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村镇级别geojson获取方法以村镇级别geojson获取方法为标题，写一篇文章。
一、引言在地理信息系统（GIS）中，GeoJSON是一种用于存储地理数据的格式。
它可以表示点、线、多边形等地理要素，并且可以嵌套表示复杂的地理要素关系。
本文将介绍如何获取村镇级别的GeoJSON 数据，以便进行地理数据分析和可视化。
二、数据来源获取村镇级别的GeoJSON数据，首先需要找到可靠的数据来源。
在中国，国家统计局提供了全国行政区划数据，其中包括了村镇级别的行政区划信息。
可以通过国家统计局的官方网站或相关数据平台获取这些数据。
此外，也可以考虑使用其他第三方数据源，如地图服务提供商提供的数据。
三、数据下载在确定了数据来源之后，接下来就是下载村镇级别的GeoJSON数据。
如果使用国家统计局提供的数据，可以按照其提供的下载方式进行操作。
一般来说，可以通过数据下载页面选择所需的行政区划级别和地理数据格式（如GeoJSON），然后进行下载。
如果使用其他第三方数据源，可以通过相应的接口或平台进行数据下载。
四、数据处理在下载完成村镇级别的GeoJSON数据之后，可能需要进行一些数据处理，以便更好地使用和分析这些数据。
常见的数据处理操作包括数据清洗、投影转换、属性字段关联等。
可以使用GIS软件或编程语言（如Python）进行这些操作，具体方法可以根据实际需求进行选择。
五、数据可视化获取到处理完的村镇级别的GeoJSON数据之后，可以进行数据可视化，以便更直观地展示地理信息。
可以使用各种地图可视化工具和库，如ArcGIS、QGIS、Leaflet等。
这些工具和库提供了丰富的功能和样式选项，可以根据需求进行地理数据的可视化设计。
六、数据分析除了数据可视化外，村镇级别的GeoJSON数据还可以用于数据分析。
可以利用GIS软件或编程语言进行空间分析、统计分析等操作。
这些分析结果可以帮助我们更好地理解地理数据的特征和规律，从而为决策提供支持。
数据可视化的流程与步骤
数据可视化是将数据转化为图形化的形式，以便更好地理解和分析数据。
以下是数据可视化的流程与步骤：
1. 收集数据：首先需要收集数据，可以从各种来源获取数据，如数据库、API、文件等。
2. 清洗数据：数据可能存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
3. 选择可视化工具：根据数据类型和分析目的，选择适合的可视化工具，如Tableau、Power BI、Python的Matplotlib等。
4. 设计可视化图表：根据数据类型和分析目的，设计合适的可视化图表，如柱状图、折线图、散点图等。
5. 绘制图表：使用所选的可视化工具，将数据转化为图形化的形式，绘制出所设计的可视化图表。
6. 分析数据：通过观察可视化图表，分析数据的趋势、关系、异常等，得出结论和洞见。
7. 优化可视化图表：根据分析结果，对可视化图表进行优化，如调整颜色、字体、标签等，以提高可读性和易理解性。
8. 分享和展示：将可视化图表分享给相关人员，如管理层、客户、同事等，以便更好地传达分析结果和洞见。
以上是数据可视化的流程与步骤，通过这些步骤，可以将数据转化为易于理解和分析的图形化形式，帮助人们更好地理解和利用数据。
可视化大数据提取方式随着互联网时代的到来，大数据已经成为各行各业的常态。
然而，庞大的数据量往往给人们的分析和理解带来了困难。
为了更好地挖掘和利用这些数据，可视化大数据提取方式应运而生。
可视化大数据提取是将海量的数据以图形的形式展示出来，以便更直观、更清晰地了解数据的内容和特征。
它可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和异常，从而对数据进行深入的分析和解读。
那么，如何进行可视化大数据提取呢？下面将介绍几种常见的方式。
1. 折线图：折线图是最常见的可视化方式之一。
它通过连接数据点的线条来表示数据的变化趋势，可以清晰地展示时间序列数据的变化情况。
2. 柱状图：柱状图用矩形的高度来表示数据的大小，适用于对比不同类别的数据。
通过柱状图，可以直观地比较数据的差异和相似之处。
3. 饼图：饼图以扇形的面积来表示数据的比例关系，适用于展示数据的占比情况。
