WebGIS大气监测系统：实时污染可视化与AQI预测

资源摘要信息:"基于webGIS的大气监测系统" 一、项目概述 本项目是一个本科毕业设计作品，旨在构建一个基于网络地理信息系统（webGIS）的大气监测系统。通过利用Arcgis API for JavaScript，实现了大气环境中的污染物数据可视化。同时，结合Deeplearning4j深度学习库构建了长短期记忆网络（LSTM）模型，用于进行空气质量指数（AQI）的预测分析。该项目不仅关注数据的展示，还涉及了模型的训练和空气质量的预测功能。 二、技术实现 1. WebGIS技术：WebGIS是一种基于Web的地理信息系统技术，能够提供在线地图、地理数据共享和空间分析等功能。本系统使用Arcgis API for JavaScript来构建前端界面，实现了地图的加载、空间数据的展示和用户交互等功能。 2. Arcgis API for JavaScript：Arcgis API for JavaScript是Esri公司开发的一套用于构建交互式WebGIS应用的API。它提供了丰富的地图操作功能和空间数据处理能力，使得开发者能够快速开发出功能强大的地理信息系统。 3. DeepLearning4j深度学习库：DeepLearning4j是基于Java的深度学习库，它支持多种神经网络类型，包括LSTM。本系统中，通过该库构建了一个LSTM模型用于空气质量指数的预测。 4. LSTM模型：长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。在本项目中，利用LSTM模型处理时间序列数据，预测未来一段时间内的空气质量指数。 三、功能模块 1. 污染物可视化：系统能够将大气监测站采集的污染物数据展示在地图上，以直观的方式呈现污染物的分布情况。 2. 模型训练：项目中包含了数据预处理和模型训练的过程，可以训练LSTM模型以适应具体的数据和预测任务。 3. AQI指数预测：利用训练好的LSTM模型，可以根据历史数据预测未来空气质量指数（AQI），为用户提供空气质量趋势的参考。 四、应用场景 此类大气监测系统可应用于环境监测部门、城市规划管理、公共健康监测等场景。它能够帮助相关部门及时获取和分析空气质量数据，为政策制定和应急响应提供数据支持。 五、项目源码与资源分享 项目代码托管在Gitee平台上，提供了源码的在线查看和下载。通过访问提供的链接，可以查看详细的项目说明和源代码文件，便于学习和进一步的开发。 六、技术栈解析 1. JavaScript：作为前端开发的核心语言，JavaScript在webGIS应用的开发中扮演着重要角色。Arcgis API for JavaScript提供了丰富的API接口，均以JavaScript为基础。 2. GIS开发：地理信息系统（GIS）开发涉及到地图的制作、空间数据的管理、地理分析等功能。本系统展示了如何在Web环境下进行GIS开发，实现大气监测数据的地理化表达。 通过本项目的设计与实现，学习者不仅能够掌握Arcgis API for JavaScript在WebGIS开发中的应用，还能够了解如何结合深度学习技术进行数据分析和预测模型构建。此外，对于从事GIS开发的IT专业人员来说，该项目也提供了一个实用的参考案例。