本发明涉及数据可视化引擎技术领域，具体地说是一种多层数据叠加的可视化监控方法。
背景技术：
在对地图中的3D建筑进行绘制时，通过Three.js中的ExtrudeGeometry函数可以非常简便地绘制3D的几何图形。通过绘制城市轮廓并将其挤出到对应建筑数据的高度，来达到建筑的效果。但这只允许绘制大概规模在几百数量的建筑。
根据城市规划的不同，有些城市中存在大量高度为一层的建筑。尽管通过3D绘制方法来绘制，这类建筑的高度仍是微乎其微甚至不可见的。而且，通常城市的建筑大概在几十万左右的数量，首先根据重点区域进行抽析，减少所绘制的建筑数量，但是城市的轮廓集合数据依然非常大，前端一次性读取如此庞大的数据，等待时间过长。
技术实现要素：
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种多层数据叠加的可视化监控方法，通过可拖拽并灵活的可视化布局，将业务数据与地理信息融合的大数据可视化，以生动的形式呈现隐藏的庞大数据，有效帮助用户做业务的数据洞察。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种多层数据叠加的可视化监控方法，利用数据可视化引擎中的控制组件，根据设计稿，做出大致demo界面，客户根据拖动条，像操作软件一样进行调整，并打印出来相应配置，返回代码中再进行微调；
针对城市规模的绘制，包括建筑，道路及河流，通过合并几何图形的方法，将上述所有几何图形合并成唯一的几何图形，以来节省CPU与GPU的计算，并减少两者间的通信，从而实现大规模城市的绘制；
针对大量高度为一层的建筑，归为2D建筑，通过单一的面展现出建筑的形状，节省大量的计算，同时保证性能的优化；
展示城市中某一个或几个建筑的细节，建立obj格式或dae格式的3D模型，通过Three.js将这些3D模型导入原本这些建筑所在地图上的位置；
数据内容为建筑的轮廓数据，导入前在nodejs里进行后端优化，通过减少距离太近的点减少对建筑面的绘制；
通常城市的建筑大概在几十万左右的数量，城市的轮廓集合数据依然非常大，按照建筑数据id随机的方式切成若干个小的文件，减少每次请求的大小，以一种符合视觉的方式载入地图。
优选的，在处理建筑的阴影时，通过在城市底部建立新的平面图层，来接收建筑的阴影，同时在Three.js中选择让建筑也同时接收阴影，根据灯光的位置，模拟出真实的城市。
进一步的，旋转灯光的位置，来观测建筑阴影的变换，模拟出城市中一天的阴影变化。
本发明的一种多层数据叠加的可视化监控方法和现有技术相比，具有以下有益效果：
以日常图表组件库以及地理相关组件库为基础，专业数据可视化模板设计为视觉框架，依托前端框架搭建起来的web服务。通过该引擎可以利用已有组件低成本还原设计师产出的原型图，快速完成多种数据源的绑定，并通过最终的可视化配置调整系统完成所见即所得的视觉调试，最终产出数据大屏；
资源利用，通过数据大屏可以直观及时把握云计算资源的利用，数据调度，让管理有的放矢；社会效果，通过对海量互联网数据和政府经济数据进行挖掘的基础上，形成对区域人口、农村、消费、电商发展等综合指标的画像，并以高度可视化的方式输出，使地方经济民生发展一览无余。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
一种多层数据叠加的可视化监控方法，利用数据可视化引擎中的控制组件，根据设计稿，做出大致demo界面，客户根据拖动条，像操作软件一样进行调整，并打印出来相应配置，返回代码中再进行微调；
针对城市规模的绘制，包括建筑，道路及河流，通过合并几何图形的方法，将上述所有几何图形合并成唯一的几何图形，以来节省CPU与GPU的计算，并减少两者间的通信，从而实现大规模城市的绘制；
针对大量高度为一层的建筑，归为2D建筑，通过单一的面展现出建筑的形状，节省大量的计算，同时保证性能的优化；
展示城市中某一个或几个建筑的细节，建立obj格式或dae格式的3D模型，通过Three.js将这些3D模型导入原本这些建筑所在地图上的位置；
在处理建筑的阴影时，通过在城市底部建立新的平面图层，来接收建筑的阴影，同时在Three.js中选择让建筑也同时接收阴影，根据灯光的位置，模拟出真实的城市。
旋转灯光的位置，来观测建筑阴影的变换，模拟出城市中一天的阴影变化。
数据内容为建筑的轮廓数据，导入前在nodejs里进行后端优化，通过减少距离太近的点减少对建筑面的绘制；
通常城市的建筑大概在几十万左右的数量，城市的轮廓集合数据依然非常大，按照建筑数据id随机的方式切成若干个小的文件，减少每次请求的大小，以一种符合视觉的方式载入地图。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。