PROJ 4.7.0 Library Released

PROJ.4, the major cartographic projections library used by so many geospatial software has released version 4.7.0. From the GFOSS blog: “Important is the regeneration of the “nad/epsg” init file with EPSG 7.1 database which now includes support for the Google Mercator (EPSG:3857). Furthermore, a substantial acceleration in some application environments is gained through a new cache implementation and and various thread safety improvements could be implemented.”

Shapely 1.0.14 released

This release fixes a bug in writing out WKB on 64-bit systems. It was solved by a MapFish user. If you are one, or are writing WKB to PostGIS or another application, an upgrade is recommended. I’ve uploaded an sdist tohttp://pypi.python.org/pypi/Shapely/1.0.14.

libLAS 1.2.1 Released

The open source ASPRS LiDAR data translation toolset named libLAS has released version 1.2.1. From the main site: “libLAS is a C/C++ library for reading and writing ASPRS LAS versions 1.0, 1.1 and 1.2 data. The LAS format is a sequential binary format used to store data from sensors and as intermediate processing storage by some LiDAR-related applications.”

PyWPS Quick Guide & Shapely 1.0.13

On the Python geospatial theme, the Linfiniti Geo blog shares a A quick quide to getting up and running with PyWPS. A quick reminder: WPS stands for Web Processing Service (WPS) and is an OGC standard. From the introduction: “PyWPS is a great project by Jachym Cepicky and Intevation to provide an open (Open Source and Open Standards) implementation of the OGC Web Processing Service spec. In this article, I will give a quick run through of getting up and running enough to have the obligatory “Hello World” service running.” There’s also the news of the release of Shapely 1.0.13, also using Python.

对于ArcGIS来做这件事情相当容易，但是如果想用开源软件实现栅格->矢量的转换，并且做一点空间分析，那么用python是再好不过的。我使用的是python-gdal中的gdal_polygonize.py,注意两点，1）栅格和矢量的目录必须已经产生，2）如果要生成矢量数据，请注意它的类型编码，可以在http://www.gdal.org/ogr/ogr_formats.html查到。下面是使用的log:

usage:
gdal_polygonize [-o name=value] [-nomask] [-mask filename] raster_file [-b band]
[-q] [-f ogr_format] out_file [layer] [fieldname]

Microsoft Windows [版本 6.0.6001] 版权所有 (C) 2006 Microsoft Corporation。保留所有权利。
C:\Windows\system32>f:
F:\>cd PyWorkspace\polygonizing\src\
F:\PyWorkspace\polygonizing\src>python gdal_polygonize.py -h

gdal_polygonize [-o name=value] [-nomask] [-mask filename] raster_file [-b band]
[-q] [-f ogr_format] out_file [layer] [fieldname]

F:\PyWorkspace\polygonizing\src>python gdal_polygonize.py ..\input\year2000.tif ..\output\gml\year2000.gml
Creating output ..\output\gml\year2000.gml of format GML.
0…10…20…30…40…50…60…70…80…90…100 – done.

F:\PyWorkspace\polygonizing\src>python gdal_polygonize.py ..\input\year2000.tif -f “ESRI SHAPEFILE” ..\output\gml\year2000.shp
Creating output ..\output\gml\year2000.shp of format ESRI SHAPEFILE.
0…10…20…30…40…50…60…70…80…90…100 – done.

当然，如果要做空间分析，首先要将数据读入，gdal是必须的，要分析才牵扯到numpy做栅格分析，shapely做矢量分析。记得以前还列出了scipy等，按照长尾理论，这些类库用的机会是很少的，所以我在想，如果要开发一整套基于python的空间类库，是不是有必要引入这个庞大的统计分析模块。自己读过UCSB一些牛人写的程序，他们甚至连数据读入和输出都是自己来写，我方是觉得这似乎没有必要，基于GDAL在GIS业界的声誉和强大功能，引入GDAL是不会错的。

要做空间分析，就牵扯到数据输入、处理，输出三个部分。关于数据输入，我情钟与GeoTiff，虽然大牛们用asc格式（AAGrid）比较多，但是GeoTiff的优势是显而易见。至少在gdal的GTiff driver的create和createCopy方法都会支持。

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    format = "HFA"
    driver = gdal.GetDriverByName( format )
    metadata = driver.GetMetadata()
    if metadata.has_key(gdal.DCAP_CREATE) \
       and metadata[gdal.DCAP_CREATE] == 'YES':
        print 'Driver %s supports Create() method.' % format
    if metadata.has_key(gdal.DCAP_CREATECOPY) \
       and metadata[gdal.DCAP_CREATECOPY] == 'YES':
        print 'Driver %s supports CreateCopy() method.' % format

其次，在数据读入这里，我建议自己先确定整个分析研究区的情况，比如大小，投影，转换，控制点什么的，这些metadata数据最好是import一个基本数据，比如import base year的土地利用情况。其实对于这点，大家可以思量以前用ArcMap加载数据的情况，如果要设置一个layer的相关信息，包括投影信息，extent信息等，我们都会选择导入项目中和该数据具有相同metadata的数据。通过以上分析，可以看出，如果要建立一个基本研究区，可以通过以下两种方法：

• 自己制作数据的metadata，相对而言，比较麻烦，
• 导入相关信息的metadata，方便，不过需要有相关信息，如果没有，只有用前者。

例如,

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    def init_from_name(self, filename):
        """
        Initialize file_info from filename
        filename -- Name of file to read.
        Returns 1 on success or 0 if the file can't be opened.
        """
        fh = gdal.Open( filename )
        if fh is None:
            return 0
        self.filename = filename
        self.bands = fh.RasterCount
        self.xsize = fh.RasterXSize
        self.ysize = fh.RasterYSize
        self.band_type = fh.GetRasterBand(1).DataType
        self.projection = fh.GetProjection()
        self.geotransform = fh.GetGeoTransform()
        self.ulx = self.geotransform[0]
        self.uly = self.geotransform[3]
        self.lrx = self.ulx + self.geotransform[1] * self.xsize
        self.lry = self.uly + self.geotransform[5] * self.ysize
 
        ct = fh.GetRasterBand(1).GetRasterColorTable()
        if ct is not None:
            self.ct = ct.Clone()
        else:
            self.ct = None
        return 1

这样就有了一个基本研究区概况的类，这样我们做分析的时候，就不用不停的去获取metadata信息，另一个需要注意的是关于nodatavalue，这个以前在用erdas和arcgis做分析的时候并没有太多注意，不过如果要用python编程，nodatavalue的值是个很重要的部分，搞不好，你在做slope分析或者做hillshade的时候，把不需要分析的值加以分析，产生错误的结果。一般情况下，如果是和邻域无关的空间分析还好点，如果和邻域有关，那结果肯定是有问题的。比如说，你要做一个moore准则的CA，如果你不设定nodatavlue那么，这样一来所有做为nodata的部分全部都死亡掉了，然后进入了整个loop。