通过饼图，可以清晰地了解各个部分在整体中的重要性。
4. 散点图：散点图用点的位置来表示两个变量之间的关系，适用于发现变量之间的相关性和异常值。
通过散点图，可以直观地观察数据的分布情况。
除了以上几种常见的可视化方式，还有许多其他方式可以用来提取和展示大数据。
例如，热力图可以用来展示数据的密度分布，雷达图可以用来对比多个指标的差异，树状图可以用来展示数据的层次结构等等。
不同的方式适用于不同的数据类型和分析目的，可以根据具体情况选择合适的方式。
在进行可视化大数据提取时，还需要注意一些问题。
首先，数据的准确性和可靠性是可视化分析的基础，需要确保数据的来源和质量。
其次，要避免过度细节和过度简化，要抓住重点，突出数据中的关键信息。
此外，还要注意保护数据的隐私和安全，避免泄露敏感信息。
可视化大数据提取是一种有效的数据分析工具，可以帮助人们更好地理解和利用大数据。
无论是折线图、柱状图还是饼图等，都可以通过可视化的方式展示数据的特征和规律。
通过选择合适的可视化方式，结合数据的特点和分析目的，可以更好地进行数据分析和决策。
报告中的数据可视化和信息呈现方式数据可视化和信息呈现方式在报告中的重要性一、背景介绍数据可视化和信息呈现方式是在信息时代迅速发展的一项技术，它将抽象的数据通过图表、图像和动画等形式转化为可视化的信息，并以直观、易理解的方式展示给用户。
在报告中，数据可视化和信息呈现方式的运用能够更好地帮助读者理解和分析数据，提高报告的效果。
二、提高数据可视化的效果的方法1.选择合适的图表类型选择合适的图表类型是提高数据可视化效果的重要步骤。
在报告中使用线性图、柱状图、饼图等不同类型的图表，可以清晰地展示数据的变化趋势和比较关系，帮助读者更好地理解数据。
2.精简并突出主要信息在报告中，数据往往非常庞大，为了提高可视化效果，应该将数据进行精简并突出主要信息。
通过筛选关键数据，针对性地选择展示，可以让读者更加集中注意力，并理解数据所传达的主要信息。
3.运用颜色和字体搭配颜色和字体作为重要的视觉元素，在数据可视化中起着关键的作用。
适度运用颜色和字体的搭配，可以增加数据图表的美观性和易读性。
但是，在运用颜色和字体时需要注意不要过度使用和过度鲜艳，要保持整体的和谐性。
三、数据可视化在报告中的优势1.提高数据理解和分析的能力数据可视化通过直观、简洁的方式展现数据，可以帮助读者更好地理解和分析数据。
相比于纯文字和数字的呈现方式，图表和图像的形式更容易被读者接受，从而提高了数据的理解和分析能力。
2.增强报告的说服力和吸引力报告中的数据可视化往往更加生动形象，能够深入人心。
当数据以图表或图像的方式展示在报告中时，读者可以通过视觉效果更直观地了解数据，提高对报告的信任度和说服力，同时也增加了报告的吸引力。
3.节省阅读时间当数据量庞大时，如果通过纯文字和数字的方式展示，读者需要花费较长的时间来阅读和理解。
而数据可视化可以将大量的数据以简洁清晰的方式展示出来，读者可以通过快速浏览图表和图像来获得所需信息，从而节省阅读时间。
四、常用的信息呈现方式1.线性图表线性图表常用于显示数据的变化趋势。
有效展示报告成果的可视化技术与工具一、可视化技术的重要性随着数据时代的到来，越来越多的机构和个人都意识到数据的重要性。
然而，光有数据还不够，如何将数据转化为有价值的信息才是关键。
可视化技术就是将数据通过视觉手段呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
1.1 数据的可视化与传统图表的区别在过去，人们可能会使用简单的柱状图、折线图等传统图表来展示数据。
然而，这些传统图表有着一定的局限性，无法充分展示数据的特点和复杂性。
而可视化技术则提供了更多更灵活的展示方式，可以根据数据的特点选择合适的可视化形式，从而更好地传达数据的信息。
1.2 可视化技术带来的好处使用可视化技术展示报告成果可以带来以下好处：首先，可视化技术能够提高报告的易读性和易理解性。
通过图表、图形等可视化元素，报告中的数据可以更加直观地呈现出来，读者可以一目了然地了解数据的含义和趋势，而不需要通过文字去分析和理解数据。
其次，可视化技术能够增强报告的影响力和说服力。
美观、清晰的图表和图形可以吸引读者的注意力，让读者更加关注报告的内容，并且更容易被说服。
