论文总字数：27294字

摘 要

数据可视化可以帮助人们更快的理解数据。在看起来杂乱无章的数据中去寻找事物之间的联系远比在整理过之后的图表中观察要苦难的多。在鸟类的时空迁移之中产生的数据更是非常的复杂。而这些数据对不少课题都有重要的作用。如禽流感病毒的爆发与传播机制一直是很多专家与领域的热点问题却由于数据采集的手段和数据规模的局限，无法在较细的粒度上精准刻画病毒的传播机制。因此，本文致力于开发一款可以采集大量可靠的鸟类数据的数据可视化平台。

鸟类的时空数据具有地域广、时间分布长的特点。单凭个人甚至某一个机构是几乎是无法做到的。好在人群之中有不少鸟类爱好者对热衷对鸟类进行观测，分享。因此本文最困难的一点：采集大量鸟类数据，就可以通过Web来给鸟类爱好者们开放平台来采集数据，并为他们提供可视化的数据检索。而大量的用户势必会导致脏数据这样的问题，因此本文将为之设计权限管理，通过新增 审核的模式保障数据的可靠，隔绝脏数据。

本系统从大的框架上来说是一个前后端分离架构。在后端，采用了SpringBoot架构 MySql数据库设计。同时在代码层次，将模块纵向分割为Controller、Service、Dao三层，使得代码层次清晰，易于维护。在前端，系统采取了Vue.js这个主流框架。在其他帮助可视化的组件上选择了：高德地图、echarts地图、elementUI库等来使数据的可视化展示更加美观。前端的数据请求方式采用axios来异步调用接口。

关键词：数据可视化；地理信息系统； 数据管理； SpringBoot框架； Vue框架

Visualization platform of bird spatio-temporal data based on geographic information

Abstract

Data visualization can help people understand data faster. It is much more difficult to find the connection between things in the seemingly messy data than to observe in the chart after finishing. The data generated during the spatiotemporal migration of birds is even more complicated. These data have important effects on many topics. For example, the outbreak and transmission mechanism of avian influenza virus has always been a hot issue of many experts and fields. However, due to the limitations of data collection methods and data scale, it is impossible to accurately describe the virus transmission mechanism at a finer granularity. Therefore, this article is dedicated to developing a data visualization platform that can collect a large amount of reliable bird data.

The spatio-temporal data of birds has the characteristics of wide area and long time distribution. It is almost impossible for individuals or even an institution alone. Fortunately, many bird lovers are keen to observe and share birds. Therefore, the most difficult point of this article: collecting a large amount of bird data, you can open a platform for bird lovers to collect data through the Web and provide them with visual data retrieval. A large number of users will inevitably lead to the problem of dirty data, so this article will design permission management for it, ensure the reliability of the data and isolate the dirty data through the mode of gift-giving audit.

This system is a front-end and back-end separation architecture from a large framework. At the front end, the system adopts the mainstream framework Vue.js. At the same time, some visual components such as: high moral map (heat map), echarts map, elementUI library echarts, to make the visual display of data more convenient and beautiful. At the same time, the front-end data request method uses axios to asynchronously call the interface and render to the vue layer. At the back end, the SpringBoot architecture MySql database design is adopted. At the same time, at the code level, the module is vertically divided into three layers: Controller, Service, and Dao, which makes the code level obvious and easy to maintain.

Key words:

Data visualization; Geographic Information System; Data management; Springboot; Vue

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 背景介绍 1

1.2 主要内容 1

1.3 组织架构 2

第二章 相关技术基础 4

2.1 前后端分离架构 4

2.2 Web开发前端技术 4

2.3.1 vue框架 5

2.3.2 其他组件与开发环境 5

2.3 Web开发后端技术 6

2.3.1 SpringBoot框架 6

2.3.2 Java开发环境 7

2.3 本章小结 7

第三章 需求分析与概要设计 8

3.1 需求分析 8

3.2 概要设计 10

3.2.1 前端设计 11

3.2.2 后端设计 12

3.2.3 数据库设计 14

3.3 本章小结 15

第四章 系统设计与实现 17

4.1 权限管理 17

4.1.1 登录与注册 17

4.1.2 用户管理 20

4.2 数据管理 21

4.2.1 查询数据 22

4.2.2 删除数据 22

4.2.3 新增数据 23

4.2.4 审核数据 23

4.2.5 拒绝数据 24

4.3 可视化 25

4.3.1 统计信息 25

4.3.2 鸟类分布 28

4.3 本章小结 31

第五章 系统测试 33

5.1 测试方法 33

5.2 测试内容 33

5.2.1 单元测试 33

5.2.2 集成测试 33

5.2.3 兼容性测试 34

5.2.4 回归测试 34

5.3 问题及解决方案 34

5.3.1 跨域问题 34

5.3.2 地图渲染问题 35

第六章 数据统计 37

6.1 鸟类概况 37

6.2 鸟类分布 38

6.3 本章小结 41

第七章 总结与期望 43

参考文献 45

致 谢 47

第一章 绪 论

背景介绍

早在七千万年前，地球可能存在着上百万种鸟类。后来由于各种地质变换，鸟类数量逐渐减少，直至如今只有9000多种。自近代以来，由于人类在农业、工业等行业的迅速发展以及对大自然大规模过度开发，给鸟类的生存带来巨大威胁。近2000年共有139种鸟类灭绝，其中有85种是在十六世纪以后灭绝。

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