对于nodatavalue，我个人的看法是，首先要有一个整个研究区的nodatavlue，这样方便我们输出结果，其次很多情况下，栅格数据不光包括DEM数据，（float数据，一般在-8000～8000之前），slope数据（90以下），AHP法和delphi法得到的打分数据（基于打分标准，可能有float 0~1, float 0~100, byte 0~255， int 0～1000 or 10000）,光栅值数据（如果是一个band，那么就是byte 0～255）. 这样看来，还是找不到一个合理的nodatavalue，因为大家的nadata的range实在是太多了，比如说用 数据类型的最大或者最小值做nodatavalue的。
GDAL data type minimum maximum
Byte 0 255
UInt16 0 65,535
Int16, CInt16 -32,768 32,767
UInt32 0 4,294,967,295
Int32, CInt32 -2,147,483,648 2,147,483,647
Float32, CFloat32 -3.4E38 3.4E38
Float64, CFloat64 -1.79E308 1.79E308
比如，如果是Byte，就用 0 或者 255， Int16 就用 -32768 或者32767.针对此，我看了gdal的python sample和perrygeo自己推荐的一些实例，（一句题外话，这两个项目的python代码推荐有空大家读一读，还蛮有启发的）,最好的方法是Band.GetNoDataValue()，然后输出的时候再Set.NoDataValue()。

刚才扯到了栅格数据的range问题，当然具有具体地理意义的栅格数据的range我没法去设定，但是关于打分数据，我觉得我们可以规定一个范围，比如说0～1，然后数据类型用float，切记，这只是个打分数据，数据输出的时候，可能还要进行分数在加以reclassify。其实用栅格进行处理打分只是一个最基本的问题，相关问题还有进行标准化，离散化，空间运算等。这些时候，就很难控制一个值域。所以我觉得，不能去控制输入数据的值域，我们能做的，就是在读入数据后进行必要的标准化运算。

最后说说输出，PIL，Pylab，gdal，mapnik都有产生图片的方法。总而言之，如果你还要进行地理分析，或者不想引入其他类库，gdal，PIL就够用了。

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    # Output the Array
    format = "GTiff"
    driver = gdal.GetDriverByName( format )
    dst_ds = driver.Create( outfile, ds.RasterXSize, ds.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32 )
    if ds.GetGeoTransform():
        dst_ds.SetGeoTransform(ds.GetGeoTransform())
    if ds.GetMetadata():
        dst_ds.SetMetadata(ds.GetMetadata())
    if ds.GetProjection():
        dst_ds.SetProjection(ds.GetProjection()) 
    dst_ds.GetRasterBand(1).SetNoDataValue( noDataValue )   
    dst_ds.GetRasterBand(1).WriteArray( outArray )

Pylab是用来进行数值分析，和统计分析时使用的。

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pylab.imshow(result)
pylab.savefig("/XXX.png")
pylab.draw()

如果你要进行美化渲染并以一种很好的形式表现，mapnik是个不错的选择，现在mapnik已经更新到0.6.0了，变化还是很大的，有空给大家介绍介绍。

最后说说架构，建议大家可以读读几个项目的源代码，比如cage，urbansim，gdal python sample。如果你只是先实现一些小功能，那么看看perrygeo的python tools还是挺有帮助的。 就先说这么多，有空再和大家聊。

开源软件并不是指可以访问源代码。开源软件的发行必须遵守如下的标准：

1. 自由重新发行

许可证不应该限制任何参与者销售或者将软件作为另一包含不同程序的集合软件的一部分发行。许可证不应要求为销售支付版税或其它费用。

基本原理：通过限制许可证来拥有自由的重新发行，我们排除了由放弃长期收获来获得短期利益的诱惑。如果我们不这么做，合作者将面临很大的压力，甚至可能不再选择开源软件.

2. 源代码

程序中必须包含源代码，同时也必须允许以源代码形式或编辑的形式来发行。如果某一形态的产品并没有和源代码一起发行，那么也必须要有一个众所周知的获取源 代码的方法。这种获取仅仅是为了节省成本，可以免费从网络上下载。源代码必须以一种对程序员友好的格式下载，便于他们编辑。那些故意写得很模糊的源代码是 不允许的。中间形态例如计算机与处理程序或译码机的输出是不可接受的。

基本原理：我们要求能够接触清晰的源代码是因为离开这些源代码，我们无法设计程序。既然我们的目的是使进化更简化，我们需要修改液变得更容易。

3. 衍生作品

许可证必须允许修改和衍生作品，并且必须允许他们在源软件的许可证条例下得以发行。

基本原理：仅仅能够阅读源代码并不能帮助程序员独立阅读和快速改进程序。为了能够高效率的修改程序，人们需要对修改进行测试和再发行。

4. 源代码的完整性

只有当许可证允许发行还有源代码的补丁文件时，才会限制源代码的发行。许可证会要求衍生作品用不同于原作品的文件名或版本号。

基本原理：鼓励进步是件好事，但是用户有权知道谁对他们正在使用的软件负责。作者和维护人员相应的也有权知道他们要提供什么样的支持，并保护他们的声誉。

因此，开源软件许可证 必须 保证源代码可以被访问，但是可以要求他们以原始的基础代码加补丁的方式发行。这样，“非正式“的改动就可见，同时也有别于基础代码。

5. 禁止歧视个人或组织

许可证不得歧视任何个人和组织。

基本原理：为了从过程中将利益最大化，最大化的人员和组织的多样性也可以为开源做出贡献。因此我们禁止任何开源许可证将任何人排除在外。在某些国家，包括美国，对某些软件有出口限制。OSD许可证可能向一些获许可的人发出警告，提醒他们要遵守法律。然而，许可证本身可能并不包括这些限制条款。

6. 禁止歧视任何使用目的

许可证不得限制任何人将程序使用于任何目的。例如，它不能限制程序应用于商业或遗传学研究。

基本原理： 这项条款的主要目的是为了禁止许可证限制将软件用于商业。我们欢迎商业用户加入我们的社区，而并不感觉到被排斥。.

7. 许可证的发行

程序附带的权力必须对程序再发行的任何对象有效，而不需再执行任何附加的许可证。

基本原理: T这项条款的目的是禁止通过非直接的手段，例如要求非公开的协议，来关闭软件。

8. 许可证不许特定于某一产品

程序附带的权力不得受制于程序是某一软件发行的一部分。如果程序摘取于这一软件的发行，应用于或在软件的许可证条款下发行，软件再发行的所有干系人应该拥有与源软件发行同样的权力。

基本原理： T这项条款防止了另一种许可证陷阱。

9. 许可证不得限制其它软件

许可证不得对其它同得到许可的软件一同发行的其他软件进行限制。例如，许可证不得要求通过同一媒体发行的其他软件也为开源软件。

基本原理: D开源软件的发行人有权对自己的软件做出自己的决定。

GPL和这要求一致。软件只有在形成一个独立作品的时候才继承GPL。

10. 许可证必须技术中立

许可证条款不得倾向于任何技术或界面风格。

* Adding Analytic Muscle to Spinning Globes: Bulking Up Google Earth and Virtual Earth With PostGIS.
* Upgrade to Grid Service with Web Processing Service
* Pleiades: Building a RESTful, Open Source GIS for the Humanities
* Geoserver and Open Standards: A Success Story
* IBM DB2 Express-C: A Free Database for Open Source Spatial and XML Development
* Google Earth Powered by MapGuide
* A Web-Based Open Source Image Server
* A year in the life of OpenStreetMap: How OSM is mapping the world.
* Transitioning Low Earth Orbit Satellite Archive Data from Informix (Geodetic DataBlade) to PostgreSQL (PostGIS)
* Security Considerations for Geospatial Applications in Web 2.0

The final FOSS4G program will include 110 more presentations, for a grand total to 120 30-minute presentations, 16 90-minute labs, 12 3-hour workshops, one code sprint, and thousands and thousands of beers!
PS：the bold tilted ones is what i concerned. Especially the first and the last ones.

