局域网Cesium离线影像及瓦片影像地图加载

1、Cesium简介

优点：

cesium展示地图数据效果比较好，解析2D地图各种不同服务类型的数据源，比如百度地图、天地图、arcgis地图、BingMap、openStreetMap、MapBox等等；解析地形图加载；解析3D模型，包括动态加载以及3Dtitles切片形式加载展示，尤其是3Dtitles，大大的加快了展示3D模型的展示效率；
Cesium封装部分地图控件，直接调用即可，不用自己写；

缺点：

跟商业3DGIS软件对比，比如skyline，cesium三维分析功能较弱， cesium官网关于三维分析的例子难以找到（需要自己底层去实现），大多是以展示数据以及渲染数据为主的例子；
尚未提供交互式标绘工具Draw接口，2DGIS一般都是提供Draw工具的，比如arcgis api以及openlayer api；cesium想要绘制点、线、面，只能通过代码来绘制，貌似不能在线手动画；
没有地图量算工具、地图比例尺、拉框缩放等，这些地图基本工具，在cesium都需要自己来写实现。

2、软件下载瓦片并发布地图服务方式

软件环境：

cesium1.25，tomcat7

1，首先使用XX地图下载器，破解版4.6，下载全球高德影像图，我下载1-7级，大概几百兆，比较快，第八级1个多G，指数级增长，学习阶段不需要太多。

下载操作：首先缩小地图，框选全球地图，双击，弹出下载页面，经纬度可以手动调整，-180,180 -90 90，确定即可下载。其它都默认。

2，下载完成后，如下图：

点击导出按钮，如上右图。存储格式选择“瓦片：tms”，图片格式png即可，选择保存位置，导出。

3，将导出的瓦片目录复制到tomcat wabapps目录下，文件名GlobalTMS，下面1-7级瓦片。

4，Cesium中显示影像，代码如下：

var url=‘http://localhost:8080/geoserver/wms‘; //Geoserver URL
var viewer = new Cesium.Viewer(‘cesiumContainer‘,{
    imageryProvider:new Cesium.WebMapServiceImageryProvider({
        url : url,
        layers: ‘nurc:Arc_Sample‘// Here just give layer name
    }),
    baseLayerPicker:false
});
var layers = viewer.imageryLayers;
var blackMarble = layers.addImageryProvider(Cesium.createTileMapServiceImageryProvider({
    url : ‘/GlobalTMS‘,
    credit : ‘北京市昌平区‘
}));

5，保存文件后，显示效果：

3、爬虫瓦片下载方式

使用Cesium可以直观的看基于DEM切片产生的Terrain地形数据，有种身临其境的感觉，但缺点是Cesium默认缺省加载了微软Bing提供的地形以及遥感影像数据，可以跟踪日志，总提示让你申请微软的Bing地图Key。如果Cesium在绝对离线，即不连接互联网的情况下，第一步加载Bing地形图时候就抛出了异常，后面的图层也无法加载，整个地图区域将显示漆黑的天空，这就意味着需要在底层，取消对Bing地形图的访问。

　　由于Cesium超乎寻常的大，未压缩情况下有6Mb多，好处是可以看清楚代码结构。这样就可以跟踪分析，如何取消对Bing地图的访问（如采用一般的文本编辑器，基本会死掉，Sublime也会经常卡死，因此我使用宇宙中最强大的IDE-VS2015）。打开Cesium.js后搜索代码行，有一个createDefaultImageryProviderViewModels函数，里面加载在线地图服务近10多种，其中一些就是Bing地图，还有其他互联网在线地图商提供的地图服务。由于我的场景是物理隔绝的网络，即不能使用在线地图服务，因此，全部将这些代码注释掉，返回空的providerViewModels。

注释后保存，编写测试代码发现加载后的地图有黑色天空变成了蓝色，当然，很丑陋。

为了避免蓝色地球，预先加载了一张全球地图作为背景效果如上右图。

接下来，采用爬虫爬取谷歌地形图和影像图，硬盘越大越好，缩放级别越高越好，使用IIS发布后，调用如下接口在Cesium中显示地形图，代码如下：

layersTerrainMap.addImageryProvider(Cesium.createTileMapServiceImageryProvider({
　　url: ‘http://192.168.198.183/Google_DEM/‘,
　　credit: ‘Google_DEM‘
}));