最后，可视化技术可以节省时间和精力。
传统的数据分析需要读者自行去分析和理解数据，而可视化技术则能够将分析结果直接呈现出来，省去了读者进行繁琐数据分析的过程，大大提高了工作效率。
二、可视化技术的应用范围可视化技术不仅仅局限于报告展示，它在各个领域都有着广泛的应用。
2.1 商业领域在商业领域，可视化技术可以用于分析市场数据、销售数据、客户数据等，帮助企业决策者更好地了解市场动态，制定合理的经营策略。
例如，通过饼状图可以清晰展示不同产品的销售比例，帮助企业判断哪些产品在市场上更具竞争力。
2.2 教育领域在教育领域，可视化技术可以用于学生学习情况的分析和评估。
教育工作者可以通过可视化技术展示学生的学习进度、学习成绩等数据，从而更有针对性地制定教学计划，帮助学生提高学习效果。
2.3 健康领域在健康领域，可视化技术可以用于医疗数据的分析和可视化展示。
数据可视化的7种方法数据可视化是将数据以图形、图表、图像等形式展示的过程，可以帮助人们更清晰、更直观地理解数据。
在当今数据时代，数据可视化已经成为了数据分析和决策过程中必不可少的工具之一、以下是7种常见的数据可视化方法：1.折线图：折线图是一种以折线连接数据点的图表形式，通常用于显示数据随时间变化的趋势。
折线图能够清晰地显示数据的趋势和周期性变化，并且能够方便地比较多组数据的变化。
2.柱状图：柱状图通过矩形的高度来表示数据的数量或大小，通常用于比较多组数据之间的差异。
柱状图能够直观地显示数据的大小关系，尤其适用于展示离散的数据。
3.饼图：饼图是以圆形的扇区表示数据的百分比或比例，通常用于展示数据的组成部分。
饼图常用于比较各组数据的占比情况，能够直观地显示数据的分布情况。
4.散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。
散点图能够帮助人们发现数据间的相关性或趋势，并且可以用不同颜色或大小的数据点表示其他维度的数据。
5.热力图：热力图用不同颜色的方块或区域表示数据的强度或密度，通常用于显示地理、时间等维度上的数据分布。
热力图常用于展示数据的热点区域或集中程度，能够清晰地显示数据的空间分布特征。
6.树状图：树状图用于展示数据的层次结构或组织关系，通常由节点和连线组成。
树状图能够清晰地显示数据的上下层次关系，适用于展示组织结构、分类关系等。
7.地图：地图是基于地理信息呈现的可视化方式，用于展示地理位置上的数据分布和相关信息。
地图能够直观地显示地理位置上的数据差异和相关性，常用于分析地理分布特征、市场研究等领域。
除了以上7种常见的数据可视化方法，还有词云图、雷达图、箱线图、网络图等不同形式的可视化方式。
无论使用哪种方法，都应该根据数据的特点和分析目的选择合适的可视化方式，并注重其简洁、直观、准确地表达数据。
优化工作报告的信息提取与可视化展示方法随着信息化的快速发展，工作报告已经成为管理者传达公司信息、总结工作并做出决策的重要手段。
然而，传统的工作报告往往在内容提取和信息展示方面存在一定局限性，给决策者阅读和分析带来一定困扰。
本文将介绍如何优化工作报告的信息提取与可视化展示方法，从而提高报告的质量和效率。
一、提取工作报告信息的方法1.1 统计数据提取通过对报告中的统计数据进行提取，可以清晰明了地呈现数量、比例、趋势等重要信息。
例如，将销售额、市场份额、用户增长率等统计数据提取出来，可以直观地反映企业业绩和市场竞争力的变化。
1.2 关键词提取在工作报告中，使用关键词提取的方法可以帮助读者快速捕捉到报告的重点和关注的问题。
通过识别报告中的关键词，可以迅速了解公司的重点工作、突出问题和解决方案。
例如，将“创新”、“市场营销”、“品质管理”等关键词提取出来，可以让读者更加关注这些关键领域。
1.3 图表提取工作报告中的图表是展示数据的重要方式。
通过提取图表，可以直观地呈现数据的变化和趋势，帮助读者更好地理解和分析报告内容。
例如，将销售柱状图、市场份额饼图等图表提取出来，可以直观地展示公司的业绩和市场情况。
二、优化工作报告的可视化展示方法2.1 条形图条形图是一种常用的可视化呈现方法，适用于展示不同项目的数量、大小、比较等。
通过条形图，可以直观地呈现数据的差异和趋势。
例如，可以用条形图展示不同部门的销售额和市场份额，以及其在整体中的占比。
