关于基于Android上ArcGIS Server GP服务的调用，已经有前辈给出了很好的例子：
http://blog.csdn.net/esrichinacd/article/details/9231815
以及官方的帮助文档：
https://developers.arcgis.com/android/sample-code/viewshed/
详细通过仔细学习上面的内容，您也可以基本了解GP服务的使用过程。
本文我们主要将以下三部分内容：
1.学会使用使用ArcMap构建等值线GP服务模型
2.学会使用ArcGIS Server发布我们创建的GP服务模型
3.学会ArcGIS Runtime for Android下异步调用GP服务，绘制等值线
其中前两部分可本博客其他文章有详细说明可参考：
http://www.cnblogs.com/potential/archive/2012/10/27/2742355.html
这篇文章使用的是10.0的ArcGIS Server，而这里我们使用的是10.1的 ArcGIS Server,因此在此我们也会提到10.1下如何来发布我们的服务。如果您熟悉GP服务的发布过程，可直接跳转至第三部分。
第三部分的内容主要解决以下几个问题：
1.如果根据现有的坐标信息和对应的属性数据，构造相应的地理要素？例如：现在有某个省的个监测点的降雨数据(监测点经纬度，及监测点的降雨量)，那么如何在地图上对这些监测点的数据进行反映？
2.如何在Android平台上根据这些监测点的数据来对整个地区进行插值呢？并将等值线添加到Android移动平台的地图中？
3.如何根据等值线的值，动态设置其不同的颜色呢？
一、使用ArcMap构建等值线的GP服务模型
既然我们要创建等值线那么，肯定需要绘制等值线的数据，即进行等值线绘制的点。而等值线又是怎么得到的呢？很简单，根据这些点的位置和其表示的值（如该店的降雨量，浓度值等）对其进行插值。插值的过程就是根据已有的点来计算某一未知区域的点的浓度值。
常用的插值方法有拉格朗日插值，克里金插值，反距离插值，样条函数插值等。一般情况下我们选择反距离和克里金插值，如果想得到非常平滑的插值结果，则可以采用三次样条插值。
插值完成之后,实际上得到的是更多的点，而绘制等值线就是将具有相同属性值的点连接起来得到等值线。通常情况下我们需要自己代码完成插值过程和追踪等值点的算法。并连接等值点。但是在ArcGIS中有内置的插值工具和等值线工具供我们使用。但是在ArcGIS中各个功能模块都是一个单独的工具，而通过上面的分析我们知道绘制等值线至少有两个过程：1.插值，2.依据插值结果绘制等值线
因此依据上面的分析我们通过ArcMap的Model Builder可以构建如下的工具模型：
但是通常情况下上述得到的等值线有可能不会很平滑，如果需要较平滑的等值线可以再加上一个平滑工具，如：
通过加上平滑工具，设置平滑容差，可以得到较为平滑的等值线。
二、 发布GArcMap构建的GP服务模型
在ArcGIS Server 10.1中，发布GP服务的方式较之前有所改变，不再是发布GP服务模型本身，而是发布在GP服务模型在ArcMap运行之后的结果,如图所示：
然后出现发布服务的选项：
- publish a service:直接将现有模型结果发布为GP服务。
- Save a service definition file:保存为服务定义文件，可以用于在ArcGIS Server Manager中发布为服务。
Overwrite an existing service：覆盖当前的ArcGIS Server 服务。
- 这里我们选择第二个选项，Save a service definition file.这样的好处是可以在ArcGIS Manager上远程发布。同时sd文件也很容易迁移到其他的机器。
保存为sd文件之后，登陆ArcGIS Server Manager页面，点击发布服务：
然后点击选择文件，选择之前在ArcMap中保存的服务定义文件(.sd).然后点击下一步。
之后选择发布服务的名称，和所在服务的目录。
最后点击下一步，发布服务。在服务发布之后登陆服务的rest页面可以查看服务的具体参数信息：
接下来我们就需要开始编码来调用我们这里的GP服务实现绘制等值线的功能。到此我们的绘制等值线的GP服务以及发布完成，接下来就是编码的过程。当然为了确保您的GP服务能够正确运行，建议在编码之前，通过ArcMap来验证一下您的GP服务。验证过程可参考之前的博文，鉴于篇幅在此不再赘述。
三、 ArcGIS Runtime for Android 调用异步GP服务绘制等值线
本文开发环境：
- ArcGIS Runtime for Android -10.2.2
- Eclipse Java EE IDE for Web Developers - Version: Juno Service Release 2
- JDK-7
- Android 4.0.3及以上（ArcGIS Runtime for Android 10.2.2要求OPENGL 2.0环境，Android 4.0.3及以上版本的模拟器支持2.0的OPENGL）
- ArcGIS Server 10.1
调试过程在真机上实现
3.1 ArcGIS Runtime for Android GP服务调用过程
首先我们需要了解GP服务的几个问题：
3.1.1.查看当前GP服务是异步还是同步
ArcGIS 的GP服务有异步和同步的两种模式，默认情况下(ArcGIS Server 10.1)使用的是异步模式。
通过REST页面的参数我们也可以知道GP服务时何种模式：
或者
Asynchronous表示的是异步模式,Submit Job也表示异步模式，他们是对应的。
3.11.2 异步和同步的区别
异步模式通常适用于模型较复杂，运行时间较长的GP服务，而同步适用于模型较简单，运行时间较短的GP服务。
- 对于同步的GP服务，需要等待服务执行完成，然后再去获取结果
