基于ArcGIS Server的在线选房系统的实现

刘雨婷，张超

(江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西 赣州 341000)

1 引 言

近年来，互联网技术的迅速崛起和飞速发展为GIS行业提供了全新且高效的地理信息载体[1，2]，GIS也随之运用在各行各业中。针对当前房地产数据信息量大、管理效率低下的现状，如何快速、准确、便捷地了解当前房源信息成为亟待解决的问题。基于此，许多学者开始尝试利用信息技术的手段提高房地产管理效率，GIS在房地产应用随之产生[3，4]。GIS与Internet的结合促使GIS迅速发展，Web GIS已经成为今后GIS发展的主要趋势之一，通过使用网络浏览器，即可访问海量的房地产数据，通过鉴别数据，获取有效的信息[5]。

目前GIS与房地产的结合主要应用于房地产的评估，通过GIS的加性加权法合理科学计算分析房地产的价值。同样地，GIS应用于大型商业场所的选址，应用GIS空间叠置分析功能，综合多种影响因素选取最优的选址区域。随着GIS的发展，GIS应用也逐渐渗透到越来越多的领域。目前一些大型的购房网站，已经试图将选房购房与GIS结合，但是也只是简单地用地图来传达信息，没有发挥GIS强大的空间分析处理功能。本文借鉴上述的研究基础，搜集江西省赣州市各房地产房源信息，使用GIS强大的空间分析功能，对房地产的区位条件、商业区选址、住宅区选址与市场、交通、人流量之间的对比分析，从而得出房地产数据的空间分布特征与各影响因素的关联。以房源信息为研究对象，使用地理信息系统的新特性，探讨在线选房系统的设计与研究，试图更好地发挥GIS在选房中的作用。

2 系统构建分析

2.1 系统需求分析

随着GIS在各个领域应用越来越多，将GIS应用于选房领域可以更好地实现房源数据空间分析。消费者进行购房决策时，通常需要考虑自身经济实力、房价、区位、环境、户型和社区服务等诸多因素，而这些因素往往无法全面地进行深入了解。本系统的设计理念是帮助用户在繁杂的楼盘信息中提取有用的信息，利用用户输入的需求条件，合理地帮助用户进行智能决策选房。

2.2 系统关键技术

本研究通过Web GIS，ArcGIS API for Silverlight和SQL Server关系型数据库等技术开发了基于ArcGIS Server的在线选房系统。万维网地理信息系统(Web GIS)是GIS和Internet结合的产物，相比传统的GIS，Web GIS技术实现了加强浏览器显示和操作地理数据的功能，提高网页端读取GIS数据库的速度和效率[6]。Silverlight技术可以提高浏览器读取信息的速度，并且传递的成本低，有跨浏览器跨平台的优势。Silverlight可通过WCF服务访问SQL Server数据库，可实现与数据库数据的交互。数据的读取速度和高性能可以给使用者更好的视觉体验，这是本系统应用SQL Server数据库存取房源数据的主要原因。

除此之外，本研究还增加了智能选房模型及宜居模型，使得在线选房系统更具有科学性、准确性和直观性。

(1)智能选房模型

智能选房模型是通过用户输入需要的距离参数，系统查询满足用户需求的所有的房源数据。具体的模型参数和方法如下所示：

模型参数：最近的学校、公园、医院、公交站牌距离，房屋楼层，价格等。

模型方法：将输入的参数，与所有的房源数据的参数进行比较，房源的数据同时满足用户输入的所有参数，则该房源满足用户需求，反馈满足用户需求的房源数据。

(2)宜居模型

宜居模型是按照国家颁布的宜居标准。主要是通过对小区的生活便宜度、环境优美度、公共安全度、社区文明度等四个方面经行评价。本系统的模型主要通过比较小区的生活便宜度。生活便宜度主要是比较小区到周围基础设施的距离，基础设施主要包括学校、公园、医院、超市等[7～10]。具体的参数和方法如下所示：

宜居参数：生活便宜度(距离最近学校公园、医院、超市、学校距离)，环境优美度，公共安全度，社区文明度。

模型方法：A小区分数=[A距离最近公园距离/(A距离最近公园距离+B最近公园距离)+A距离最近医院距离/(A距离最近医院距离+B距离最近医院距离)+A距离最近超市距离/(A距离最近超市距离+B距离最近超市距离)+A距离最近学校距离/(A距离最近学校距离+B距离最近学校距离)]*10+环境优美度(满分20分)+公共安全度(满分20分)+社区文明度(满分20)。