The annual Free and Open Source Software for Geospatial (FOSS4G) conference brings together the people who create, use, and support open spatial software. No other event brings together members of the open source development, open data creation, and open standards promotion communities like FOSS4G — it is truly a “meeting of the tribes”.

FOSS4G is presented by the Open Source Geospatial Foundation, and is an essential event for:
Developers exploring new tools and techniques for building spatial applications.
Managers interested in how open source is being put to practical use around the world.
Companies looking to connect with open source communities and align their development with open source trends.
Users seeking a more collaborative relationship with their tools and the people who make them.

FOSS4G takes place September 24-27, 2007, at the Victoria Conference Center, in Victoria, British Columbia, Canada. Attendees at previous conferences have described the event as the best they ever attended — join us and learn why! Sign up for the conference newsletter to be notified when the call for papers opens, and registration begins.

1. OSGeo will be a synergetic force, fostering new cooperation and collaboration between projects.
2. OSGeo will struggle with being “all things to all people” but will settle into its niche by year-end.
3. Quantum GIS will release version 1.0, five years after its conception.
4. The FOSS4G 2007 conference in Victoria will be the biggest ever, bringing together all facets of the OS GIS community. Commercial GIS vendors will be lurking about the conference floor in significant numbers.
5. The Big Commercial GIS vendors will continue to take notice of OS GIS although by year-end its likely they “still won’t get it”.
6. A “killer” web mapping interface will be developed and cause a mini-revolution across the geospatial web space.
7. An odd alliance will develop between an OS GIS project and a big commercial GIS vendor.
8. Paul Ramsey will finally throw up his hands and implement raster support in PostGIS.
9. GRASS GUI debate/discussion/development will heat up again, the result being a new improved interface.
10. I will be exposed as a charlatan and unable to predict anything in the future.      

      转载自3Snews,某某人对GIS行业的十个预测。有几条读起来比较搞笑。不过我到不相信QGIS真能发布1.0，毕竟还有很多路要走。现在还是0.8,不过我很希望QGIS能结合GRASS，并作为他的GUI而发布，这时才是真正的1.0版本，（不过说实话，现在QGIS+GRASS是不的实验项目，毕竟他说明there is a An Idea leading the Guantum’s way.）

      FOSS4G in Victoria? 不错不错，and a huge amount of commercial GIS Vendors. 不过我真希望FOSS4G someday will be held in Beijing. 按照中科院陈荣国老师的话，等我们有了足够多的开源项目，这个时候，也是我们要将它展示给世界的时候。（简要介绍下FOSS4G的办会思路，每年都要还一个大洲，美洲、欧洲、大洋洲、亚洲，按照规律，下一届应该是在亚洲举办，但是国内的开源项目实在是太少了。不过最近OSGeo中国中心在推广和地理信息科学与技术有关的开源项目方面做了很多工作，希望它能一路走好。）

      A “killer” web mapping interface？perhaps i do not believe in it.中国的政府官员还是不太信任开源的力量。在很多国人看来，开源就是免费，而免费就意味着不完善，不稳定。这些官员更愿意去尝试ArcIMS，而不是去寻找MapServer或者GeoServer的帮助。

     Alliance between OS Projects and a big commercial GIS Vendor 已经不是需要憧憬的事情，Autodesk和OSGeo的合作已经是现实的事情了。当然有人说Autodesk不能算是十分的Geospatial，但是确实Autodesk再有和ESRI分庭抗礼的意思。

     And finally comes my dear Paul Ramsey, 这个来自加拿大的Blond Hair Gentleman, 他的文章总是给人思考，而且孜孜不倦地在网络上帮助他人。如果PostGIS支持Raster，那是再好不过地。

     Author终于承认自己是个charlatan了，连我也不得不这样觉得。不过即使是是在bragging about，但是我也希望这些可以实现的，Let OpenSource GIS change our Earth. 

1. 趋势一：开放源代码的架构方法将开始主导市场
2. 趋势二：专用的自成体系将推动业务应用朝着新方向发展
3. 趋势三：SOA和行业标准将有助融合传统和开放系统
4. 趋势四：开放源代码提供商将采用系统集成商和渠道销售战略
5. 趋势五：企业将资金投入到能带动业务增长和创新的开放系统

趋势一：开放源代码的架构方法将开始主导市场

虽然开放源代码软件日臻成熟，并开始在主流企业中得到接受，但事实证明，如果它们随意地分散部署，就不可能充分发挥出最佳功能以配合企业级应用——Linux操作系统也有同样情况。企业计算需要安全和具备更多基本功能的生产环境，如锁定、备份/恢复以及其它企业计算的基础架构要求。

很少有企业拥有足够的内部专业技术，能管理和整合传统系统与开放源代码堆栈，拥有专业技术并能为企业提供帮助的开放源代码提供商更是屈指可数。2007年，购买开放源代码的企业将意识到，他们需要一个整体架构。企业客户将转向求助于系统集成商来为他们制定蓝图，以创建和管理基础架构，符合他们整合合适的开放源代码元件并优化其性能的业务战略需求。

趋势二：专用的自成体系将推动业务应用朝着新方向发展

LAMP（Linux、Apache、MySQL和PHP/Python/Perl）群集使用着重在以通用功能（如操作环境和数据库服务）为重点，迄今为止是大部分开放源代码项目的基础。这种现状即将发生显著变化。2007年，企业采用更多的不同开放源代码群集使用的情况将呈上升趋势。这些软件群集用于专门用途，如商业智能、内容管理和输出管理。每个专用软件群集将构成一个“黑匣子”——也就是一个即插即用、可配置程度最低的构件，完全适用于现代化数据中心环境，能顺利完成工作。此类解决方案将协助IT管理人员解除如何整合开放源代码软件的忧虑，从而专心开发和管理创新系统，以支持业务增长。

2007年，Unisys将进行专用的软件群集的重点开发，这是商业智能（BI）融合的开始。 Unisys副总裁兼系统与科技事业部开放源代码解决方案总经理Ali Shadman表示：“过去，内容管理一直是与商业智能分离的，而主要集中在管理文件方面。现在，我们可以看到两者在语义Web中的融合。”语义Web提供了全面掌握所有信息内容的方法，包括动态和静态信息（如PDF），它将在整个企业中实现更加先进的数据分析。

趋势三：SOA和行业标准将有助融合传统和开放系统

企业开始更多地采用服务导向架构（SOA），而这种架构需要传统系统与开放系统相互交换信息，这将帮助消除两种环境之间的差别，实现更低成本和更强功能的最佳结合。开放源代码软件源于行业标准，技术日趋成熟，在2007年它将是一个非常有效的工具，用于整合事务处理、流程、数据事物——特别是在一些复杂领域，如异构平台之间的高容量事务处理整合。

趋势四：开放源代码提供商将采用系统集成商和渠道销售战略

购买开放源代码的企业将掌握更多相关知识，从只有初步构想的潜在客户发展成为试用者和熟练使用者，并提出更加复杂的要求。因此，开放源代码技术提供商必须更大程度地依赖系统集成商和专门提供垂直解决方案的提供商，来销售他们重点满足专门行业需求的技术解决方案。建立和创建堆栈的厂商将求助于渠道经销商帮助他们将产品推向市场，建立系统集成商、增值分销商（VAR）、独立软件厂商（ISV）组成的生态系统，弥补他们在技术支持和营销力量方面的稀缺资源。