- 对于异步的GP服务，无需客户端等待，但是需要客户端去查询GP服务执行的状态，如果执行完成，然后再去获取结果，所有的过程需要开发人员自己编写代码，包括服务调用，状态轮询等。在ArcGIS Runtime for Android中并没有提供类似与.net下的回调函数，以方便我们获取GP服务结果(如果您使用过C#+Silverlight/WPF/Win8/Windows Phone下的GP服务，我们知道异步执行GP服务有个JobCompeleted事件，我们可以在该事件回调函数中写获取GP服务结果的代码)。而ArcGIS Runtime for Android中并没有这样的事件供我们使用。
3.2 ArcGIS Runtime 调用GP服务的详细过程
ArcGIS Runtime for Android 中调用GP服务的核心类是：Geoprocessor.该类封装了调用GP服务所需的方法。其中较为重要的如下表所示：
| 方法名称 | 返回值 | 描述 |
| execute(List<GPParameter> parameters) | GPResultResource | 用于开始调用同步GP服务，GP服务执行完成之后，返回GP服务的结果 |
| submitJob(List<GPParameter> parameters) | GPJobResource |
用于开始调用异步GP服务，并返回本次GP服务调用的相关信息(如标示id，状态等)。和同步不同的是每一次异步调用GP服务都会生成一个jobID来标示每一次GP调用的任务，通过这个jobId我们可以找到该次GP服务调用的状态，结果。 |
| checkJobStatus(String jobId) | GPJobResource | 检查指定jobid对于GP服务的当前状态，如服务是否提交,是否执行成功了，或者是否执行失败了等。 |
| getResultData(String jobId, String parameterName) | GPParameter | 根据指定的jobid，获取指定的名称的GP服务结果，注意所有的GP服务参数类型都继承至GPParameter |
| getResultImage(String jobId, String parameterName) | GPParameter | 获取GP服务的结果，并以图片的方式返回(GPMapImage，GPRasterDataLayer),主要用于结果地图服务 |
Geoprocessor构造函数有两个重载，都必须传入GP服务的地址。
下面我们以上述绘制等值线的基础为例子，来具体说明如何让调用GP服务。
通过之前绘制等值线GP服务的REST页面，我们知道请求GP服务需要三个输入参数和一个输出参数(计算结果这里即表示等值线),我们先看一看输入参数：
- ForecastPoints: 预测点要素集，表示进行等值线绘制的点，且必须带有concentration属性，concentration属性即为点要素的属性，表示改点代表的浓度值，类型是GPFeatureRecordSetLayer
- Contour_interval ：等值线间距，类型是：GPDouble
- Smoothing_Tolerance ：平滑容差，类型 GPLinearUnit
而在调用GP服务时，我们需要将上述的参数添加到GPParameter类的集合中(List<GPParameter>),最后调用GP服务传递的是List< GPParameter>集合。
下面我们来构造上述GP服务参数，首先我们新建一个类,取名：GPService，然后定义所所需的参数：
private static final String FORECAST = "FORECAST";// 调试标示
private Geoprocessor geoprocessor = null;// GP服务变量
private GPFeatureRecordSetLayer forecastPointFeatures = null;// 预测点要素集
private GPDouble contour_interval = null;// 等值线间距
private GPLinearUnit smoothing_Tolerance = null;// 平滑容差
private ArrayList<GPParameter> gpParameters = null;// GP服务参数集合
public static GraphicsLayer contourLineGraphicsLayer;// 等值线图层
public GraphicsLayer gridPointGraphicsLayer;// 网格点图层
private static MapView mapView = null;// MapView控件
private ArrayList<Graphic> forecastGraphicList = null;// 预测点集合
double startx, starty;// 绘制网格的起始
private Timer checkStatusTimer;// 时钟，用于轮询GP服务执行的状态
并实例化：
//实例化参数
geoprocessor = new Geoprocessor("http://192.168.1.181:6080/arcgis/rest/services/Interpolation/ContourServiceWithSmoothOption/GPServer/ContourToolWithSmoothOption");
forecastPointFeatures = new GPFeatureRecordSetLayer("ForecastPoints");
contour_interval = new GPDouble("Contour_interval");
