關于基于Android上ArcGIS Server GP服務的調用，已經有前輩給出了很好的例子：
http://blog.csdn.net/esrichinacd/article/details/9231815
以及官方的幫助文檔：
https://developers.arcgis.com/android/sample-code/viewshed/
詳細通過仔細學習上面的內容，您也可以基本了解GP服務的使用過程。
本文我們主要將以下三部分內容：
1.學會使用使用ArcMap構建等值線GP服務模型
2.學會使用ArcGIS Server發布我們創建的GP服務模型
3.學會ArcGIS Runtime for Android下異步調用GP服務，繪制等值線
其中前兩部分可本博客其他文章有詳細說明可參考：
http://www.cnblogs.com/potential/archive/2012/10/27/2742355.html
這篇文章使用的是10.0的ArcGIS Server，而這里我們使用的是10.1的 ArcGIS Server,因此在此我們也會提到10.1下如何來發布我們的服務。如果您熟悉GP服務的發布過程，可直接跳轉至第三部分。
第三部分的內容主要解決以下幾個問題：
1.如果根據現有的坐標信息和對應的屬性數據，構造相應的地理要素？例如：現在有某個省的個監測點的降雨數據(監測點經緯度，及監測點的降雨量)，那么如何在地圖上對這些監測點的數據進行反映？
2.如何在Android平臺上根據這些監測點的數據來對整個地區進行插值呢？并將等值線添加到Android移動平臺的地圖中？
3.如何根據等值線的值，動態設置其不同的顏色呢？
一、使用ArcMap構建等值線的GP服務模型
既然我們要創建等值線那么，肯定需要繪制等值線的數據，即進行等值線繪制的點。而等值線又是怎么得到的呢？很簡單，根據這些點的位置和其表示的值（如該店的降雨量，濃度值等）對其進行插值。插值的過程就是根據已有的點來計算某一未知區域的點的濃度值。
常用的插值方法有拉格朗日插值，克里金插值，反距離插值，樣條函數插值等。一般情況下我們選擇反距離和克里金插值，如果想得到非常平滑的插值結果，則可以采用三次樣條插值。
插值完成之后,實際上得到的是更多的點，而繪制等值線就是將具有相同屬性值的點連接起來得到等值線。通常情況下我們需要自己代碼完成插值過程和追蹤等值點的算法。并連接等值點。但是在ArcGIS中有內置的插值工具和等值線工具供我們使用。但是在ArcGIS中各個功能模塊都是一個單獨的工具，而通過上面的分析我們知道繪制等值線至少有兩個過程：1.插值，2.依據插值結果繪制等值線
因此依據上面的分析我們通過ArcMap的Model Builder可以構建如下的工具模型：
但是通常情況下上述得到的等值線有可能不會很平滑，如果需要較平滑的等值線可以再加上一個平滑工具，如：
通過加上平滑工具，設置平滑容差，可以得到較為平滑的等值線。
二、 發布GArcMap構建的GP服務模型
在ArcGIS Server 10.1中，發布GP服務的方式較之前有所改變，不再是發布GP服務模型本身，而是發布在GP服務模型在ArcMap運行之后的結果,如圖所示：
然后出現發布服務的選項：
publish a service:直接將現有模型結果發布為GP服務。
Save a service definition file:保存為服務定義文件，可以用于在ArcGIS Server Manager中發布為服務。
Overwrite an existing service：覆蓋當前的ArcGIS Server 服務。
這里我們選擇第二個選項，Save a service definition file.這樣的好處是可以在ArcGIS Manager上遠程發布。同時sd文件也很容易遷移到其他的機器。
保存為sd文件之后，登陸ArcGIS Server Manager頁面，點擊發布服務：
然后點擊選擇文件，選擇之前在ArcMap中保存的服務定義文件(.sd).然后點擊下一步。
之后選擇發布服務的名稱，和所在服務的目錄。
最后點擊下一步，發布服務。在服務發布之后登陸服務的rest頁面可以查看服務的具體參數信息：
接下來我們就需要開始編碼來調用我們這里的GP服務實現繪制等值線的功能。到此我們的繪制等值線的GP服務以及發布完成，接下來就是編碼的過程。當然為了確保您的GP服務能夠正確運行，建議在編碼之前，通過ArcMap來驗證一下您的GP服務。驗證過程可參考之前的博文，鑒于篇幅在此不再贅述。
三、 ArcGIS Runtime for Android 調用異步GP服務繪制等值線
本文開發環境：
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環境，Android 4.0.3及以上版本的模擬器支持2.0的OPENGL）
ArcGIS Server 10.1
調試過程在真機上實現
3.1 ArcGIS Runtime for Android GP服務調用過程
首先我們需要了解GP服務的幾個問題：
3.1.1.查看當前GP服務是異步還是同步