趋势五：企业将资金投入到能带动业务增长和创新的开放系统

大多数企业将使用开放源代码视为一条降低成本的途径——包括在技术购买和长期拥有方面。许多企业现在正在使用或即将使用SOA，通过现有应用为新市场提供新服务或更有效地发展新应用，以推动业务利润增长。据预测，具有远见的企业将在2007年开始采用开放源代码软件，从而为他们增加更多优势，提升竞争力并促进创新。

1. 服务器虚拟化 2. 新型数据中心技术 3. 网格计算 4. 液体冷却 5. 开源软件 6. 信息接入 7. 普适计算 8. 网络聚合 9. Web 2.0 10.多内核处理器

老实说，这10项技术中，很多都是新的字眼，比如服务器虚拟化、核新型数据中心技术。但是也有很多都是和GIS紧密结合的。而且也是我在06年的时候也无时不在关注的技术。比如格网计算（grid computing）、开源软件（OpenSource Software, OSS）、网络聚合（RSS）、Web 2.0以及多内核处理器。

我第一听说grid computing是在05年时，测绘学报上李德仁院士的一篇 关于建立国家格网的文章，当时只是觉得李老师又在玩新概念了。但是当我今年去武大的时候，在web service session里听到了两篇关于grid的presentations时，我觉得格网离我们是越来越近了。

OSS可以说改变了我对GIS的理解。以前只是知道Arc－XXX，现在很多新的GIS相关的开源软件进入了我的视线，抛开软件本身的功能不去论断，OSS最大的优点就是对软件代码编写工作或者说是对软件代码学习的分享，这是最为关键的一点。

RSS是IT发展的产物，大量的信息，让Net-citizens无法去全面掌握，甚至连收集它的事件都没有，网络聚合提供了一种方式，同时更有很多大型厂商对RSS的支持。最初的firefox，Opera, 以及微软的IE 7,Google Reader 以及国内经常使用的抓虾，都是对RSS的一种实践。06年中，OGC也出台了GeoRSS，看来，GIS融入主流IT是不可当的趋势啊。

Web 2.0更多的是一种概念的聚合。ka－map、CartoWeb等都在2.0化 。其实我个人认为，Web 2.0更多的是人们对如何提高客户端利用效率的探视过程，所以一直借以beta之名。更高效的网络利用是人们对网络逐步发展的要求。grid也是一种方式。

2007就要来了，希望GIS在社会主义康庄大道上迈步向前，也希望我的生活更加快乐。

Paul said that If you want people to switch you need to make the transition as painless as possible. Firefox got people to switch to IE by

• *Making better software
• *Not making user learn a new UI for interacting with the web
• *importing all their IE favorites
• *THEN building in cool new features that keep people around

So, uDig Team have to do is make something better than ArcGIS, but not so much better that it is not familiar to the existing user base, that works transparently with all their existing data and presumably their .mxd files too. And meanwhile give it away for free.

Paul said, Open source is not about users, it is about developers. It is only about users in so far as users become sufficiently engaged in the project that they either become developers themselves, or support developers through careful bug finding or documentation.

At last, Paul describe the correct models by his point of view. He said that the FireFox or Open Office are incorrect modles, because they are something a litte aberrate. Paul said the correct models are Linux, Apache, Perl, PostgreSQL，not user-friendly, but still very useful.

Joomla!的优秀特点

当然每个知名的开源码程序都会有其吸引人的优点，反之当然会有缺点。以下整理出在网络上来自使用者对Joomla!程序的喜好重点：

1. 先进的网站技术的运用： Joomla!应用了非常多的网站进步的新技术，像是「网站快取技术」可以加速网站的反应与效能。「RSS新闻联播与新闻读取」是最近十分热门的网站新闻读取的技术，在部落格程序中（Blog）中十分常见。「SEO搜寻引擎最佳化」这个是目前所有网站必备的技术之一，这个功能主要是让搜寻引擎更容易的浏览您网站上的数据，让更多人在搜寻引擎上找到您的网站，相当于为自己的网站带来更多的人潮和商机。
2. 庞大的附加套件及商机：来自全球上千种不同网站应用的附加套件及美工设计布景，都是以这套系统为基础而开发。使用者可以很方便的安装上这些附加套件，如同在桌上计算机中的Windows操作系统中，安装新的软件一般。开发社群总是发挥无止尽的创意，不断的开发符合使用社群需求的产品。Joomla!的商用套件市场目前也有许多价廉物美的软件及美工设计布景主题。
3. 简单且丰富的操作接口：Joomla!的操作接口除了美观之外，也花了很多心力在设计这些接口的简易操作性。虽然初次使用者，需要花一点时间学习一下操作的方式，才能运用自如。但相信学会使用之后，这是很值得的。另外可搭配的多种所视即所得编辑程序，更可让对网页设计语言不熟悉的管理者，很简易的就可以管理和编辑网站上的文章。
4. 高度的客制和开发的弹性：对于网站程序开发者和美工设计者，Joomla!保留了最大的客制化弹性和整合能力。全世界的网站相关开发人员，都十分关注与推荐这套系统。是由于这套系统不断在强大能力与客制弹性之间找寻平衡点，受到许多知名厂商的使用。
5. 全世界超过一万个网站的使用见证：自从Mambo 1.0版本以后，全世界有超过一万个网站使用这个系统作为架站用的核心系统，其中不乏大公司的网站，例如最有名的保时捷网站（巴西）、三菱公司全球网站、麦克杰克森的官方网站等等，。

根据Joomla!官方的统计，2006年3月份在官方的社群上已有超过26000的注册会员。代表目前对于这个系统的重视与积极参与的人是很多的。藉由使用社群和开发社群的良好互动，充分发挥了开源码程序的开发正向回馈，目前有愈来愈多优秀的美工设计及程序研发人才投入开发的行列。

官方核心开发小组目前有22名，都是来自全世界的开源码程序精英。其它分有以下的小组，总人数超过100人：

1. 文件小组：负责文件的撰写。
2. 翻译小组：来自全世界40多个语系的负责小组，负责翻译语系及在当地推广。
3. 网站管理小组：管理官方网站的上稿、程序写作与论坛的维护。
4. 公关小组：参与全世界各地（大部份在欧美）的开源码活动，推广Joomla!程序。

Joomla!名称的由来

这个名称来自非洲斯瓦希里语的方言”Jumla”，意思是”一起”（All together）或”as a whole”. 可以使用非常多的外挂功能组件（上千多种），让网站上的应用更丰富。另外Joomla!有很独特的布景样版系统，可以让你设计与众不同的网站外观。这也是Joomla!在这个市场最为人津津乐道的一个优点。

Joomla!的历史

Mambo软件最早在2001年五月份由澳洲Miro公司所开发，由于Miro公司有商业化的考虑，原先发布并采用GNU/GPL授权的软件版本，在版本3.0.5之后就不再支持。
后来由Robert Castley（现已离开核心小组）接手后续的开发原始码版本，并招募新的志愿者。Mambo发展至4.5.1版本之后，整合了许多新的网站技术，以及新的操作接口，在2004年获得Linux User & Developer Award 2004的「Best Linux or Open Source Software」奖项，自此大放异彩从此，在开源码的内容管理系统中占有一席之地，受到使用社群的高度重视。
Mambo 2005年8月后由于原先的所有人Miro公司，希望能深入参与开发工作及决定未来的发展方向，引起和核心开发小组之间的意见不合，前开发小组领导人Eddie Andrew带领几乎八成的原小组成员，成立新的开源码计划Joomla!。而原有的Mambo计划，则由Miro公司重新招募成员与自行雇用开发人员，继续发展下去。目前Joomla!发布的1.0.x版本与Mambo4.5.2版本功能相差无几。