smoothing_Tolerance = new GPLinearUnit("Smoothing_Tolerance");
gpParameters = new ArrayList<GPParameter>();
gridPointGraphicsLayer = new GraphicsLayer(GraphicsLayer.RenderingMode.DYNAMIC);
contourLineGraphicsLayer = new GraphicsLayer(GraphicsLayer.RenderingMode.DYNAMIC);
forecastGraphicList = new ArrayList<Graphic>();
startx = x;
starty = y; //取得当前的MapView对象
setMapView(map);
//设置GP服务的默认参数
contour_interval.setValue(3);//设置默认等值线间距是3
smoothing_Tolerance.setDistance(30);//设置默认容差是30
smoothing_Tolerance.setUnits("esriMeters");//设置容差单位为米
说明：10.2的ArcGIS Runtime for Android 的API中对于GraphicsLayer有了很大的改进，在声明GraPhicsLayer对象时可以指定Gphics的渲染模式，当指定为DYNAMIC时可以极大优化Graphic的加载速度，从而提高用户体验。同时为了简化整个过程，这里我们用于绘制等值线的点，以及其对于的浓度值并不是真实的数据，我们将采用代码来生成模拟的数据,具体过程是：用户输入一个点，以该点为中心生成21x41个网格点。当然换成真实数据的过程一样。下面是生成模拟数据的方法，这里我们使用了一个椭圆的函数来构造浓度值，因此我们预期的等值线应该是一个一个的椭圆，此外还需要注意的是用于预测的点要素集必须包含concentration属性，因为我们这里服务器端的GP服务是根据concentration属性来绘制等值线的。要素的的属性数据是以键值对的方式存放的。
private void CreateGrid()
{
int drawOrder = 1;
for (int i = -10; i <= 10; i++)
{
for (int j = -20; j <= 20; j++)
{
Map<String, Object> attributes = new HashMap<String, Object>();
attributes.put("concentration", Math.pow(i, 2) / 10 + Math.pow(j, 2) / 20);
attributes.put("xindex", i);
attributes.put("yindex", j);
drawOrder++;
Graphic graphic = createGraphic(startx + i * 400, starty + j * 200, attributes, drawOrder);
//网格点图层
gridPointGraphicsLayer.addGraphic(graphic);
//预测点要素集
forecastGraphicList.add(graphic);
}
}
}
在构造完所需的参数之后，我们添加集合辅助方法：
//设置等值线间距参数
public void setContourIntervalValue(double interval)
{
contour_interval.setValue(interval);
}
//设置平滑容差
public void setSmoothToleranceValue(double tolerance, String units)
{
smoothing_Tolerance.setDistance(tolerance);
smoothing_Tolerance.setUnits(units);
}
//创建渐变的颜色
public int[] createColorSet()
{
int[] colors = new int[6];
for (int i = 0; i <= 5; i++)
{
colors[i] = Color.argb(254, i * 51, 255 - i * 51, 0);
}
return colors;
}
//构建用于分类渲染的样式
public ClassBreaksRenderer createClassBreaksRenderer(int[] colors, double maxValue, double minValue)
{
ClassBreaksRenderer contourBreaksRenderer = new ClassBreaksRenderer();
double stepValue = (Math.ceil(maxValue) - Math.floor(minValue)) / colors.length;
for (int i = 0; i < colors.length; i++)
{
ClassBreak classBreak = new ClassBreak();
double max = (i + 1) * stepValue + Math.floor(minValue);
double min = i * stepValue + Math.floor(minValue);
classBreak.setClassMaxValue(max);
classBreak.setClassMinValue(min);
classBreak.setSymbol(new SimpleLineSymbol(colors[i], 3, com.esri.core.symbol.SimpleLineSymbol.STYLE.SOLID));
