房屋建筑调查成果管理系统设计与实现

王 青,王忠芳

(江苏省基础地理信息中心,江苏 南京 210013)

0 引言

第一次全国自然灾害综合风险普查是一项民心工程、基础工程,旨在进一步提升全社会抵御自然灾害的综合防范能力。房屋建筑调查成果对于住建部门掌握房屋建筑存量底数和房屋抗震设防整体状况至关重要,直接关系到政府部门在自然灾害防治方面宏观决策的正确性[1]。江苏省基础地理信息中心深度参与南通市海门区房屋建筑普查工作,经过前期对房屋建筑的基本信息、安全信息、抗震设防信息等开展全面调查,积累了大量的房屋建筑承灾体数据。笔者基于试点工作成果研发了房屋建筑调查成果管理与应用系统,本文介绍了系统的体系架构、主要功能、关键技术等方面。

1 系统体系架构

1.1 总体架构

房屋建筑调查成果管理系统总体框架分为4层,自上至下分别是应用层、服务层、数据层和运行支撑层,如图1所示。应用层即调查成果管理与应用系统,负责界面展示与事件处理;服务层提供应用服务、接口服务等各类支撑系统运行的服务;数据层用于向服务层提供数据支撑,包括房屋基本信息、建筑信息、使用情况、房屋照片等[2];运行支撑层包括数据库服务器、应用服务器、ArcGIS服务器。

图1 系统架构

1.2 技术路线

系统后端采用JavaEE体系的微服务主流技术SpringCloud进行开发,Web前端页面采用前沿的渐进式框架Vue进行搭建。系统的技术路线由软硬件支撑层、数据层、消息处理层、服务层和表示层构成。

(1)软硬件支撑层由PostgreSQL服务器、Tomcat应用服务器、ArcGIS服务器组成。

(2)数据层基于PostgreSQL数据库服务器及ArcGIS服务器提供数据服务,包括房屋空间数据、房屋基本信息、建筑信息、使用情况、房屋照片、抗震措施照片等数据。

(3)消息处理层基于RabbitMQ消息队列框架进行开发,以支撑高并发的数据交互请求,实现请求削峰、提升系统的可靠性、健壮性。

(4)服务层基于JavaEE微服务架构SpringCloud进行搭建,包括房屋基本信息查询服务、调查补充数据查询服务、房屋数据分类统计服务、专题图层管理服务等。

(5)表示层即调查成果管理与应用平台,Web端应用由Vue配合ElementUI进行开发,调用ArcGIS API for JavaScript访问ArcGIS地图服务。

1.3 运行环境

本系统运行在互联网环境中,硬件配置主要包括数据库服务器、应用服务器以及文件服务器;软件配置主要包括GIS平台软件以及数据库平台。其中,软硬件具体配置情况如表1—2所示。

表1 系统硬件配置

表2 系统软件配置

2 主要功能实现

2.1 综合数据看板

系统综合统计模块以数据看板的形式分别展示城镇与农村房屋的概况,通过数据多维化、图表可视化,全面详细地展示了各类房屋普查成果。用户不仅通过点击可查询各类专题图表,主要包括房屋类型、结构类型、建造年代、是否专业设计、是否抗震加固、建造方式等,还可以通过房屋数量和房屋面积按区对房屋进行统计,从而丰富数据成果展示形式。

2.2 专题数据查询

数据中心模块展示了区域内房屋专题数据和地下管线专题数据,用户可直接点击图斑查看该房屋的基本信息、建筑信息、使用情况和房屋照片以及管线的基本信息。查询中心模块可通过输入查询条件对城镇房屋、农村住宅房屋和农村非住宅房屋图层进行筛选查询,点击查询结果定位至对应位置查看房屋详细信息。

3 关键技术

3.1 基于Spring Boot和Spring Cloud的微服务架构

Spring Boot和Spring框架紧密结合用于提升Spring开发效率的工具,具有简化配置、快速启动、零代码创建程序、可扩展性、灵活性等优势。Spring Cloud是一套完整的微服务解决方案,它基于Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,为开发人员提供了快速构建分布式系统工具,如配置管理、服务网关、服务路由、分布式会话、事件总线等[3]。平台采用基于Spring Boot和Spring Cloud的微服务架构搭建,将巨大单体式应用拆分成多个小型、独立的服务,每个服务可以独立部署、扩展和维护,降低系统的耦合度,从而提高系统开发的可靠性、可伸缩性和灵活性[4]。

3.2 基于Vue的前端开发技术

Vue是用于构建交互式的Web界面的库,是一个构建数据驱动的Web界面渐进式框架,其核心库只关注视图层,能通过尽可能简单的API实现相应的数据绑定和组合的视图组件[5]。本项目采用Vue框架搭建前端页面,利用Vue数据双向绑定的特性,采用MVVM(Model-View-ViewModel)模式进行设计,综合运用Webpack、Vuex、VueRouter、Vuetify、Axios等技术,不仅简化了开发流程,而且具有较好的适用性与扩展性,提高了渲染性能以及加载速度。

3.3 基于ECharts的可视化数据展示

ECharts是一款基于JavaScript的开源可视化图表库,底层依赖轻量级Canvas类库ZRender,通过丰富的API接口可以将后台传送的json数据,以多种方式进行展示,兼容绝大多数浏览器和设备,可以提供形象直观、交互个性化的数据展示[6]。平台基于ECharts可视化技术将海量数据按房屋数量、房屋面积、房屋类型、结构类型、建造年代、建造方式等类别进行归纳统计,通过图形、图标等方式实现统一数据的多维度分析与展示。

3.4 基于PostgreSQL与PostGIS的数据库建设

PostgreSQL是一个功能非常强大、源代码开放的客户/服务器关系型数据库管理系统(RDBMS),支持绝大部分SQL标准,并提供了许多新特性,如复杂查询、多版本并发控制等。PostGIS是PostgreSQL的空间数据库扩展器,可以提供空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符等空间信息服务功能,不能独立于PostgreSQL运行。PostgreSQL/PostGIS数据库的易用性和可扩展性为房屋建筑调查成果管理系统的构建提供了良好的底层支撑。平台基于PostgreSQL数据库开发,提供了一个开放式架构,方便后期集成其他专题数据,从而扩大应用的范围与深度。

4 结语

本文从系统体系架构、主要功能、关键技术3方面介绍了房屋建筑调查成果管理与应用系统。本系统被成功运用到南通市海门区房屋建筑普查试点工作中,通过地图浏览、数据查询、图表统计等直观形象地将房屋建筑信息展示出来,实现房屋建筑调查成果的有序组织和高效管理,支撑房屋建筑调查成果数据统一管理和数据更新,为有效开展自然灾害防治和应急管理工作提供权威的灾害风险信息和科学决策依据。