Joomla!的技术规格
Joomla! 1.0.x的技术规格如下：

• 开放原始码程序
• 具有大型且健全的使用及开发社群
• 有针对注册用户提供简单的文件审核等级
• 在线说明文件
• 网页快取机制，可以提升忙碌网站的效能
• 资源管理功能
• 广告管理（广告广告牌功能…其它）
• 媒体（图片、档案）上传与管理功能
• 内容显示排程功能
• 内容联合供稿（RSS）
• 适合于搜寻引擎连结技术（SEF）
• 多国语言化（接口）
• 内容自动化程序技术（又称作mambots）
• 进阶及分离式的管理系统
• 进阶的套件/附加程序/样版布署系统
• 简单但功能强大的样版系统（大部份是以HTML码撰写，没有复杂的样版式语法需要先学习，只有一些PHP的宣告码需要加进去）
• 阶层式的用户存取群组
• 简单的访客统计功能
• 支持多种所视即所得（WYSIWYG）内容编辑程序
• 简单的投票功能
• 内容评等系统

是不是更多的社区对于Open Source Geospatial information Software来说是个更好的选择，单纯的一个基金会可能不能起到凝听多元声音的目的。Paul Ramsey一直有自己的想法，而且在自己的blog中也表达了相同的忧虑。

但是，今天在OGIS的社区里看到这样的一个poll，问题是说，OGIS是不是应该加入OSGeo。有多达83％的成员还是乐于看到一个更加庞大的OSGeo的。还有9％的人表达不确定，而7％的人表示否认。虽然QGIS的Core Members还是有很多疑虑，但是他们还是在考虑到来到广大社区关于加入OSGeo的呼声了。

Web GI-System: Geo-data, Geo-analysis,  statistics, the transfer-model, the server & client

看来，等我从武汉回来，除了写那本书，也可以开始看看R和GRASS了。

R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are some important differences, but much code written for S runs unaltered under R.

R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible. The S language is often the vehicle of choice for research in statistical methodology, and R provides an Open Source route to participation in that activity.

One of R’s strengths is the ease with which well-designed publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed. Great care has been taken over the defaults for the minor design choices in graphics, but the user retains full control.

R is available as Free Software under the terms of the Free Software Foundation’s GNU General Public License in source code form. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms and similar systems (including FreeBSD and Linux), Windows and MacOS.
The R environment

R is an integrated suite of software facilities for data manipulation, calculation and graphical display. It includes

    * an effective data handling and storage facility,
    * a suite of operators for calculations on arrays, in particular matrices,
    * a large, coherent, integrated collection of intermediate tools for data analysis,
    * graphical facilities for data analysis and display either on-screen or on hardcopy, and
    * a well-developed, simple and effective programming language which includes conditionals, loops, user-defined recursive functions and input and output facilities.

The term “environment” is intended to characterize it as a fully planned and coherent system, rather than an incremental accretion of very specific and inflexible tools, as is frequently the case with other data analysis software.

R, like S, is designed around a true computer language, and it allows users to add additional functionality by defining new functions. Much of the system is itself written in the R dialect of S, which makes it easy for users to follow the algorithmic choices made. For computationally-intensive tasks, C, C++ and Fortran code can be linked and called at run time. Advanced users can write C code to manipulate R objects directly.

Many users think of R as a statistics system. We prefer to think of it of an environment within which statistical techniques are implemented. R can be extended (easily) via packages. There are about eight packages supplied with the R distribution and many more are available through the CRAN family of Internet sites covering a very wide range of modern statistics.

R has its own LaTeX-like documentation format, which is used to supply comprehensive documentation, both on-line in a number of formats and in hardcopy.

PS: to combine R and other OpenGIS software together to build WebGIS is an alternative of statistics software..

LGPL
    LGPL是GPL的一个为主要为类库使用设计的开源协议。和GPL要求任何使用/修改/衍生之GPL类库的的软件必须采用GPL协议不同。 LGPL允许商业软件通过类库引用(link)方式使用LGPL类库而不需要开源商业软件的代码。这使得采用LGPL协议的开源代码可以被商业软件作为类库引用并发布和销售。
但是如果修改LGPL协议的代码或者衍生，则所有修改的代码，涉及修改部分的额外代码和衍生的代码都必须采用LGPL协议。因此LGPL协议的开源代码很适合作为第三方类库被商业软件引用，但不适合希望以LGPL协议代码为基础，通过修改和衍生的方式做二次开发的商业软件采用。
GPL/LGPL都保障原作者的知识产权，避免有人利用开源代码复制并开发类似的产品。

    Richard Stallman是GNU创始人和GPL的创造者，Stallman开发的比较著名的GPL软件包括GNU GCC和GNU Emacs。其中Emacs在Stallman独立开发的早期也是卖钱的。Stallman定的Emacs售价为每份150美元.

最近在SVG 内置脚本和外部脚本的引用上有些小问题，有空专心研究一下。

1．巴西航空航天局的TerroLib项目（http://www.dpi.inpe.br/terralib/），可以基于其提供的模块开发从中间件到产品的各类GIS应用。

2．俄国人利用Java开发的ww2d项目（http://ww2d.org/），令我比较激动的产品，源代码很少，但可以加载NASA（美国航空航天局）在World Wind项目中使用Blue Marble高精度数据。打算研究一下，将其集成到Eclipse的富客户端产品框架之内。（下为其截图）

3．OSSIM项目（http://www.ossim.org）应用于遥感、摄影测量等的高效平台，不过这些不太在行，OSSIM在GIS方面应用也很广，有建立三维数字地球的osgPlanet组件。

4．作用于统计领域的R2语言，可以应用在空间统计分析等领域中，这个以后慢慢了解。

以下来自 http://www.openworkbench.org/
Open Workbench 1.1.4 is an open source desktop application that provides robust project scheduling and management functionality. Already the scheduling standard for more than 100,000 project managers worldwide, Open Workbench is a free and powerful alternative to Microsoft Project. Released in December 2005, Open Workbench 1.1.4 provides significant new enhancements and bug fixes. For more information on version 1.1.4, please review the Open Workbench 1.1.4 Release Notes. The source code for Open Workbench 1.1.4 is also available on SourceForge.
Open Workbench provides all the functionality and benefits that project managers expect in a world-class scheduling application:
Open Workbench can be used and distributed free of charge throughout an enterprise.
Open Workbench is a stand-alone desktop application that provides robust project scheduling functionality.
Open Workbench provides the unique ability to generate project schedules based on resource constraints.
Open source developers will find a ready-made community of business users interested in their enhancements and extensions. The source code and other developer information are available on SourceForge.
The open source distribution and community development model will now bring quality, innovation and cost advantages to the project management world.
Open Workbench can also be used in a fully integrated fashion with CA’s Clarity solution. Please visit www.niku.com/go/owb for more details.