contourBreaksRenderer.addClassBreak(classBreak);
}
return contourBreaksRenderer;
}
//够着GraPhic对象，并输入指定的属性数据
public Graphic createGraphic(double x, double y, Map<String, Object> attributes, int drawOrder)
{ Graphic graphic = new Graphic(new Point(x, y), new SimpleMarkerSymbol(Color.BLUE, 6, STYLE.CIRCLE), attributes, drawOrder); return graphic;
}
注意：在ArcGIS Runtime for Android的API中，没有单独为Graphic提供添加属性(Attributes,如果您熟悉.net下的ArcGIS api,那么您应该知道可以通过Graphic的addAttributes方法来为Graphic添加属性)，由于没有类似.net下的addAttributes方法，因此在需要给Graphic添加方法时只能通过两种方式：
- 在构造Graphic的时候就将我们的属性数据传递过去，比如本文使用的方法。
- 通过将Graphic添加到GraPhicsLayer，然后调用GarphicsLayer的updateGraphic(int id, Map<String, Object> attributes)方法来更新Graphic的Attributes属性。
定义好参数以及相关的辅助方法后，下面就来完成请求GP服务的代码，定义一个StartGPService方法：
为了使得请求GP服务时不影响前台的UI线程，因此我们重新new一个线程，因为如果直接在UI线程来添加用于预测的网格点(21x41)会有卡顿的现象。
public void StartGPService()
{
new Thread(new Runnable()
{ public void run()
{
// TODO Auto-generated method stub
CreateGrid();
// 输入要素的要素类型，必须与GP服务所对应
forecastPointFeatures.setGeometryType(Type.POINT); // 设置坐标系为102100坐标系
forecastPointFeatures.setSpatialReference(SpatialReference.create(SpatialReference.WKID_WGS84_WEB_MERCATOR_AUXILIARY_SPHERE));
geoprocessor.setOutSR(forecastPointFeatures.getSpatialReference());
geoprocessor.setProcessSR(forecastPointFeatures.getSpatialReference());
// 将裁剪要素的坐标系设置为与预测点要素的坐标系一致
forecastPointFeatures.setGraphics(forecastGraphicList); for (Graphic testGraphic : forecastPointFeatures.getGraphics())
{
Log.i(FORECAST,
"(" + testGraphic.getAttributeValue("xindex").toString() + "," + testGraphic.getAttributeValue("yindex").toString() + ")="
+ testGraphic.getAttributeValue("concentration").toString());
} gpParameters.add(forecastPointFeatures);
gpParameters.add(contour_interval); Log.i(FORECAST, "Submitting job thread is: " + Thread.currentThread().getName()); getMapView().post(new Runnable()
{
public void run()
{
// TODO Auto-generated method stub
getMapView().addLayer(gridPointGraphicsLayer);
Log.i(FORECAST, "ADD FORECAST POINT TO LAYER COMPLETED");
}
});
submitJobandPolling(geoprocessor, gpParameters);
}
}).start(); }
这里的submitJobandPolling方法如下，大致过程是：
1.提交当前的GP服务请求绘制等值线。
2.提交完成之后，取得当前的请求的JobId。
3.通过Timer，同时根据当前的JobId轮询该GP服务的执行状态
4.如果GP服务执行完成，则停止轮询
5.如果GP服务执行成功，则获取GP服务的结果：getResultData(jobId,"ContourLine"),得到GPParameter
6.因为是等值线，所以结果是线要素，因此我们将GPParameter转为GPFeatureRecordSetLayer。
7.读取GPFeatureRecordSetLayer中的Graphic，即等值线
8.根据等值线的值(contour属性)分类渲染等值线。
9.将等值线图层添加到地图中
代码如下：
void submitJobandPolling(final Geoprocessor gp, List<GPParameter> params)
{
try
{
