办法对室内人群的行为认知规律进行研究，再根据研究结果，结合Arc GIS的网络分析功能，建立网络数据集，调用最近设施、最短路径GP Server来实现跨楼层的最优路径提取。

其中，网络问卷主要调查当起点与终点的楼层差不同时，人们在上下楼的过程中对楼梯（垂直电梯、自动扶梯和楼梯）、路线（选择离起点较近但离终点较远的楼梯通道，还是离起点较远而离终点较近的楼梯通道）等的选择上体现出来的行为认知规律。实验总共收到68份有效的网络调查反馈问卷，其中有40位男性，28位女性，年龄层次集中在18～40岁。此外，为了验证问卷调查的正确性，通过到光谷步行街实地考察，对光谷步行街的不同楼梯口进行相同时间段的人流量统计。综合得出以下结论：

1）楼梯选择方式。上楼时，大部分人倾向于优先选择自动扶梯；下楼时，大部分人倾向于优先选择垂直电梯。

2）路线选择。上楼时，大部分选择离自己较近的楼梯口上行，然后到达目的地的路线；下楼时，路线选择没有限制。

3）基于不同楼层差的选择。无论是上楼还是下楼，当楼层差在两层以下时，大部分人选择自动扶梯；当楼层差大于等于三层时，大部分人选择垂直电梯。

根据网络问卷调查和实地考察的结果分析，提取的路径查询算法如下：

输入起点，终点，然后判断二者之间的楼层差。

若楼层差大于2，选择上楼或是下楼的方式为扶梯，在起点楼层找到离起点最近的垂直电梯，调用最近设施GP服务；在终点楼层调用对应垂直电梯口到终点的最短路径GP服务。

若楼层差在0～2之间，选择上楼或是下楼的方式为垂直电梯，在起点楼层找到离起点最近的自动扶梯；在终点楼层调用对应自动扶梯口到终点的最短路径GP服务。

若楼层差为0，同楼层查询，直接执行最短路径算法。算法流程见图6。

图6 算法流程

在跨楼层最优路径分析中调用的GP模型主要有最短路径GP模型和最近设施GP模型。如图7、图8所示，其中矩形表示地理处理工具，椭圆表示输入的网络分析图层、经过工具处理后输出图层、设置工具的分析属性（例如设置要查找的设施点数）以及问题求解状态（成功或失败）。

最短路径GP模型的建立过程：首先利用Make Route Layer工具创建最短路径网络分析图层并设置其分析属性，然后用Add Locations工具向网络分析图层添加网络分析对象（包括停靠点Stops与路障Barriers），再用Sol ve工具解决网络分析图层的最短路径问题，最后用Select Data工具在父数据元素（如文件夹、地理数据库、要素数据集或coverage）中选择需要输出的最短路径图层（见图7）。

最近设施GP模型的建立过程：首先利用Make Cl osest Facility Layer工具创建最近设施网络分析图层并设置其分析属性，然后用Add Locations工具向网络分析图层添加网络分析对象（包括设施点Facilities和事件点Incidents），再用Sol ve工具解决网络分析图层问题，最后用Select Data工具在父数据元素（如文件夹、地理数据库、要素数据集或coverage）中选择需要输出的最近设施图层（见图8）。

图7 最短路径GP模型

系统具体实现时，输入起点和终点，考虑到不同楼层会有相同的店铺，列出所有起点终点的情况，用户根据自己的需求，选择合适的起点终点，点击查询后得到相应的最优路径。同楼层查询时路径显示在这一层上；跨楼层查询时，主视窗显示起点楼层的最优路径，右下方的辅视窗中显示终点楼层的最优路径（见图9）。

图8 最近设施GP模型

图9 跨楼层最优路径显示（三楼发源地——五楼秀玉红茶坊）示例

2．3．3 统计功能

统计功能主要是前台Flex通过．NET的Web－Ser vice技术与后台SQL Server数据库进行交互，获取数据库里的数据信息。

统计功能分为楼层统计、店铺统计、收藏统计和总体统计4大类，各类统计提供饼状图、柱状图和折线图3种不同的统计图切换展示，如图10所示。

楼层统计主要实现各个楼层间不同类别设施的信息统计，包括各个楼层商店、餐饮、娱乐、生活、公共设施和服务管理6大类的统计信息显示。店铺统计主要实现一种店铺类型（商店、餐饮、娱乐、生活、公共设施、服务管理）在六个楼层的数量统计情况。收藏统计主要实现每个店面被用户收藏次数的统计，并且显示收藏次数最多的十家商店。总体统计主要实现总体上对每层楼的店铺数量进行统 计，可以得到不同楼层的店铺数量的统计表。

图10 统计功能示例

2．3．4 辅助功能

除此之外，系统还提供视频监控、3 D展示店铺信息、新闻滚动、值班信息等辅助功能。使用Flsah Media Ser vice3．5，管理员可以调用商场摄像头，对商场进行实时监控，对危险情况（如火灾、打架斗殴等）做出及时的响应。店主用户利用网页3d画布技术，在Flex中内嵌ht ml页面，将店铺信息进行3d展厅展示，包含店家的实景状况以及店家的最新的打折以及活动等信息。店主用户登录之后可以添加店铺的一些打折信息，吸引顾客。管理员登陆之后列出每天的商场值班人员信息，给顾客提供咨询帮助。

3 结束语

本文以光谷步行街综合服务系统为例，从需求说明、实施方案、功能实现等方面研究基于Flex和Arc GIS Ser ver的室内GIS实现方法，并解决室内空间数据分类组织与管理、跨楼层最优路径提取等问题。该系统的成功研制对其它场合的室内GIS设计与实现具有一定的借鉴意义。随着室内导航与定位技术不断取得突破，相信未来在移动终端的室内GIS将大有所为。

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