中国开源软件推进联盟主席　陆首群

软件是IT产业的重要支柱之一。国内软件发展的突出问题是软件的创新路线问题。我们以系统软件的创新来作分析，系统软件是最基础、最核心、创新难度也最大的软件，系统软件一般指操作系统、数据库、中间件和软件的开发工具、编译器、编程环境等，其中操作系统又在系统软件中处于龙头地位。
开发一个大型操作系统，难度很大。我们以微软开发的Windows-Vista及其新版的Office为例，微软投入了9000多个开发设计人员；投入80-90亿美元开发资金(有人估计，围绕与Vista的配套，微软及其合作伙伴投入的开发资金约为其2倍，即160-180亿美元)，如此，Vista及其新版Office的开发资金总计约为240-270亿美元；开发工作历时6年。微软于去年7月份推出Windows Vista Beta 1测试版，今年5月23日推出了Vista Beta 2测试版，并计划于2007年1月向全世界发布Vista正式的产品版。应该说Vista的开发，对微软历年来推出的Windows版本有一定的继承性，微软为了开发、提升新的性能，也为了防止别人“兼容”仿制，不惜重写了近60%的源代码。微软在开发、测试Vista过程中，曾发现27628个程序缺陷(Bug)，虽然不断进行改正(或是打补丁)，但至今(截止7月5日)尚有5700个程序缺陷未获解决。比尔•盖茨本人对明年1月能否准时(不再拖期)正式发布Vista产品版也没有信心。

Windows操作系统是一种私有的商业软件，从技术上看，不可否认它是一部伟大的作品(或一种知名品牌的产品)，但如果按照Windows-Vista如上的开发条件，无论从财力、人力、时间的投入上看，目前中国是不具备自主开发大型操作系统条件的。

为了开发自主创新的操作系统，只有另辟蹊径，走开源软件创新之路，以便充分利用开源的软件资源，在巨人的肩膀上继续攀登，才有出头之日。

目前国内企业虽然推出了几款Linux操作系统产品的发行版，作为开发这种产品的起步，其成绩当然要加以肯定，个别版本也较突出，但总的来说，自主创新的技术含量不高，还处于学习、模仿阶段，缺乏深层次的研发能力，一些企业或组织还多少染上浮躁、炒作的毛病。关于国内研发的“某某”操作系统，有人认为它违反了自由/开源软件许可协议，属于作假、侵权行为，它把本来从伯克利(BSD)移植来的大量源代码资源宣称是“自主开发”的成果，起码也未按FreeBSD许可协议对资源的来源作出公开声明；对其真正自主开发的东西所占比重多少，在评估上也有争议，至少关于工程化实现技术的自主开发较少触及。一些企业主要是做下载国际开源社区公开的源代码，作简单的代码迁移，比较深入的也不过利用多次测试、纠错的成果，打补丁作一些相应的改进；面对两个“BSP”未能进行深入开发。一个BSP，即“主板支持包系统(Board Support Packages)”,意思是指：当把一个操作系统移植到一个新的硬件平台上时进行的(驱动)软件(及源代码)的开发工作，国内一些企业尚未触及，另一个BSP，即“大量同步平行计算技术(Bulx-Synchronous Parallel)”，国人虽然开发了“服务器集群的并行虚拟网络服务系统”，并已由国际开源社区登记，但我们的企业尚未在自己开发的Linux操作系统中采用；至于目前在国外开源操作系统中当作技术潮流而开发的“IT虚拟机技术”(Fedora、OpenSuSE等社区已开始使用)，国内企业更未触及。在开源软件的内核开发方面，国内企业一般只是简单地移植“官方内核(Official Linux Kernel)”，并未根据自已的使用条件和应用领域，对围绕官方内核的“上载模块”进一步作度身定制、重新编译，以便开发一个增加许多新特性，并更稳定、更高效的内核出来。国外知名的Linux企业(如RedHat、Novell等)，在其发布版中公布的内核源代码与官方的内核源代码之间，存在约3-5%的偏差(他们并不是简单移植，而涉及到他们在最短期间内在很多不同来源的补丁中选择的最佳补丁)，这是为了他们消除产品缺陷，进一步优化产品性能的目的。官方内核监护人Andrew Morton跟我说，对这种偏差的“度”的把握，主要是依靠工程经验。相对而言，国内企业在开发中，往往忽视工程化实现技术，尚缺乏把握偏差“度”的能力，因而并无偏差设计的举措。国内一些人尚未弄明白：开源软件开放式的开发机制不同于传统产品(包括传统私有软件)封闭式的开发机制。开源软件的开发过程是：首先建立开源社区(目前在国内自建开源社区尚缺一些必要条件，只能先利用好国际开源社区的机制)，由开源社区组织全球“志愿者”(或企业、测试基地等组织的“Linux/OSS技术小组/中心”)进行“集体开发，合作创新”，并将与产品全面性能相映射的全部源代码实行公开、开放。这是开源软件开发过程中的先导的社区开发过程。国人或国内企业只有持续参与社区开发的过程，才能深入了解整个开源软件(产品)的全部隐性技术，即设计思想、设计原理、体系结构、顶层设计(全局概念)和工程经验等；了解“志愿者”递交并为社区录用的“软件包”在整个“开源操作系统树(Linux Tree)”中的位置、历史变迁和影响，了解各软件模块间的协同、耦合、调用的关系，以及它们的配置效应；并从中增长自己的经验和才干。这种亲身参与和从此积累的工程经验，是在以后完成后续的企业开发过程中所必不可少的。目前我们为国际社区所选中的“抢占性(Preemption)”的“代码行”(或“软件包”)的人数，或为国际社区登记加入“开源操作系统树(Linux Tree)”的“代码行”(或“软件包”)的人数还很少，可喜之点，近年呈逐步上升的趋势，如“Linux虚拟服务器(LVS)”、“灰狐社区”的“Jfox应用服务器”、“智能通用输入法”等已为国际社区注册登记；特别要指出的是：国人对ext3文件系统改写的部分代码，对USB串行总线改写的部分代码，以及“Linux虚拟服务器(LVS)”等开发项目已进入了“开源内核(Linux Kernel)社区”。目前关于在最大的国际社区Source Forge开发平台上立项并主持有影响力的系统级项目的人，国人也已实现了“零的突破”，而且多起来了，国人关于“Windows驱动软件模块”在Sourge Forge上的立项，已引起全球广泛的关注，这个项目是能在Windows环境中读写Linux ext3文件系统的软件模块。我们这里强调的是“重视社区开发”、“重在参与”、“需要更多的国人参与”、“从中积累工程经验、增长才干”。

如果开发过程停留在社区开发阶段，这时的社区发布版虽然已可展示产品的全面性能，但操作尚不稳定，计算效率也未优化，灵活扩展性不够，质量有待提高，产品成熟度也待催化。为了开发出稳定、优化、成熟的产品，必须紧跟着一个后继的企业开发过程，这样才能形成完整的开发过程。在“社区开发”基础上的“企业开发”，主要开发“工程化实现技术”，是具有“自主开发、自主创新”性质的。当然其中也含有“核心技术”。我们要再次强调，只有广泛持续参与社区开发过程并从中积累经验、增长才干，才有可能在企业开发(即工程化实现技术开发)中取得成功。对于这一点也是很多人不明白的。Ubuntu社区的创始人Mark Shuttleworth曾给我写信，Ubuntu的桌面或服务器Linux发布版(产品)，虽然源代码是全部开放的(与源代码相应的核心技术自然也是公开的)，但它还含有不开放的核心技术，并可以进行技术转让。其所谓“可转让的核心技术”，主要就是体现在“工程化实现技术”中。

