“星图地球数据云”——地图数据的后起之秀

Qian723

1秒查看3D白模/全国覆盖0.8m/重点城市0.5m/全球1年更新/全国半年更新/500万次调用额度”——这是我这几天在诸多好友口中听到关于这款宝藏产品的描述。
之前在搜寻在线地图服务的时候，曾经给大家推荐过星图地球的在线底图服务，也是最近发现这款产品好像在圈内越来越火。诸多行业大咖都纷纷为它发文安利~


好奇心驱使我一探究竟，就要看看这款产品为何被诸多同行的小伙伴们称为“宝藏产品”？经过一番测试与实验之后，我将从在线体验、特此与大家分享：在线体验、开发支持、在线调用、产品拓展与推广应用这几方面和大家展开谈谈。
1 在线体验

1.注册登录：


星图地球数据云（https://datacloud.geovisearth.com），通过短信/账号/微信扫码直接就可以登陆进入系统平台，进入系统之后推荐大家第一时间通过右上角的控制台进行开发者认证的流程。这是因为我们后续的开发支持、在线地图调用都会要用到认证后所获取到的开发者“token”。
只不过个人开发者认证拥有50万次/日的调用上限，而经过企业认证后的额度直接上升到500万次/日的调用次数。这里各位根据自己实际进行不同级别的开发者认证。（据说这是前期优惠，大家先到先得）


2.色彩搭配：


进入星图地球数据云地图界面的第一眼，遥感影像舒服的色彩搭配直接冲击到你眼前，根据产品自述：是通过体系化构建多源一致性基础数据、匀色镶嵌、AI超分辨率技术工程化应用。
原始影像经过统一匀色纠正处理，高色彩搭配、统一均色纠正处理之后，这个色彩在与同类型产品（Google Map、高德地图、百度地图等）相比较，几乎看不出影像之间的色差。






由于从事湖泊水色研究，所以对于水体总是会格外的关注，在星图的影像图上，终于看到了飘在大洋上犹如闪闪发光的珍珠项链一般的夏威夷群岛。


视角调转到青藏高原，青藏湖区作为地球上海拔最高、数量最多和面积最大的高原内陆湖区，也是我国湖泊分布密度最大的两个稠密湖区之一。在影像来看真的像极了“地球的蓝色眼泪”。这里推荐大家去看星图地球图源下的湖泊与海洋，湖泊与岛链在大陆与海洋上星罗密布，有一种独属于大自然的浪漫与美丽。






3.加载速度：

在使用过程中，并没有因为不断的缩放、移动的操作而产生缓存时间影响观感，丝毫体验不到数据加载的卡顿。
4.空间精度：
根据产品网站说明：能够提供全球10m分辨率/中国大陆0.8m/重点区域0.5m的分辨率影像，而目前天地图的影像基本保持在全国范围内2m分辨率。星图地球数据云在保持影像精度的同时，其时间精度也是不落下风。
通过选择北京、上海、广州、深圳、乌鲁木齐与拉萨六座城市的影像数据来看，其数据质量一直保持着一个较高的水准，并没有出现云层遮盖、影像模糊等一些列常见的问题。












5.时间精度：


在保持影像精度的同时，其影像的时效性也是位居前列，还是刚刚所选取的几个城市，可以看到在最大的第18层级，其影像日期都能够很好的保持在2021年11月前后。这个现势性相较于国内其他厂商也是极具优势的。











产品网站也在首页说明了其影像数据的高时效性：保持1次/年的全球矢量/10m影像、2次/年的全国0.8m影像数据、典型城市0.5m影像数据、>4次/年的全国地名/地址数据。
可以说，这是诸多地图厂商都在努力不断解决的问题，这一高时效性能够满足行业对于其高实时效性的要求。


6.三维白模：


这个功能真的是这个产品的一大亮点，众所周知，软件建模最花费的就是建模时间与内存驱动，像高德地图在香港地区就有这样的一个三维白模的功能，但是限于数据模型德问题，所以无法在大陆城市拓展开来这一有趣功能。同样的，Google Map也在全球一些典型城市开发了这一功能，但是Error404啊。
但是目前星图地球数据云基本覆盖绝大多数城市的三维建筑白模，同时这也是其他诸多地图服务平台暂时还没有的一个功能。
以我所在的南京市最高建筑-紫峰大厦和南京中心新街口地区为例看下效果








我们再把视角调转到北京、上海和香港：
1920年代，上海第一座超过十层的摩天大楼在外滩落成，这座城市的屋顶，开启了不断向上的模式。国际饭店、金茂大厦、上海中心，在将近一百年的时光中，一座座“第一高楼”向着天空招展，云端之上，镌刻着城市节节攀升的印迹。
再来看看北京故宫，可以看到北京二环以内基本是没有高楼大厦的，这里的建筑由于受到限高的限制皇城保护区内的建筑物限高9米，旧城以内新建筑不得超过四十五米，长安街沿线不能超过100米。
香港地区经济的发展导致寸土寸金，加上人口密度大，香港的住宅楼宇多数也都在30到40层之间，不少商业大厦甚至高达100层。香港如今的高楼林立，不是为了追求高度的丰碑，而是基于城市地理条件与社会状况被迫选择的结果。
通过星图地球数据云的三维白膜都可以从中窥见一斑。