ArcGIS 的GP服務有異步和同步的兩種模式，默認情況下(ArcGIS Server 10.1)使用的是異步模式。
通過REST頁面的參數我們也可以知道GP服務時何種模式：
或者
Asynchronous表示的是異步模式,Submit Job也表示異步模式，他們是對應的。
3.11.2 異步和同步的區別
異步模式通常適用于模型較復雜，運行時間較長的GP服務，而同步適用于模型較簡單，運行時間較短的GP服務。
對于同步的GP服務，需要等待服務執行完成，然后再去獲取結果
對于異步的GP服務，無需客戶端等待，但是需要客戶端去查詢GP服務執行的狀態，如果執行完成，然后再去獲取結果，所有的過程需要開發人員自己編寫代碼，包括服務調用，狀態輪詢等。在ArcGIS Runtime for Android中并沒有提供類似與.net下的回調函數，以方便我們獲取GP服務結果(如果您使用過C#+Silverlight/WPF/Win8/Windows Phone下的GP服務，我們知道異步執行GP服務有個JobCompeleted事件，我們可以在該事件回調函數中寫獲取GP服務結果的代碼)。而ArcGIS Runtime for Android中并沒有這樣的事件供我們使用。
3.2 ArcGIS Runtime 調用GP服務的詳細過程
ArcGIS Runtime for Android 中調用GP服務的核心類是：Geoprocessor.該類封裝了調用GP服務所需的方法。其中較為重要的如下表所示：
| 方法名稱 | 返回值 | 描述 |
| execute(List<GPParameter> parameters) | GPResultResource | 用于開始調用同步GP服務，GP服務執行完成之后，返回GP服務的結果 |
| submitJob(List<GPParameter> parameters) | GPJobResource | 用于開始調用異步GP服務，并返回本次GP服務調用的相關信息(如標示id，狀態等)。和同步不同的是每一次異步調用GP服務都會生成一個jobID來標示每一次GP調用的任務，通過這個jobId我們可以找到該次GP服務調用的狀態，結果。 |
| checkJobStatus(String jobId) | GPJobResource | 檢查指定jobid對于GP服務的當前狀態，如服務是否提交,是否執行成功了，或者是否執行失敗了等。 |
| getResultData(String jobId, String parameterName) | GPParameter | 根據指定的jobid，獲取指定的名稱的GP服務結果，注意所有的GP服務參數類型都繼承至GPParameter |
| getResultImage(String jobId, String parameterName) | GPParameter | 獲取GP服務的結果，并以圖片的方式返回(GPMapImage，GPRasterDataLayer),主要用于結果地圖服務 |
Geoprocessor構造函數有兩個重載，都必須傳入GP服務的地址。
下面我們以上述繪制等值線的基礎為例子，來具體說明如何讓調用GP服務。
通過之前繪制等值線GP服務的REST頁面，我們知道請求GP服務需要三個輸入參數和一個輸出參數(計算結果這里即表示等值線),我們先看一看輸入參數：
ForecastPoints:預測點要素集，表示進行等值線繪制的點，且必須帶有concentration屬性，concentration屬性即為點要素的屬性，表示改點代表的濃度值，類型是GPFeatureRecordSetLayer
Contour_interval ：等值線間距，類型是：GPDouble
Smoothing_Tolerance ：平滑容差，類型 GPLinearUnit
而在調用GP服務時，我們需要將上述的參數添加到GPParameter類的集合中(List<GPParameter>),最后調用GP服務傳遞的是List< GPParameter>集合。
下面我們來構造上述GP服務參數，首先我們新建一個類,取名：GPService，然后定義所所需的參數：
private static final String FORECAST = "FORECAST";// 調試標示
private Geoprocessor geoprocessor = null;// GP服務變量
private GPFeatureRecordSetLayer forecastPointFeatures = null;// 預測點要素集
private GPDouble contour_interval = null;// 等值線間距
private GPLinearUnit smoothing_Tolerance = null;// 平滑容差
private ArrayList<GPParameter> gpParameters = null;// GP服務參數集合
public static GraphicsLayer contourLineGraphicsLayer;// 等值線圖層