我过去就曾多次指出，自由/开源软件的全部技术是由全部开放的源代码所表征的公开性技术和不公开的工程化实现技术(或专有技术、隐性技术、工程经验、测试技术和商业秘密)所构成的共生技术。共生技术的两部分都含有核心技术，一部分是公开的，集体开发、合作创新的；另一部分是不公开的，可进行自主开发，自主创新的。

国外一些Linux企业对其某些自动编译工具，自动缺陷显示工具，在CD盘上软件模块自动集成环境，以及某些自动测试工具，一般也是不开放的。

孤立地推出Linux操作系统(产品)还是不够的，它必须要与IHVs、ISVs、SIs配套、集成，形成生态系统，即在相互连接的界面上要实行兼容、互操作，为最终用户提供共同的技术支持，为此必须让这些配套厂商对Linux操作系统进行严格的“质量认证”(测试工作)，从认证测试中发现问题，进一步修改完善设计，这是改进产品性能，提高产品质量必不可少的条件(顺便指出，测试技术是开源产品开发设计的重要手段)。目前，一些国内的Linux厂商正在与国内外有关配套商协同展开这方面工作，但工作展开面还远远不够。

另外，开源软件的产品性能还存在一个不断改进、完善，不断深化、升级的动态过程，因此要持续不断进行“社区开发”与“企业开发”两个相互衔接、互相补充、不断循环的开发过程，要在开发设计的不同阶段开展各种测试(专项测试、开发测试、编译测试、二进制回归测试、社区版测试、产品版测试、用户质量认证和应用测试)和纠错工作，以及不断按生态系统进行集成测试和纠错工作。以便改进、完善、提升开源软件的开发设计。

一些外来的Linux操作系统(产品发布版)，由于对中文环境的二次开发不足，在国内本地市场上的适用性也遇到一些问题。

提高国内开源软件开发设计水平，要从大学生的教育培训抓起。近年来，国内已有上百所大学开设了Linux/OSS课程，这是可喜的现象。我看关键是要培养学生的“动手能力”，初步积累“工程经验”。斯坦福大学的做法值得我们借鉴：他们选择一个最小化的Linux操作系统(约100K左右)，辅导学生开发设计(一个学期能出成果)，目标是要放在PC机上能跑，(而不是在仿真/模拟器上跑)。

总之，自由/开源软件是一种低成本(由于全部源代码开放，构成整个软件的“程序”，以及“文档”，通常是可以免费的)、高透明(可增加用户信任度)的软件；是鼓励全球志愿者广泛参与开发的软件；在自由/开源软件中，存在着公开与不公开的共生技术，存在着“社区开发”和“企业开发”衔接互补的两种机制，具有“集体开发、合作创新”和“自主开发、自主创新”共存的特点。我们要澄清一些概念，理清思路，抓住机遇，明确创新路线，发展开源软件，并推动我国系统软件的自主开发创新。

　　此前，很多人都认为“Project Hosting”服务是一项为开源爱好者提供的类似于SourceForge的项目管理方案，但是Google宣称，这一服务并不同于其他选择，这主要是因为它把所有的精力都放在了开源项目的需求之上，而不是一味地想做大。比如，通过这项新服务，用户可以搜索各种开源项目，也可以自己上传新项目。

　　到目前为止，该项服务显然还急需完善。比如，它尚缺乏一个应有的文件下载系统。Google只是把“Project Hosting”服务的主要目标放在了一些小型的项目当中。

　　目前，用户在使用“Project Hosting”服务时，只要用Gmail账号登录后，就可以创建新的项目。不过，和很多新项目一样，目前的Project Hosting只有英文版，并且功能也不完善。当然，依照Google的风格，新功能增加的速度应该不会太慢。

GeoTools是比较成熟的开源GIS中间件，有近10年的历史，并且还有一定的OpenGIS官方背景，是英国Leeds大学提供的地理java基础类和源代码。

可从www.geotools.org下载源代码。

geotools采用java实现，架构非常优秀，容易扩展。geotools中采用了另一个著名的开源软件JTS（java拓扑套件）。JTS封装了常用的geo算法，并且实现了OpenGIS的简单特征规范，也提供了基于内存的空间索引

新版本添加了PENN UNIVERSITY的ColorBrewer项目。
the offical site said:
This release contains an improved API for aggregate functions (min, max, average, etc…), and contains optimized implementations for most SQL based datastores. We are pleased to included ColorBrewer from Penn State University. Also we have a a couple of exciting house keeping changes. How exciting? Main has been split into four: Referencing (for implementations of GeoAPI), api (for all the stable interfaces), coverage (to help those working on ISO compliant raster support) and finally main (returning for a repeat engagement of our default implementations). This release in made in conjunction with uDig 1.1.M0.

不同于商业GIS软件，开源GIS软件不用背负数据兼容、易用性等问题的包袱，开发者能够集中精力于功能的开发，因此开源GIS软件普遍功能很强，技术也非常先进，其背后是来自技术狂热者和学院研究生的大力支持。开源GIS软件目前已经形成了一个比较齐全的产品线。打开www.freegis.org网站，我们会发现众多各具特色的GIS软件。老牌的综合GIS软件GRASS，数据转换库OGR、GDAL，地图投影算法库Proj4、Geotrans，也有比较简单易用的桌面软件Quantum GIS，Java平台上有Map Tools，Map Server则是优秀的开源Web GIS软件。各种空间分析，模型计算尤其是开源GIS领域的强项。动态语言如Python在开源世界中颇受宠爱，开源GIS软件也不例外，很多GIS工具都提供了Python接口，以便于系统集成。Python优雅的语法和超强的粘合能力实在是一种挡不住的诱惑。

开源GIS世界虽然繁荣，但其影响还是很小，其身份在外人眼里看来是高深莫测的专业工具，现有的Linux发行版中也没有哪个集成了开源GIS工具。开源GIS技术虽然先进，但是缺乏良好的能够满足商用的发行版本，因此涉足开源GIS领域的多是技术爱好者和科学家，而少有商业人士问津。如果能够提供一个比较系统的、达到商用要求的开源GIS解决方案，并能获得稳定的发行版，如同Linux-Apache-MySQL-PHP那样，开源GIS前途将是不可限量。

当然，我们能够对所有 GIS 数据进行编辑，而且必须经常编辑这些数据，训练有素的 GIS 专家可以处理接收到的大多数数据集格式。许多（若非全部）数据格式都遵守开放标准，GIS 空间中的所有操作都可以使用运行于 Linux、主要的 Berkeley Software Design (BSD) 和一些 UNIX 变体上的开源应用程序来执行。最重要的是，GIS 软件套件还可以在 Mac OS X 上运行。

Quantum GIS：开源 GIS 数据查看器
近年来，Linux 上运行的 GIS 应用程序迅速增加。20 世纪 80 年代，编程人员开发了地理资源分析支持系统（Geographic Resources Analysis Support System，GRASS）。在 20 世纪 90 年代后期经过修改后，任何具有 GIS 知识和一些 Linux 专业知识的人员都可以利用 GRASS 从 Linux 命令行或图形用户界面 (GUI) 运行完整的 GIS 系统。遗憾的是，GRASS 极其复杂，为在 Linux 上运行 GIS 的初学者造成了一些不便。GUI 显示大量的功能和命令行标识，其目标用户是 GIS 专家，而非尝试创建网络地图的新手。

