geoserver pbf java 代码

时间: 2024-06-08 11:05:27 浏览: 16
以下是使用 Java 和 GeoTools 库将 PBF 文件发布到 GeoServer 的示例代码: ``` import org.geotools.data.DataStore; import org.geotools.data.DataStoreFinder; import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureSource; import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureStore; import org.geotools.feature.FeatureCollection; import org.geotools.feature.FeatureIterator; import org.geotools.geojson.feature.FeatureJSON; import org.geotools.geometry.jts.JTSFactoryFinder; import org.locationtech.jts.geom.GeometryFactory; import org.locationtech.jts.geom.Point; import org.locationtech.jts.geom.Polygon; import org.locationtech.jts.io.ParseException; import org.locationtech.jts.io.WKTReader; import org.opengis.feature.Feature; import org.opengis.feature.Property; import org.opengis.feature.simple.SimpleFeature; import org.opengis.feature.simple.SimpleFeatureType; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class PublishPBFToGeoServer { public static void main(String[] args) throws IOException, ParseException { // 定义 PBF 文件路径和 GeoServer 数据存储名称 String pbfFilePath = "path/to/pbf/file.osm.pbf"; String dataStoreName = "my_datastore"; // 创建 DataStore 连接 Map<String, Object> connectionParameters = new HashMap<>(); connectionParameters.put("url", "http://localhost:8080/geoserver"); connectionParameters.put("user", "admin"); connectionParameters.put("passwd", "geoserver"); connectionParameters.put("dbtype", "postgis"); connectionParameters.put("encodeFunctions", "false"); // 针对 PostGIS DataStore dataStore = DataStoreFinder.getDataStore(connectionParameters); // 获取 PBF 文件中的数据 File pbfFile = new File(pbfFilePath); FileInputStream inputStream = new FileInputStream(pbfFile); PbfReader reader = new PbfReader(inputStream); FeatureCollection features = reader.read(); // 创建 FeatureType (根据 PBF 文件中的数据特征) SimpleFeatureType featureType = createFeatureType(features); // 创建数据存储 dataStore.createSchema(featureType); // 获取 FeatureSource 和 FeatureStore SimpleFeatureSource featureSource = dataStore.getFeatureSource(featureType.getTypeName()); SimpleFeatureStore featureStore = (SimpleFeatureStore) featureSource; // 将 FeatureCollection 转换为 SimpleFeature 并添加到数据存储中 FeatureIterator iterator = features.features(); while (iterator.hasNext()) { Feature feature = iterator.next(); SimpleFeature simpleFeature = createSimpleFeature(feature, featureType); featureStore.addFeatures(DataUtilities.collection(simpleFeature)); } // 发布数据存储到 GeoServer String workspaceName = "my_workspace"; String storeTypeName = "my_store_type"; dataStore.createSchema(featureType); Map<String, Object> storeParams = new HashMap<>(); storeParams.put("namespace", workspaceName); storeParams.put("datastore", dataStoreName); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); dataStore.createSchema(featureType); Map<String, Object> layerParams = new HashMap<>(); layerParams.put("layerName", featureType.getTypeName()); layerParams.put("dataStore", storeParams); layerParams.put("style", "default_point"); dataStore.createSchema(featureType); GeoServerRESTPublisher publisher = new GeoServerRESTPublisher("http://localhost:8080/geoserver", "admin", "geoserver"); publisher.publishDBLayer(workspaceName, storeTypeName, layerParams); } private static SimpleFeatureType createFeatureType(FeatureCollection features) { SimpleFeatureType featureType; Feature firstFeature = features.features().next(); GeometryFactory geometryFactory = JTSFactoryFinder.getGeometryFactory(); if (firstFeature.getDefaultGeometry() instanceof Point) { featureType = DataUtilities.createType("my_namespace", "my_point_type", "geometry:Point:srid=4326," + getAttributeFields(firstFeature)); } else if (firstFeature.getDefaultGeometry() instanceof Polygon) { featureType = DataUtilities.createType("my_namespace", "my_polygon_type", "geometry:Polygon:srid=4326," + getAttributeFields(firstFeature)); } else { throw new RuntimeException("Unsupported geometry type: " + firstFeature.getDefaultGeometry().getClass()); } return featureType; } private static String getAttributeFields(Feature feature) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (Property property : feature.getProperties()) { if (property.getName().getLocalPart().equals("geometry")) { continue; } sb.append(property.getName().getLocalPart()).append(":").append(property.getType().getBinding().getSimpleName()).append(","); } return sb.toString(); } private static SimpleFeature createSimpleFeature(Feature feature, SimpleFeatureType featureType) throws ParseException { SimpleFeatureBuilder featureBuilder = new SimpleFeatureBuilder(featureType); for (Property property : feature.getProperties()) { if (property.getName().getLocalPart().equals("geometry")) { WKTReader wktReader = new WKTReader(JTSFactoryFinder.getGeometryFactory()); Geometry geometry = wktReader.read(feature.getDefaultGeometryProperty().getValue().toString()); featureBuilder.set("geometry", geometry); } else { featureBuilder.set(property.getName().getLocalPart(), property.getValue()); } } return featureBuilder.buildFeature(null); } } ``` 这段代码假定您已经有了一个已安装和配置的 GeoServer 实例,并且已经创建了一个具有适当权限的用户。此外,您需要在项目中包含以下依赖项: ``` <dependency> <groupId>org.geotools</groupId> <artifactId>gt-epsg-hsql</artifactId> <version>21.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.geotools</groupId> <artifactId>gt-pbf</artifactId> <version>21.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.geotools</groupId> <artifactId>gt-geojson</artifactId> <version>21.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.geotools</groupId> <artifactId>gt-shapefile</artifactId> <version>21.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.geoserver</groupId> <artifactId>gs-restconfig</artifactId> <version>2.16.2</version> </dependency> ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