public GraphicsLayer gridPointGraphicsLayer;// 網格點圖層
private static MapView mapView = null;// MapView控件
private ArrayList<Graphic> forecastGraphicList = null;// 預測點集合
double startx, starty;// 繪制網格的起始
private Timer checkStatusTimer;// 時鐘，用于輪詢GP服務執行的狀態并實例化：
//實例化參數
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;
//取得當前的MapView對象
setMapView(map);
//設置GP服務的默認參數
contour_interval.setValue(3);//設置默認等值線間距是3
smoothing_Tolerance.setDistance(30);//設置默認容差是30
smoothing_Tolerance.setUnits("esriMeters");//設置容差單位為米說明：10.2的ArcGIS Runtime for Android 的API中對于GraphicsLayer有了很大的改進，在聲明GraPhicsLayer對象時可以指定Gphics的渲染模式，當指定為DYNAMIC時可以極大優化Graphic的加載速度，從而提高用戶體驗。同時為了簡化整個過程，這里我們用于繪制等值線的點，以及其對于的濃度值并不是真實的數據，我們將采用代碼來生成模擬的數據,具體過程是：用戶輸入一個點，以該點為中心生成21x41個網格點。當然換成真實數據的過程一樣。下面是生成模擬數據的方法，這里我們使用了一個橢圓的函數來構造濃度值，因此我們預期的等值線應該是一個一個的橢圓，此外還需要注意的是用于預測的點要素集必須包含concentration屬性，因為我們這里服務器端的GP服務是根據concentration屬性來繪制等值線的。要素的的屬性數據是以鍵值對的方式存放的。
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);
//網格點圖層
gridPointGraphicsLayer.addGraphic(graphic);
//預測點要素集
forecastGraphicList.add(graphic);
}
}
}在構造完所需的參數之后，我們添加集合輔助方法：
//設置等值線間距參數
public void setContourIntervalValue(double interval)
{
contour_interval.setValue(interval);
}
//設置平滑容差
public void setSmoothToleranceValue(double tolerance, String units)
{
smoothing_Tolerance.setDistance(tolerance);
smoothing_Tolerance.setUnits(units);
}
//創建漸變的顏色
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;
}
//構建用于分類渲染的樣式
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;
}
//夠著GraPhic對象，并輸入指定的屬性數據
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，沒有單獨為Graphic提供添加屬性(Attributes,如果您熟悉.net下的ArcGIS api,那么您應該知道可以通過Graphic的addAttributes方法來為Graphic添加屬性)，由于沒有類似.net下的addAttributes方法，因此在需要給Graphic添加方法時只能通過兩種方式：
在構造Graphic的時候就將我們的屬性數據傳遞過去，比如本文使用的方法。
通過將Graphic添加到GraPhicsLayer，然后調用GarphicsLayer的updateGraphic(int id, Map<String, Object> attributes)方法來更新Graphic的Attributes屬性。
定義好參數以及相關的輔助方法后，下面就來完成請求GP服務的代碼，定義一個StartGPService方法：
為了使得請求GP服務時不影響前臺的UI線程，因此我們重新new一個線程，因為如果直接在UI線程來添加用于預測的網格點(21x41)會有卡頓的現象。
public void StartGPService()
{
new Thread(new Runnable()
{
public void run()
{
// TODO Auto-generated method stub
CreateGrid();
// 輸入要素的要素類型，必須與GP服務所對應