2.2 折线图折线图适用于展示数据的趋势和变化，能够帮助读者判断数据的增减情况。
通过折线图，可以清晰地显示出销售额、用户增长率等数据的变化趋势，帮助决策者做出相应的战略调整。
2.3 饼图饼图适用于呈现数据的比例和占比关系，能够直观地反映出各个项目在总体中的重要程度。
例如，通过饼图可以清晰地展示不同产品线的市场份额或不同部门的收入占比等。
2.4 热力图热力图能够通过颜色的深浅来展示数据的热度和分布情况。
数据可视化的实现方法与技巧一、数据可视化的实现方法：1.静态图表：使用统计图表如条形图、折线图、饼图等，通过直观的图形展示数据的特征和关系。
静态图表适用于数据量较小或者数据不经常更新的情况。
2.动态图表：通过动画或者交互性来展示数据变化的过程，可以更加生动地展示数据的演化过程和趋势，增强数据的理解和记忆。
动态图表适用于数据变化频繁的场景，如股市指数、天气预报等。
3.热力图：通过颜色的深浅来展示数据的密集程度或者数量，可以直观地发现数据的分布规律和区别。
热力图适用于空间数据分析和热度分析，如地理信息系统（GIS）和交通流量分析等。
4.散点图矩阵：通过多个散点图的组合展示多个变量之间的关系，可以快速发现变量间的相关性和趋势。
散点图矩阵适用于多变量分析和特征工程，如数据挖掘和机器学习等。
5.地理可视化：将数据以地图的形式展示出来，可以直观地发现地理分布规律和区域差异。
地理可视化适用于地理数据分析和空间决策支持，如市场分布和人口普查等。
二、数据可视化的技巧：1.确定目标：在进行数据可视化之前，明确要达到的目标，例如展示数据趋势、对比不同类别的数据、发现异常点等。
这样有助于确定合适的可视化方式和工具，并在制作过程中集中精力，避免过度装饰或者无效的信息展示。
2.选择合适的图形：根据数据的类型和要传达的信息，选择适合的图表类型。
例如，使用条形图表示类别数据、折线图表示趋势、散点图表示关联性等。
选择合适的图形能够更好地展示数据的特征和关系。
5.选择合适的颜色：使用合适的颜色能够突出图表中的数据和信息，并传达特定的情感和语义。
需要注意的是，颜色选择应遵循视觉感知的原则，如不同类别用不同的颜色，避免过于鲜艳的颜色对视觉产生过大的刺激。
6.添加交互性：通过添加交互性来增强数据可视化的灵活性和可操作性。
例如，通过滑块、下拉菜单等交互方式，可以实现动态过滤和排序功能，使用户可以自由选择感兴趣的数据子集。
7.迭代改进：在数据可视化的制作过程中，不断地反思和改进设计，根据用户的反馈和需求进行优化和调整。
数据可视化常用的五种方式及案例分析1. 条形图（Bar Chart）条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较不同类别的数据。
它通过长方形的高度来表示数据的大小。
通过条形图，可以清晰地看到不同类别之间的差异。
例如，我们可以使用条形图来比较不同地区的销售额。
每个长方形的高度代表了不同地区的销售额，可以直观地看到哪个地区的销售额最高。
2. 折线图（Line Chart）折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
它通过连接数据点来展示数据的变化情况。
折线图常用于分析时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
例如，我们可以使用折线图来显示一个月内每天的温度变化情况。
通过观察折线的趋势，可以了解温度的变化规律。
3. 饼图（Pie Chart）饼图是一种常用的数据可视化方式，用于显示不同部分构成整体的比例关系。
它将整体分为多个部分，并使用扇形的面积来表示每个部分的大小。
饼图适用于显示相对比例较小的数据。
例如，我们可以使用饼图来显示一些城市的人口构成比例，如男性、女性、老年人、儿童等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图是一种常用的数据可视化方式，用于显示两个变量之间的关系。
它将数据点绘制在平面坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
散点图常用于分析变量之间的相关性。
例如，我们可以使用散点图来分析学生的身高和体重之间的关系。
