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一、前言
其实这个功能之前已经实现，今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善，现将该内容进行总结。
其实这个功能很常见，比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果。本文我们也以DEM数据为例，但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值。如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值，采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这一问题。最近实在太忙，闲话少说，直接进入干货。
二、实现方法
2.1 前台界面
前台只需要采用leaftlet框架，然后添加一个mousemove事件，获取鼠标当前位置经纬度值，并将其转成GeoJson然后通过ajax的方式发送到后台，后台将结果通过json等方式传到前台，前台在需要的位置将结果show处来即可。
2.2 数据准备
要想能够获取到栅格数据的值，首先要有相应的数据，比如SRTM数据，将SRTM数据通过之前文章中讲解的数据导入部分介绍的方式导入到Accumulo中（参考geotrellis使用（二十）geotrellis1.0版本新功能及变化介绍），注意由于我们并不需要显示SRTM瓦片，所以不需要生成金字塔，此处导入的时候layoutScheme参数设置为floating即可。
2.3 获取坐标点栅格数据值
后台接收到前台传入的point值之后，首先转化成Point对象，并完成重投影（前台一般为WGS84投影，而栅格数据一般为WebMercator等，当然如果你的前后投影方式一致，则不需要重投影）。实现代码如下：
def parseGeoJson2Geometry(geomStr: String, srcCrs: CRS = LatLng, dstCrs: CRS = WebMercator) = {
import geotrellis.vector.io.json.Implicits._
import geotrellis.vector.reproject.Implicits._
geomStr
.parseGeoJson[Geometry]
.reproject(srcCrs, dstCrs)
}
这样就可以完成将GeoJson转成Point对象。有了这个对象我们就可以查询该点的值。接下来首先查询该点所在的瓦片。实现代码如下：
implicit def tmToMapKeyTransform(tm: TileLayerMetadata[SpatialKey]): MapKeyTransform = tm.mapTransform
val raster = reader.query[SpatialKey, Tile, TileLayerMetadata[SpatialKey]](layerId).where(Contains(point)).result
其中第一行加入一个隐式转换，否则会报错，将TileLayerMetadata[SpatialKey]对象转换成MapKeyTransform对象，GEotrellis中大量采用了隐式转换的方式，以及采用kind-projector实现泛型边界控制，这块确实还研究的不够深入，很多地方看的不是很懂，需要继续研究。第二行就是查找包含该点的瓦片。有了这个结果，就可以查找该点对应的数据值。实现代码如下：
val stitched = raster.stitch
val value = stitched.getValueAtPoint(point)
这样就获取到了该点的值，再返回到前台即可。
三、总结
本文为大家简单介绍了如何实时获取点状目标对应的栅格数据值，凡是跟点状目标有关的都可以通过此种方式实现。而且如果是线状目标，可以先转换成多个点状目标然后再逐一获取其值。当然你也可以先通过缓冲区分析，将点状目标或者线状目标变成面，然后采用geotrellis使用（十四）导出定制的GeoTiff一文中介绍的面状对象获取分析的方式来进行处理。
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html