forecastPointFeatures.setGeometryType(Type.POINT);
// 設置坐標系為102100坐標系
forecastPointFeatures.setSpatialReference(SpatialReference.create(SpatialReference.WKID_WGS84_WEB_MERCATOR_AUXILIARY_SPHERE));
geoprocessor.setOutSR(forecastPointFeatures.getSpatialReference());
geoprocessor.setProces***(forecastPointFeatures.getSpatialReference());
// 將裁剪要素的坐標系設置為與預測點要素的坐標系一致
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();
}這里的submitJobandPolling方法如下，大致過程是：
1.提交當前的GP服務請求繪制等值線。
2.提交完成之后，取得當前的請求的JobId。
3.通過Timer，同時根據當前的JobId輪詢該GP服務的執行狀態
4.如果GP服務執行完成，則停止輪詢
5.如果GP服務執行成功，則獲取GP服務的結果：getResultData(jobId,"ContourLine"),得到GPParameter
6.因為是等值線，所以結果是線要素，因此我們將GPParameter轉為GPFeatureRecordSetLayer。
7.讀取GPFeatureRecordSetLayer中的Graphic，即等值線
8.根據等值線的值(contour屬性)分類渲染等值線。
9.將等值線圖層添加到地圖中
代碼如下：
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();
}
}
}到此關于GP服務的準備過程全部完成，下面我們開始編寫調用的代碼，有了上面的工作，下面的就很容易了：
首先我們看一下Android界面的布局：
這里加載本地數據為預留功能。
然后我們實例化一個GPService對象，傳入自動繪制預測點要素集所需的起點坐標和MapView對象，然后設置等值線間距和平滑容差，最后調用GP服務即可。代碼如下：
if (current_Point == null)
{
Toast.makeText(MainActivity.this, "請先在地圖上添加計算計算原點", 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, "等值線間隔必須大于0", Toast.LENGTH_LONG).show();
return;
}
if(Double.parseDouble(toleranceEditText.getText().toString())<=0){
Toast.makeText(MainActivity.this, "平滑容差必須大于0,且注意單位是米", 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, "繪制等值線...", "正在請求GIS服務....請稍後！");
gpservice.StartGPService();最后等待我們的等值線出來吧。
最后的效果圖：
總結：
關于GP服務，實際上無論Java平臺還是C#平臺，無論Silverlight，Flex還是JavaScript，無論Window Phone 還是Android(IOS沒有了解過，不是很清楚，屌絲沒有蘋果機真啊....)他們調用GP服務的過程基本上都是一樣一樣的，注意是基本上。因此多少還是有些差別，但是總體上來說都遵循這樣的過程：
1.聲明Geoprocessor變量，指定GP服務地址。
2.根據GP服務，聲明其所需的參數，并添加到GPParameter集合(其他平臺名字也行稍有不一樣)
3.根據異步和同步，執行調用GP服務的方法
4.獲取GP服務的結果
了解了這個過程那么您就知道GP服務該如何使用了。
一點題外話：
再次寫博客，發現上一次還是一年以前，不由的感慨時間飛逝，這一年中，渾渾噩噩的感覺就過去了，然后匆匆忙忙的找了份工作，然后馬上就要畢業了...留給自己的時間也已不再太多，聽很多工作的朋友說工作了就身不由己了，甚至連自己的時間也不是自己的啦，所以我想趁著自己還沒有被剝削自己，干點自己想干的事情...
一年了，說長不長，說短不短，失去了很多，也收獲了很多，我想至少博客園收獲了100個粉絲，雖然不多，但是卻也是一筆不小的財富，或者這是筆者有生以來最大的粉絲群了。因此我想既然寫了這個博客，那么就得繼續努力，就得堅持。
最后感謝您能讀完這篇博文，因為它確實長了點，但是還是希望您能有所收獲，希望或多或少能幫助您解決遇到的問題，也希望您繼續關注我的博客，如果您覺得好就點個贊，有什么建議也歡迎您留言一起討論...
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