每个数据点代表一个学生，横轴表示身高，纵轴表示体重，可以观察到身高较高的学生体重一般也较高。
5. 地图可视化（Map Visualization）地图可视化是一种常用的数据可视化方式，用于显示地理位置数据。
它将数据与地图结合起来，帮助人们更好地理解地理分布和空间关系。
地图可视化常用于分析地区之间的差异和趋势。
例如，我们可以使用地图可视化来显示一些国家各地区的人口密度，通过不同颜色的填充或不同大小的符号来表示人口密度的变化。
案例分析：假设有一份数据集，包含了电商网站一天内不同时间段的用户访问量。
在互联网的世界里，信息可视化呈现就像是一盏灯，照亮了用户前行的道路，让他们在信息的海洋中，能够清晰地看到重点，找到方向。
而互联网设计的信息可视化呈现技巧，便是这盏灯的灵魂，让用户在互联网的世界里，不再迷茫。
信息可视化呈现，它是一种将复杂的信息通过图形、图像、颜色等视觉元素，以直观、清晰的方式呈现出来的技巧。
就像是在黑暗中点亮一盏灯，让人们在迷茫中找到方向。
它能够让用户在短时间内，快速地理解和消化大量的信息。
在互联网设计中，信息可视化呈现的技巧有很多，以下是一些常用的技巧：首先，我们要善于使用图表和图形。
图表和图形能够以直观的方式，展示出数据的趋势和关系，让用户一目了然。
就像是在讲解一个复杂的问题时，用一个简单的图表来展示，让人们能够更清晰地理解。
其次，我们要注重颜色和布局的设计。
颜色和布局的设计，能够增强信息的视觉冲击力，让用户在第一时间，就能够抓住重点。
就像是在一个繁忙的街头，一个鲜艳的广告牌，能够吸引行人的目光。
再次，我们要善于使用动画和交互。
动画和交互能够让信息以动态的方式呈现，增加用户的参与感和体验感。
就像是在观看一场精彩的演出，观众能够与演员互动，增加观感的乐趣。
在实际的应用中，我们可以参考一些经典的案例。
如苹果的产品设计，其简洁的界面和直观的图标，让用户能够快速地找到自己需要的功能。
又如谷歌的搜索引擎，其结果的排序和展示，让用户能够快速地找到自己需要的信息。
然而，在信息可视化呈现的过程中，我们也需要注意一些问题。
如信息的准确性和完整性，颜色的选择和搭配，图表的清晰度和可读性等。
我们需要根据用户的需求和场景，选择合适的设计方式和元素。
总的来说，互联网设计的信息可视化呈现技巧，是让用户在互联网的世界里，不再迷茫的关键。
我们需要善于使用图表和图形，注重颜色和布局的设计，善于使用动画和交互，以实现信息的直观和清晰。
而这，就是互联网设计的信息可视化呈现之道。
村镇产业信息自动获取与可视化展示方法彭 程1,2，吴华瑞1,2，朱华吉1,2(1. 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097；2. 农业部农业信息技术重点开放实验室，北京 100097)摘 要：针对村镇管理部门、企业和农户缺乏及时准确产业信息的问题，以提供村镇产业信息服务为目标，探讨Web 信息抽取、网络地理信息系统WebGIS 、富客户端技术在村镇产业服务信息系统建设中的应用。
研究基于XML 的产业市场信息Web 抽取、基于富客户端的产业专题地图的动态制作和发布，在实际系统中成功运用，为村镇产业布局、产品市场交易提供有效的信息技术支撑。
关键词：村镇产业；信息抽取；网络地理信息系统Automatic Acquirement and Visual Exhibition Methodfor Country Industry InformationPENG Cheng 1,2, WU Hua-rui 1,2, ZHU Hua-ji 1,2(1. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China; 2. Key Laboratory for Information Technologies in Agriculture, Ministry of Agriculture, Beijing 100097, China)【Abstract 】In the view of the problem that country management department, enterprises and farmers lack timely and nice industry information, Web