基于Google Earth的楼盘信息查询系统

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于Google Earth的楼盘信息查询系统的设计与实现，旨在解决购房者在购房过程中的信息不对称问题。作者宋艳敏在中南大学地图制图学与地理信息工程专业攻读硕士学位，导师为周晓光，完成于2009年5月。" 在当前的房地产市场中，购房者对于住宅的需求不断提升，他们对小区的环境、位置、户型等详细信息有着高度的关注。然而，房地产开发商与购房者之间的信息差距较大，购房者往往处于信息劣势。为了改善这一情况，论文提出了一种创新的解决方案——构建一个基于Google Earth的楼盘信息查询系统。 该系统充分利用Google Earth的地理信息系统功能，结合ArcEngine进行数据处理和分析。系统以KML作为核心数据格式，研究了如何将其他类型的数据（如纹理数据和Shapefiles矢量数据）转化为KML，以便在Google Earth中展示。具体来说： 1. 系统通过Google Earth API加载楼盘区域的卫星影像作为背景，提供真实的地理位置参考。 2. 利用SketchUp创建楼盘的外部三维模型，用户可以在Google Earth中直观查看。 3. 对于室内信息，采用3DS Max构建三维模型，借助虚拟现实浏览器展示小区的室内细节。 4. 引入ArcEngine实现户型信息的查询，以及距离、面积的计算和缓冲区分析，帮助购房者更全面地了解房源。 5. 系统与Access数据库连接，提供售房信息查询，确保购房者获取最新、最准确的销售状态。 论文中，作者使用VC++6.0作为开发工具，集成了Google Earth和ArcEngine，实现了楼盘信息查询系统，包含了楼盘外部及内部三维模型的查询和显示、户型信息查询、服务设施查询、售房信息查询以及缓冲区分析等多种功能。并通过长沙岳麓区山语林居小区的实际案例，对系统的各项功能进行了实验验证，证明了系统的实用性和有效性。 关键词涉及的主要技术有Google Earth、楼盘信息管理、三维建模、ArcEngine（用于GIS分析）和缓冲区分析，这些都是构建高效房地产信息查询系统的关键组成部分。通过这样的系统，购房者可以更透明、更直观地获取房源信息，从而做出更为明智的购房决策。