7.图像标记：


这个功能对于需要临时出个示意图，或者需要进行估值的用户来说的确是一个不错的小工具。比如我测试的几个小案例：太湖的采样点设置、政府驻地辐射半径、水体面积以及路线测量等等，这都是常规的功能，但是和高质量精细化的星图地球数据云碰撞之后会有什么好玩的想法，期待大家去发现。










此外，星图地球数据云还拓展了遥感影像的边界，增加了其艺术性与故事性。就像本文开头所讲到的，高原湖泊之美在星图地球数据云的影像一览无余。典型的昂拉仁错、纳木错、青海湖等等，为祖国的秀丽填色不少。








2 开发支持

星图地球数据云的地图API是通过 HTTPS 协议访问远程服务的接口，返回指定区域的瓦片地图数据。
同时也提供SDK简化开发者的代码调用，但需要配合相关GIS开发地图框架共同使用，目前支持Cesium、Openlayers。同时，星图地球数据云的地图SDK对所有用户开放。
玩开发的攻城狮们还不冲一冲！！
3 底图调用

关于各类形形色色的地图服务，永远都是GISer们津津乐道的话题，像之前的Google、OSM、Mapbox、Esri、Alimap、BaiduMap、Tianditu等等在线图源服务地址，都是多多少少会出现在在各位读者的ArcGIS（Pro）、QGIS在线图源中。
同样的，这对于星图地球数据云来说，也是标配。星图地球的在线服务包括影像图、影像图注记、晕渲图、晕渲图注记、矢量图等。调用在线地图需要获取Key值。而获取Key值就是我们文章一开头说到登陆注册获取开发者"token"步骤（控制台--我的应用--应用token）。


下面就是光星图地球给出的示例，各位根据需求替换个人token就可以调用（个人开发者认证拥有50万次/日的调用上限，而经过企业认证后的额度直接上升到500万次/日的调用次数。这里各位根据自己实际进行不同级别的开发者认证。）


影像图 请求地址：
https://tiles1.geovisearth.com/base/v1/img/{z}/{x}/{y}?format=webp&tmsIds=w&token=<用户的token>
影像注记 请求地址：
https://tiles1.geovisearth.com/base/v1/cia/{z}/{x}/{y}?format=png&tmsIds=w&token=<用户的token>
地形晕渲 请求地址：
https://tiles1.geovisearth.com/base/v1/ter/{z}/{x}/{y}?format=webp&tmsIds=w&token=<用户的token>
矢量地图 请求地址：
https://tiles1.geovisearth.com/base/v1/vec/{z}/{x}/{y}?format=png&tmsIds=w&token=<用户的token>
高程服务 请求地址：
https://tiles1.geovisearth.com/base/v1/terrain/{z}/{x}/{y}.terrain?v=1.1.0&token=<用户的token>
以上的tile1可以是tile2或者tile3，是为不同的版本
那么如何在QGIS通过Add XYZ添加在线底图？上面我们已经搞到了各类地图服务的地址，配合上大家所申请到的个人token。
接下来就是在QGIS中的操作了：


1.在QGIS的浏览器面板中选择XYZ Tiles,右键点击“新建连接”
2.在名称栏填入图层命名，在URL栏填入相应的请求地址（不要忘记替换token）
3.然后把服务拖入到图层栏就有啦


同样的，在其他能够提供相应地图服务的软件中，照例操作即可（比如勘测必备的奥维地图PC/APP都能够调用这个服务啦）。
4 行业应用

在咨询过周边从事资源、环境、测绘行业的朋友得知，目前奥维地图、比格图等一些常用的工具都引入了星图数据云的图源，已经逐渐在行业中展开了应用。
其次，在公共服务领域，星图地球数据云也在发挥着不可小觑的作用：应用于“高分辨率近实时地理信息碳地图”、“火情监测”、“智慧农业”、“应急救援”等等








5 结语

花了三天的时间，从头到尾的玩了一圈“星图地球”全家桶工具，从基础建设的数据云，再到集“实用+特色”星图地球，再去“星图地球数据云工作室”尝试去制作有趣的地球动画。丰富的基础数据资源、影像表达的超强视觉体验、实用便捷的工具，高效精致的地图服务和上手便捷的“数字地球”等等，这一些列的产品相互依托、彼此紧密联系。
随着国外地图厂商相继“退出”国内市场，我们国产的地图厂家也在慢慢的努力发展，而“星图地球数据云”作为后起之秀，初见就给人一份超出预期的惊喜。
有需要的小伙伴可以试试这款新的产品，耐心的去探索他的功能。相信我，这款“宝藏”会让你眼前一亮。
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（原文转自：Geo地理数据研究所）