information extraction, WebGIS, rich Internet applications techniques are discussed in the application of construction of country industry service information system, aiming at the information service of country industry. The methods of Web information extraction of industry market information based on XML and dynamic production and publish of industry thematic map based on rich Internet applications are studied. The final system provides effective information service for the industry distribution and market trade in country. 【Key words 】country industry; information extraction; WebGIS DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.01.094计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第1期V ol.37 No.1 2011年1月January 2011·开发研究与设计技术· 文章编号：1000—3428(2011)01—0270—03文献标识码：A中图分类号：TP93911 概述近年来，我国村镇经济发展迅猛，产业结构和布局不断调整，农产品市场信息瞬息万变。
对于县镇村各级管理部门，用原有技术手段已难以掌握直观准确的产业空间布局信息，缺乏管理产业复杂局面和共享信息的有效工具。
农业生产者和消费者急需科学的市场信息指导。
虽然已有大量农产品信息服务网站，但是数据量大、更新快，获取感兴趣的数据仍需手工查找。
因此，迫切需要提供详实直观的产业布局信息和及时准确的市场信息。
针对现阶段我国村镇产业发展、生产流通的重大需求，本文研究如何应用Web 信息抽取、网络地理信息系统WebGIS 、富客户端等技术，从产业信息的自动获取、专题分析、可视化表现方面，为村镇管理部门、企业和农户提供可视化、智能化的产供销一体化信息服务。
2 产业市场信息的Web 抽取随着互联网的发展，各种农产品市场信息服务网站不断涌现。
面对海量的信息，采用传统的人工筛选和录入方式获取数据的效率极低，迫切需要提供自动化的工具。
由于Web 页面具有开放性、动态性和半结构化特点[1]，因此Web 信息抽取十分必要。
根据抽取方法的原理，Web 信息抽取可分为：基于自然语言的信息抽取，基于包装器处理归纳方式的信息抽取，基于Ontology 方式的信息抽取，基于HTML 结构的信息抽取。
经过对比分析，本文认为基于HTML 结构特征的信息抽取能够根据数据库表的字段进行最小单位的信息抽取，稳定性和精确性良好。
其基本步骤如下：(1)数据采集利用Heritrix 工具进行网页数据的自动过滤和获取。
Heritrix 是Java 语言开发的网络爬虫，可以获取完整、精确的站点内容的深度复制[2]。
通过提供待抽取站点的种子URL ，并指明目标页面的特征，Heritrix 遍历并筛选整个站点页面，为抽取模块提供统一的目标页面。
由于HTML 有的标签没有意义，如<script></script>脚本，因此需要根据主题内容过滤HTML ，尽可能减少噪音信息。
(2)转化为XML 网页HTML 编码的不规范性导致访问HTML 的复杂性，而XML 由于其结构良好及易解析等特点已成为规则数据的标准，并且XML 内容的提取已有成熟技术，因此，本文利用HTML JTIDY 工具将HTML 转换成XML(实际为XHTML)，再利用XML Parser 等将XML 解析为DOM 树结构。
HTML 转换为XML 的难点在于分离HTML 的内容和表现形式。