GPJobResource gpjobResource = gp.submitJob(params);
JobStatus jobstatus = gpjobResource.getJobStatus();
final String jobid = gpjobResource.getJobID();
Log.i(FORECAST, "jobid " + jobid);
Log.i(FORECAST, "jobstatus " + jobstatus);
if (jobstatus != JobStatus.SUCCEEDED)
{
Log.i(FORECAST, "Start Check GP Status...");
checkStatusTimer = new Timer();
checkStatusTimer.schedule(new TimerTask()
{
@Override
public void run()
{
// TODO Auto-generated method stub
try
{
Log.i(FORECAST, "Checking Status is running..."); Log.i(FORECAST, "Polling thread is: " + Thread.currentThread().getName()); GPJobResource gpjobResource = gp.checkJobStatus(jobid);
JobStatus status = gpjobResource.getJobStatus();
Log.i(FORECAST, "jobstatus " + status);
boolean jobcomplete = false; if (status == JobStatus.CANCELLED || status == JobStatus.DELETED || status == JobStatus.FAILED || status == JobStatus.SUCCEEDED || status == JobStatus.TIMED_OUT)
{
jobcomplete = true;
}
if (jobcomplete)
{
if (status == JobStatus.SUCCEEDED)
{
Log.i(FORECAST, "START GETTING GP Service Result... "); GPParameter result = gp.getResultData(jobid, "ContourLine");
Log.i(FORECAST, "GETTING GP Service Result COMPLETED");
Log.i(FORECAST, "convert GP Service Result to GPFeatureRecordSetLayer"); GPFeatureRecordSetLayer resultLayer = (GPFeatureRecordSetLayer) result;
Log.i(FORECAST, "convert GP Service Result Type completed"); Log.i(FORECAST, "Create Graphics from GP Service Result");
double maxContour = 0;
double minContour = 0;
for (Graphic graphic : resultLayer.getGraphics())
{
if (Double.parseDouble(graphic.getAttributeValue("Contour").toString()) > maxContour)
{
maxContour = Double.parseDouble(graphic.getAttributeValue("Contour").toString());
} else if (Double.parseDouble(graphic.getAttributeValue("Contour").toString()) < minContour)
{
minContour = Double.parseDouble(graphic.getAttributeValue("Contour").toString());
} contourLineGraphicsLayer.addGraphic(graphic);
} Log.i(FORECAST, "Create Render Colors"); int[] colors = createColorSet();//
for (int i = 0; i < colors.length; i++)
{
Log.i(FORECAST, "Color[" + i + "] = " + colors[i]);
}
Log.i(FORECAST, "MAXVALUE: " + maxContour + ";MINVALUE: " + minContour);
ClassBreaksRenderer classBreaksRenderer = createClassBreaksRenderer(colors, maxContour, minContour);
classBreaksRenderer.setField("Contour");
classBreaksRenderer.setMinValue(0.0); contourLineGraphicsLayer.setRenderer(classBreaksRenderer); Log.i(FORECAST, "Create Graphics Completed"); Log.i(FORECAST, "Add Graphics to MapLayer"); getMapView().post(new Runnable()
{
public void run()
{