B小区分数=[B距离最近公园距离/(A距离最近公园距离+B最近公园距离)+B距离最近医院距离/(A距离最近医院距离+B距离最近医院距离)+A距离最近超市距离/(B距离最近超市距离+B距离最近超市距离)+B距离最近学校距离/(A距离最近学校距离+B距离最近学校距离)]*10+环境优美度(满分20分)+公共安全度(满分20分)+社区文明度(满分20)。

3 系统设计

3.1 系统框架构建

本系统是在.NET平台上运用C#语言进行开发，根据需求分析以及关键技术设计的系统框架构建如图1所示。

在图1中，本系统的页面设计以及动画功能是应用强大的WPF实现的[11]，使得界面更加美观，交互型更强，并且Silverlight技术可以便捷地集成到现有的各种网络程序当中，帮助提高页面的浏览速度；采用ArcGIS API for Silverlight技术提供的空间检索、空间分析功能和调用GP服务等实现房源空间分析[12]。而后台把房源数据存入到大型数据库管理系统SQL Server中，利用ArcGIS Online在线地图数据叠加本系统在ArcGIS上处理好的房源、小区等数据，使用SQL强大的数据管理功能，管理房源数据。通过WCF服务，访问数据库，读取房源数据并在网页端显示，也可通过客户端上传房源数据，通过服务器与数据库实现交互。

图1 系统框架构建

3.2 系统数据库设计

在系统数据库中主要存储两张表，表1是房源数据表。包括房源的ID(主键)、所属小区、楼号、楼层、单元号、每平方米单价、房屋面积、房屋总价、所述行政区、房屋类型、房屋年限等字段。楼号，楼层和单元号存储小区的位置信息，房屋类型分为新房和二手房，新房的房屋年限是70年，二手房的年限根据该房的购房年期计算得到。表2是用户表，用以存储注册的用户。用户分两种角色，分别是购房者和卖房者。系统支持两种角色用户的登录，通过用户输入的角色，验证数据库用户表中是否存在该角色的用户，通过用户名和密码的验证，得以实现用户的权限登录。

房源数据表结构 表1

用户数据表结构 表2

4 系统特色功能设计

平台系统功能划分为以下几个模块：基本地图操作模块(放大、缩小、鹰眼、全图等)、房源查询(区域查询、关键字查询、点击查询)、智能选房(智能决策、房源比较器、房贷计算器)、系统管理(购房者权限房源下载、卖房者权限房源上传)，如图2所示。

图2 系统功能架构

平台系统的主要功能模块包括：

(1)基本地图操作。该功能模块利用ArcGIS API for Silverlight提供的地图浏览工具，工具的外观优美且可以实现地图的放大缩小漫游全图操作。

(2)房源查询。该功能模块的实现是调用ArcGIS API for Silverlight提供的Query Tasks方法和接口实现对房源数据的检索和分析。分为三个子模块：①区域查询：选择某一区域并获取该区域所有的小区数据，点击并定位到该小区，查询小区所有的房源数据和房价走势图。②关键字查询：输入搜索小区关键字，实现地图漫游到搜索小区的位置。③点击查询：在地图上点击感兴趣的小区，获取小区名称并找到该小区的所有房源信息，调用该小区的半年房价数据，生成房价走势图。

(3)智能选房。该功能模块是综合地图数据和数据库中的房源数据，将满足要求的所有房源数据返回至客户端。分为三个子模块：①智能决策是指当用户输入需求参数，系统根据智能选房模型将输入的参数与所有的房源数据的参数进行比较，若满足用户输入的所有参数，则反馈满足用户需求的房源数据。②房源比较器利用宜居模型，当选房者面对多个房源数据无法抉择时，通过比较两个小区的生活便宜度、环境优美度、公共安全度、社区文明度的各项参数，用户可根据自身需求选择适宜自己的房源。③房贷计算器是输入可接受的楼房价格，理想住房面积，首付几成和按揭年数以及年利率，系统计算出房款总额，房贷总额，首期付款，月均付款，还款总额以及支付利息等详细数据，为购房者根据自身条件合理购房所提供的辅助决策。

(4)系统管理。该功能模块是在登录时系统与SQL Server数据库交互，获取用户角色，根据不同角色设置不同权限。系统支持用户以不同角色登录，当用户以购房者登录时可以下载查询房源信息，下载的房源信息在Excel表中储存。当用户以卖房者登录时可以上传自己拥有的房源数据，供购房者查询和购买。

5 系统应用

为验证平台系统的实用性，本文通过一个实例详细介绍本系统的使用过程。

首先，用户可以通过赣州市在线选房系统界面上的左上角搜索按钮进行房源查询。点击搜索按钮，在对话框中输入搜索小区的关键字，系统会通过搜索相应图层的URL地址，搜索图层字段找到当前输入框中的值，通过属性值找到当前需要搜索的小区，同时地图漫游到当前的位置并用气泡标识小区中不同单元的位置。其次，点击系统地图界面右上角的点击查询按钮，系统会根据小区名称查找到该小区的属性字段并将该小区的所有房源信息显示在系统右侧，同时调用近半年的房价数据并生成该小区的房价走势图，如图3所示。