XHTML 结合了HTML 和XML 的优点，由于它与HTML 很相似，又是XML 的子集，符合XML 规范，因此通过XHTML 可以很容易实现HTML 向XML 的过渡。
(3)定义抽取规则本文选取信息量丰富、内容较权威的几个农业信息服务网站作为信息来源，如金农网、中国农业电子商务网。
由于基金项目：国家“863”计划基金资助项目(2007AA01Z179, 2007AA 10Z235)；国家科技支撑计划基金资助项目(2008BADA0B05) 作者简介：彭 程(1981－)，女，助理研究员，主研方向：村镇信息化，地理信息系统；吴华瑞，副研究员、博士；朱华吉，助理研究员、博士收稿日期：2010-05-12 E-mail ：pengc@第37卷 第1期 彭 程，吴华瑞，朱华吉：村镇产业信息自动获取与可视化展示方法 271同一网站的页面结构相似，因此针对不同网站，分别选定少量HTML 样本页面，人工建立抽取规则，这种方法的优点是准确高效。
抽取规则实质上是建立DOM 树的数据块与所需信息的对应关系。
过程如下：利用XPath 在DOM 树上定位数据项，根据实际需求指定需要的数据，即DOM 树的某个叶子节点，得到DOM 树中从根到指定叶子节点的一条路径，这条路径就是一个规则[3]。
对不同的页面结构建立不同的规则，形成抽取规则集。
(4)抽取入库利用上述产生的抽取规则对DOM 树中的节点集合进行定位，找到符合抽取规则的节点，分块抽取，存入数据库。
整个流程如图1所示。
图1 基于XML 的农产品市场信息Web 抽取流程3 产业专题地图的动态制作在产业市场信息Web 抽取的基础上利用GIS 专题地图进行数据的动态渲染是实现村镇产业信息服务的下一个关键任务。
专题地图是指按照地图主题的要求，突出而完善地表示与主题相关的一种或几种地理要素，使地图成为内容专题化、用途专门化的地图[4]。
对于村镇产业布局信息服务，一方面需要通过地图展示不断变化的产业分布和相关数据，并进行网络发布；另一方面应提供形式多样的专题地图。
本节主要研究如何利用WebGIS ，结合富客户端技术，从数据和表现 2个层面实现网络环境下动态专题图的制作和发布。
3.1 产业数据的动态管理与渲染产业数据是不断变化的，如年产量、年利润，并且常增加新内容，因此，本文将地理空间数据与产业属性数据分开存储，通过唯一标识将两者关联，这样保证了专题地图制图数据的灵活性。
本文选用ArcIMS 作为WebGIS 开发平台进行专题地图发布。
ArcIMS 是美国ESRI 公司基于网络技术和分布式GIS 的网络地图服务产品，可以在Internet/Intranet 环境下为用户提供GIS 应用和地图服务。
本节的目标是通过不同的颜色或符号对行政村地图进行不同的标注和渲染，以专题地图的方式展示各村的产业数据。
以显示全镇某一年或几年内各村第一产业年产值为例，具体步骤如下：(1)数据导入管理将地理空间数据，如某镇行政村图层和产业发展数据表导入ArcSDE 。
ArcSDE 是GIS 与关系型数据库的通道，可以利用Oracle 、SQL Server 等现有的DBMS 提供空间和非空间数据的数据库服务。
行政村图层和产业发展数据通过行政村编码CODE 等统一字段进行关联。
(2)地图服务发布通过ArcIMS Author 生成地图配置文件axl ，在Administrator 中发布地图服务。
(3)统计专题图生成利用ArcSDE 中的产业数据和图层数据生成统计专题图。
ArcIMS 支持6种制图渲染方式[5]，见表1。
通过这几种渲染器的混合使用，可以有效地进行地图专题绘制，达到良好的效果。
表1 ArcIMS 制图渲染器名称 说明SimpleRender 使用同一种符号显示所有要素 SimpleLabelRender 为所有的要素设置同样的标注属性 ValueMapRenderer 根据某一字段的值分类渲染，可用于数据属于不同类别的情况ValueMapLabelRenderer根据数据库的值定义标注属性，可按每个值或值的类别分类GroupRenderer 组合2种或以上的渲染器，通常用于组合要素渲染和标注ScaleDependentRenderer不同比例尺显示不同专题图首先用ArcIMS 的Filter 类将行政村图层和产业发展数据表通过统一字段进行关联，并设置产业发展表为关联的数据表。
