首先,这里需要用到一款leaflet插件,它是一个js文件,插件地址:https://download.csdn.net/download/u012413551/11267433
有了它,一切都变得简单。
// 初始化地图,返回一个map对象
function initMap(){
var Esri_DarkGreyCanvas = L.tileLayer(
"http://{s}.sm.mapstack.stamen.com/" +
"(toner-lite,$fff[difference],$fff[@23],$fff[hsl-saturation@20])/" +
"{z}/{x}/{y}.png",
);
map = L.map('map', {
layers: [Esri_DarkGreyCanvas]
});
map.setView([33, 118], 11);
return map;
}
// 生成一个wind图层并返回
function windLayer(data){
var velocityLayer = L.velocityLayer({
displayValues: true,
displayOptions: {
velocityType: 'GBR Wind',
displayPosition: 'bottomleft',
displayEmptyString: 'No wind data'
},
data: data,
minVelocity: 0, //Velocity:速率
maxVelocity: 10,
velocityScale: 0.005,
particleMultiplier: 1 / 300,//粒子的数量
lineWidth: 2, //粒子的粗细
frameRate: 15, //定义每秒执行的次数
colorScale: ["rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)"]
});
return velocityLayer;
}
// 立即执行
(function(){
var map = initMap();
var data = '/static/data/windydata.json';
$.getJSON(data).done(function(data){
var layer = windLayer(data);
layer.addTo(map);
})
})()
如上述代码中windLayer函数中所示,L.velocityLayer来自插件中的一个方法,它New一个L.VelocityLayer(options)对象,options中包含如下参数:
displayValues: true,
displayOptions: {
velocityType: 'GBR Wind',
displayPosition: 'bottomleft',
displayEmptyString: 'No wind data'
},
data: data,//数据源
minVelocity: 0, //Velocity:速率
maxVelocity: 10,
velocityScale: 0.005,
particleMultiplier: 1 / 300,//粒子的数量
lineWidth: 2, //粒子的粗细
frameRate: 15, //定义每秒执行的次数
colorScale: ["rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)","rgb(255,255,255)"]
其中,
(必要参数),为数据源,有一定的格式要求,后面会来分析
改变该值会改变粒子的运动速度,值越大越快
控制单位面积内的粒子数量,分母越大粒子越稀疏
控制粒子的粗细,值越大越粗;
粒子刷新频率;
颜色数组,控制粒子的颜色,映射在粒子的向量值上。
[
{
header: {
dx: 1
dy: 1
la1: -7.5
la2: -28.5
lo1: 143
lo2: 156
nx: 14
ny: 22
parameterCategory: 2
parameterNumber: 2
parameterNumberName: "eastward_wind"
parameterUnit: "m.s-1"
refTime: "2017-02-01 23:00:00"
},
data:[num1,num2,....]
},{
header{
结构同上
},
data:[.....]
}
]
数据源为json格式,内容可以看作是一个数组里包含了两个对象,每个对象分header和data两部分。
header用以定义网格,
其中:
dx、dy网格间距,
nx、ny网格数量,总网格数量= nx * ny = data.length;
data中记录了在正东方向的风速值,每个值对应网格上一个点。
第二部分header和第一个基本相同,只是代表风速方向的差异。
如此,数据中记录了每个网格点上的正北方向、正东方向的风速值,两个值进行向量加运算,即该点的风速向量。
完整示例代码下载(包含数据):
leaflet风场示例(https://download.csdn.net/download/u012413551/11267442)
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。