// TODO Auto-generated method stub
getMapView().addLayer(contourLineGraphicsLayer);
if (MainActivity.dialog.isShowing())
{
MainActivity.dialog.dismiss();
}
Log.i(FORECAST, "Add Graphics to map layer Completed");
}
});
} else
{
Log.i(FORECAST, "GP failed");
}
checkStatusTimer.cancel();
}
} catch (Exception e)
{
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
if (MainActivity.dialog.isShowing())
{
MainActivity.dialog.dismiss();
}
checkStatusTimer.cancel();
}
}
}, 1000, 2000);
}
} catch (Exception e)
{
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
if (MainActivity.dialog.isShowing())
{
MainActivity.dialog.dismiss();
}
}
}
到此关于GP服务的准备过程全部完成，下面我们开始编写调用的代码，有了上面的工作，下面的就很容易了：
首先我们看一下Android界面的布局：
这里加载本地数据为预留功能。
然后我们实例化一个GPService对象，传入自动绘制预测点要素集所需的起点坐标和MapView对象，然后设置等值线间距和平滑容差，最后调用GP服务即可。代码如下：
if (current_Point == null)
{
Toast.makeText(MainActivity.this, "请先在地图上添加计算计算原点", Toast.LENGTH_LONG).show();
return;
}
EditText intervalEditText=(EditText)MainActivity.this.findViewById(R.id.interval_value_EditText);
EditText toleranceEditText=(EditText)MainActivity.this.findViewById(R.id.smooth_value_EditText);
if(Double.parseDouble(intervalEditText.getText().toString())<=0){
Toast.makeText(MainActivity.this, "等值线间隔必须大于0", Toast.LENGTH_LONG).show();
return;
}
if(Double.parseDouble(toleranceEditText.getText().toString())<=0){
Toast.makeText(MainActivity.this, "平滑容差必须大于0,且注意单位是米", Toast.LENGTH_LONG).show();
return;
} GPService gpservice = new GPService(current_Point.getX(), current_Point.getY(), mMapView);
gpservice.setContourIntervalValue(Double.parseDouble(intervalEditText.getText().toString()));
gpservice.setSmoothToleranceValue(Double.parseDouble(toleranceEditText.getText().toString()), "esriMeters");
dialog= ProgressDialog.show(MainActivity.this, "绘制等值线...", "正在请求GIS服务....請稍後！");
gpservice.StartGPService();
最后等待我们的等值线出来吧。
最后的效果图：
总结：
关于GP服务，实际上无论Java平台还是C#平台，无论Silverlight，Flex还是JavaScript，无论Window Phone 还是Android(IOS没有了解过，不是很清楚，屌丝没有苹果机真啊....)他们调用GP服务的过程基本上都是一样一样的，注意是基本上。因此多少还是有些差别，但是总体上来说都遵循这样的过程：
1.声明Geoprocessor变量，指定GP服务地址。
2.根据GP服务，声明其所需的参数，并添加到GPParameter集合(其他平台名字也行稍有不一样)
3.根据异步和同步，执行调用GP服务的方法
4.获取GP服务的结果
了解了这个过程那么您就知道GP服务该如何使用了。
一点题外话：
再次写博客，发现上一次还是一年以前，不由的感慨时间飞逝，这一年中，浑浑噩噩的感觉就过去了，然后匆匆忙忙的找了份工作，然后马上就要毕业了...留给自己的时间也已不再太多，听很多工作的朋友说工作了就身不由己了，甚至连自己的时间也不是自己的啦，所以我想趁着自己还没有被剥削自己，干点自己想干的事情...
一年了，说长不长，说短不短，失去了很多，也收获了很多，我想至少博客园收获了100个粉丝，虽然不多，但是却也是一笔不小的财富，或者这是笔者有生以来最大的粉丝群了。因此我想既然写了这个博客，那么就得继续努力，就得坚持。
最后感谢您能读完这篇博文，因为它确实长了点，但是还是希望您能有所收获，希望或多或少能帮助您解决遇到的问题，也希望您继续关注我的博客，如果您觉得好就点个赞，有什么建议也欢迎您留言一起讨论...
欢迎转载，版权所有：博客园，Mr|Right