原文发布时间：2015-05-28 08:58:40
（FME在交通行业的应用）
翻译：小新
原文地址：http://blog.safe.com/2015/02/real-time-operational-monitoring-lrs-russian-highways/
FME对高速公路实时数据监测很关键，并为之准备需要的空间数据。但是不可预知的公里桩位置让管理线性参考系统比以往的挑战更大。
圣彼得堡位于涅瓦河和波罗的海的交汇的地方，它不仅仅是联合国教科文组织世界遗产——还是一个主要的交通枢纽，把港口的人们和货物与铁路以及俄罗斯的主要高速公路网络连接起来。它也是集成方案解决中心FME狂热爱好者Alexander Tarakanov的家乡，Alexander Tarakanov用FME Server辅助管理48,000公里联邦公路。
Dmitri Bagh，Safe的常驻人员，FME场景建设和分析测试员。近期有一个机会参观Alexander和他的小组正在做的事情，给他留下了深刻的印象。他们为联邦公路高速公路状态中心做的工作中，他们的方法在解决两个难题时表现突出。
第一个是道路实时监测，通过Pentaho传输的4个（很快就扩展到37个）地方当局的不同传感器（对应不同的消息格式）数据，将这些数据与其他数据源进行整合，然后将结果服务于内部子系统。在公路部门的中心办公室，用FME从所有地方当局中收集数据，并为相邻子系统使用。
其次，更具体的空间挑战是所有的这些事情是基于线性参考系统，在这个系统中，公里桩没有名称或位置未知。
实时高速公路数据收集
情况中心（Situation Center）有多个子系统，每个子系统像GIS一样，为特定的应用领域设计，如监测、通知、报告等等。FME Server驱动数据采集系统，该系统由Alexander的小组负责，并为其他系统提供数据。系统间通过SOAP协议连接，因此FME的XML和HTTP能力得到了广泛使用。
XMLTemplater，使用标准模板把气象信息转换为SOAP使用
来自不同传感器和服务的数据，例如自动气象站、交通、卡车重量、移动传感器以及视频供稿，都通过FME Server的任务调度，按照预定义的时间间隔，抓取数据自动执行工作空间。
大部分数据以不同的XML呈现，这些数据被转换并提供给其他监测系统进行分析。
使用HTTPUploader分发实时消息
LRS（线性参考）的挑战：模糊的里程桩
一个相当独特的挑战是他们需要在高速公路上围绕实际里程桩进行处理。在道路管理部门比较常见的情况是使用线性参考系统，这样可以把道路矢量根据需要的数据分析类型按照多种方式进行分割。
在这种情况下，实际存在的里程桩是难以预测的。
例如，里程桩号356可能位于距道路起点356公里+80米的地方。里程桩号9000可能位于900公里+150米的地方。
为里程桩创建度量
解决方案是根据每个里程桩（SHP文件）的实际xy坐标，利用FME工作空间生成一系列对应的虚拟度量。
对于每条路，使用MeasureGenerator创建一组1公里长的度量，并使用PointOnLineOverlayer转换器找到实际里程桩与道路矢量的交点。需要进行很多打断、度量提取、邻近查找操作，然后把这些点与恰当的（规则间隔）虚拟里程桩关联起来。
通过一系列FeatureMerger转换器保存实际里程桩的原始坐标，并对度量的端点添加调整。 生成的结果数据足够灵活，可以在实际里程桩与不规则的名称和位置之间进行解译，这是GIS系统的LRS处理需要的功能。
Alexander做的工作从多个方面来说都具有重要的意义。他面对的挑战不仅仅是线性参考系统的处理，并对开源ETL系统建立了实时监控，这个开源系统的空间处理能力有限，需要处理来自37个区域的数据，并为其他系统提供服务，因此他们的系统应该是做了很多特别的处理。
“当成立情况中心时，一个重要的任务是需要存入大量的真实数据，包括实时数据。在我们的项目中，我们通过道路传感器、道路车辆数据、道路路况信息、路况质量等指标数据进行数据收集。FME是创建这种基础设施的有效平台。FME可以作为标准的ETL系统。但是我们知道，在国家或州的管理中，有80%以上的信息是空间数据。因此，除了收集数据外，FME对于解译部分非空间制图数据，例如作为LRS工具来说非常有用。因此，FME已被证明是创建情况中心，用于监测空间分布对象，例如道路网的有效基础平台”——Alexander Tarakanov
期待他后面做的事情。
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