geoserver发布mongodb矢量数据地图服务.docx

Geoserver是基于Java开发的一款开源GIS服务器,能够处理大量的空间数据,提供了强大的空间数据存储、处理和发布功能。Geoserver支持多种数据源,包括PostGIS、Oracle Spatial、MongoDB等。 二、MongoDB矢量数据存储...
recommend-type

GeoServer3D开发环境配置

GeoServer 是一个基于 Java 语言的开源地理空间数据服务器,提供了强大的地理空间数据管理和服务功能。为了进行 GeoServer 的二次开发,需要配置合适的开发环境。本文将主要介绍如何配置 GeoServer3D 的开发环境,...
recommend-type

GeoServer开发手册系列

Java 4 Maven 4 Subversion 4 三 源代码 4 源代码 5 提交 5 库结构 5 分支结构 6 快速入门 6 取出源代码 7 由Maven构建 7 由Maven生成Eclipse工程文件 9 导入模块进Eclipse 9 在Eclipse中运行GeoServer 12 访问...
recommend-type

geoServer入门资料

使用Java JDK1.5/1.6和Tomcat 5.0/6.0可以满足GeoServer的最低要求。 二、GeoServer概述 GeoServer是一款OpenGIS Web服务器规范的J2EE实现,允许用户对特征数据进行更新、删除、插入操作。GeoServer支持WMS和WFS...
recommend-type

Geoserver添加shp地图的方法

Geoserver添加shp地图的方法 geoserver是一款开源的基于Web的地图服务器软件,可以轻松地发布地图数据,以便于其他应用程序访问和使用。本文将详细介绍如何在geoserver服务器中添加shp类型的地图,从而解决中文乱码...
recommend-type

GO婚礼设计创业计划:技术驱动的婚庆服务

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中,创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计,专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务,以及与婚礼相关的各种服务,如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类,涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作,积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外,他在大学期间担任班长,锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班,系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分,目标顾客定位为本地的结婚人群,特别是中等和中上收入者。根据数据显示,广州市内有14家婚庆公司,该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚,公司目标接待200对新人,显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略,但可以推断,企业可能通过线上线下结合的方式,利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外,提供高质量的技术解决方案和服务,以区别于竞争对手,可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面,未详细说明,但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队,以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上,文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本,以及未来12个月的收入预测,旨在确保企业的现金流稳定,并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说,婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面,为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解,以及对技术和婚礼行业的专业认识,有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤

![【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8e80154f78dd45e4b061508286f9d090.png) # 2.1 安装前的准备工作 ### 2.1.1 系统要求 PostgreSQL 对系统硬件和软件环境有一定要求,具体如下: - 操作系统:支持 Linux、Windows、macOS 等主流操作系统。 - CPU:推荐使用多核 CPU,以提高数据库处理性能。 - 内存:根据数据库规模和并发量确定,一般建议 8GB 以上。 - 硬盘:数据库文件和临时文件需要占用一定空间,建议预留足够的空间。
recommend-type

字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司,在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题: 1. **基础技能**:Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**:多态、封装、继承的理解和应用,可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**:Java并发API(synchronized、volatile、Future、ExecutorService等)的使用,以及对并发模型(线程池、并发容器等)的理解。 4. **框架知识**:Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
recommend-type

微信行业发展现状及未来发展趋势分析

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽,已经成为移动互联网的基础设施,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟,环比17Q4增长了14%,单人日均使用时长达到了273分钟,环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计,社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份,社交软件占据移动互联网35%左右的时长,相比2015年减少了约10pct,但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App,目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中,通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽,但根据统计,搜索的用户量约为4.5亿,为各类应用最高,但其时长占比约为5%左右,落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%,基本与搜索相当,但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。