图3 房源查询

在智能选房方面，可以根据智能决策功能把满足用户需求的房源返回输出。将输入的参数，与所有的房源数据的参数进行比较，房源的数据同时满足用户输入的所有参数，则该房源满足用户需求，反馈满足用户需求的房源数据。例如购房者家中有年长的父母，首先在购房需求方面会希望房子离公园和医院近点，其次希望房屋的单价在 3 000元/m2～10 000元/m2之间，最后考虑到老人上下楼的不方便选择房子位于较低的楼层，点击确定即可返回所有满足要求的房源，并以绿色的气泡标出，如图4所示。

图4智能决策

在图5的房源比较界面图的左右两侧分别输入两个小区的名称，系统将会查找并计算该小区生活便宜度(距离最近学校公园、医院、超市、学校距离)，环境优美度，公共安全度，社区文明度的数据，按照宜居模型中提供的计算公式得出两个小区的宜居指数，通过系统提供的客观数据，方便用户做出选择。另外，当用户决定购房时，可以使用贷款计算器计算房子的总价，如图6所示。用户在输入房子每平方米的单价、房子的总体面积大小、首付几成、选择按揭年数，点击设置利率按钮设置年利率后，点击确定，在右侧系统会根据输入的条件计算出贷款总额、每月还贷以及可以看到总体要支付的利息。

图5 房源对比

图6 贷款计算器

最后，通过在线选房系统右上角的系统管理按钮，可以切换用户角色(我要买房和我要卖房)。当卖房者选择我要卖房的角色时，点击登录进入系统可以上传自己房子的小区名称、楼层、楼号、价格、住房面积等信息，系统就会自动保存到数据库中，方便购房者查询和购买。

6 结 论

本系统在.NET平台上开发，调用ArcGIS API for Silverlight访问本地或网络服务器的地图数据，其技术提供了空间分析功能，并实现了房源数据的查询、分析和显示。利用SQL Server强大的数据管理功能，管理房源数据，通过WCF服务，实现与数据库的交互，让房源数据在浏览器端动态展示。其在一定程度上解决了用户看房选房必须实地考察的不方便性，通过在线选房系统可以让用户快速地浏览各小区的信息以及周边的生活设施，通过智能决策以及房源对比可以给用户提供最适宜的房源数据。此外，卖房者也可以通过登录系统上传房源数据，通过买卖双方的流量促进系统的循环优良发展，具有一定的实用价值。

[1] 张怀莉. 基于WebGIS的房地产信息发布系统[J]. 测绘工程，2002，11(1)：28～31.

[2] 林耀华，祝坤子，陈菁. 基于WebGIS的莆田市房地产信息系统的开发[J]. 新乡学院学报，2009，26(3) ：63～65.

[3] 鲍月玲. GIS在房地产管理信息系统开发中应用研究[J]. 网络安全技术与应用，2014(7)：14～15.

[4] 田雨，郑文华，李英等. GIS在房地产管理信息系统开发中应用研究[J]. 建筑管理与现代化，2007(2)：48～50.

[5] 梁松，郝力，靖常峰. GIS技术在房地产市场信息系统中的应用研究[J]. 地理信息世界，2009，7(4)：66～72.

[6] 许春杰，邹乐君，沈晓华. 基于Web Service的WebGIS[J]. 测绘通报，2003(1)：41～43.

[7] 佚名. 宜居生活离你有多远?——八项标准测试您家的宜居指数[J]. 商周刊，2010(11)：120～121.

[8] 李倩，盛逖. 城市宜居指数评价体系研究——以北京市为例[J]. 2008中国城市规划年会论文集，2008(4)：115～126.

[9] Silva L T，Mendes J F G. City Noise-Air：An environmental quality index for cities[J]. Sustainable Cities & Society，2012，4：1～11.

[10] Zhang Q. The Research of the Distinguishing Features of Blue and Leisure Sports in Liveable Cities——Taking Weihai as an Example[J]. 2014，112(7)：152～155.

[11] 邓鸿泽. 基于Silverlight与WCF服务框架的WebGIS应用研究[J]. 电脑知识与技术：学术交流，2011，7(9)：6161～6163.

[12] 江利明，杨武年，韩玲玲. Web GIS在数字城市空间信息服务中的应用研究[J]. 测绘通报，2005(10)：60～63.