2002 年 5 月，开发人员开发了 GPLed Quantum GIS (QGIS)，该项目面向需要访问、显示和可能编辑 GIS 数据集的初学者和中间用户。GIS 用户可以将 QGIS 部署为单独的 GIS 数据查看器和编辑器，或者部署为 GIS 工具链的一部分。GIS 工具链可包括 QGIS、GRASS 软件套件、一个三维 PostGIS 数据库和一个向通过 Internet 访问地图网站的用户提供数据集和地图的地图服务器。

QGIS 开发人员决定使用基于 C++ 的 Qt 工具包来构建 QGIS 界面，这是不同于以前实践的主要方案（编程人员主要使用 Tcl/Tk 创建了 GRASS，Tcl/Tk 建立于 20 世纪 80 年代后期）。尽管 QGIS 是在 GPLed Qt 工具包的基础上开发的，但它可以在多数 Linux 和 UNIX 变体、Microsoft® Windows® 和 Mac OS X 上运行。

栅格数据
应用程序使用两种不同的数据结构存储 GIS 数据：栅格数据 和矢量数据。您可以添加三维数据格式的数据库存储，该格式针对 PostgreSQL 处理而优化 —— 即 PostGIS 数据格式。我们将 PostGIS 数据归类为矢量数据，其原因将在下文介绍。

QGIS 处理所有三种数据 —— 栅格数据、矢量数据和数据库，这也是编写 GIS 数据编程库的程序员的重要努力方向。通过想像正方形网格或六边形单元，可以方便地可视化数据结构（实践中，应用程序在多数情况下采用正方形网格）。这些网格覆盖一个像矩阵一样的地理区域，并在一个名为 map algebra 的字段中使用数学表示形式。GIS 专家可以向每个网格中添加数据，如降水量值或经济数据，但描述复杂的不规则地理形状较为困难。该软件通常必须依赖于相似性和网格中值的位置来对特征分类（如街道或海岸），而非基于封装在元数据中的特征描述。另一种可能的解释依赖于使用与个别网格相关联的颜色值将栅格网格组归类为某些特征。

网格按行或按列排列，它反映硬盘存储数据的方式。许多基于栅格的格式都有基本的图像格式：常见的基于栅格的图像格式是位图 (.bmp)。带标记的图像文件格式 (.tiff) 是另一种常用的基于栅格的图像格式，GIS 专家为适应地理学者的需要将其重命名为 GeoTIFF。基于栅格的数据格式更类似于图像。其准确性依赖于描述尽可能少的特征的网格数量。

在栅格数据模型中，地图的准确性还依赖于地图的比例。因此，地图的分辨率和准确性依赖于每个网格代表的实际区域。该数据模型可比较的简单性有助于对 GPS 设备和卫星成像捕获的数据进行建模。有些数据格式可以很好地适用于栅格模型。例如，数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据点在网格图形中均匀排列。DEM 格式编码高程数据来创建高清晰地形。前几年，美国地质调查局 (USGS) 向公共领域发布了一个非常受欢迎的全球 DEM 数据集。

矢量数据
基于矢量的数据格式的出现改变了 GIS 专家的生活。新数据查看器和编辑器，如 Thuban 和 QGIS 不必再费力地表示复杂的基于矢量的格式，因为它一开始就内置了编辑和添加基于矢量的数据层的能力。GRASS 已有 20 多年的历史，但最近才获得此能力。

简言之，矢量数据利用最简单的拓扑实体 — 点、线和多边形，并在二维笛卡尔坐标系统中固定它们来描述地理特征。连接线称为弧，笛卡尔坐标系统中的点称为节点。数据结构与图形关联，并以图形理论做为其数学基础。所谓的弧节点列表 包含弧和节点。列表定义多边形，并可以相互层叠，来表示方向完全相反但描述相同地理区域的数据集，从而形成数据详细的地图。

QGIS 和其他较为简单的数据查看器用于探测各种数据格式和覆盖此行星系统的所有数据集。与某些商业产品、甚至 GRASS 不同，您可以容易地安装这些查看器，并且几乎可以在所有主要操作系统上使用。里程可能稍有偏差，但几乎可以始终保证成功。

数据格式
QGIS 支持许多矢量数据格式，如 Shapefile、MapInfo 图层和 ArcInfo coverage。矢量数据要求的存储要比栅格数据少得多，因为弧节点列表简化并减少了表示地图中包含的特征所需的数据。这些数据还非常便于搜索地图或用矢量表示的各种图层。在 20 世纪 90 年代初，商业软件套件 ArcInfo GIS 进入市场以后，促进了对 Shapefile 的使用。后来出现了其他文件和数据格式，但是，没有免费的开源编程社区，这些成果仍局限于地理学者的理论研究和军事规划。

GRASS
最近推出了 GRASS 6.01 版，该版本支持大约 40 种数据格式。它突破了二维栅格格式，可包括体元（voxel） 或三维栅格格式。大量的成像和成图模块大大方便了 GIS 专家以新的方法分析数据。这使得长期模拟和完善的地图制作成为可能。

不过，用户仍需要解决的问题是，由于该版本针对的是 UNIX 和 Linux 专家，其界面相当杂乱而且安装过程也比较复杂。进一步说，导致这一复杂性的原因是随 GRASS 提供了大量的库和工具。所幸的是，各个 GIS 技术级别的学生编写了许多有关 GRASS 的文档，因此使 Linux 和 UNIX 新手能够对付 GRASS 安装时的复杂要求。

GDAL 和 OGR
在谈到 GIS 数据格式时，必然会考虑到要支持的大量格式，以使每个数据查看器和 GIS 应用程序可以广泛适用。开源 GIS 应用程序必须包括从 ArcInfo 到 X 窗口系统的大多数开放数据格式标准。诸如 GeoTIFF 的格式是通常由多数应用程序支持的开放标准的常见示例。

在开源范围中，GRASS、QGIS、Thuban 和许多其他 GIS 应用程序使用基本库，即 Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)。GDAL 用 C 和 C++ 编写，只能包括一种栅格格式。另一个库叫做 OGR Simple Features Library（以前称为 OpenGIS Simple Features Reference Implementation），尽管是为了适应 GDAL 源树中存在的矢量格式而构建的，但 OGR 依赖于 GDAL。事实上，如果没有开源许可的 GDAL，多数现代地理空间数据查看器将是不可思议的。该库为编程人员提供了通用的数据模型，包括所有栅格数据格式和矢量数据格式（通过 OGR）。GDAL 还可让编程人员在世界地理坐标（即地理参考坐标）上设计栅格数据。

PostGIS 和 OpenGIS
在没有相当完善的数据存储机制的情况下，公共领域 GIS 数据不可能存在。然而，存储可能不像栅格数据那样重要，其空间构成可能包含相当简单的数字数据。编程人员只须知道一些较高级别的结构，但是多数编程人员认为栅格数据较为复杂并且占用大量的存储。

OpenGIS 标准通过生成矢量数据解决了这些问题，矢量数据也指几何对象，如点、线、多边形及其组合，可以在启用三维数据库的 PostgreSQL 中存取（PostgreSQL 的 OpenGIS 实现标准称为 PostGIS）。存储在 PostgreSQL 数据库中的 GIS 数据完全可以使用 SQL-92 搜索。

目前，编程人员能够访问整个开源 GIS 应用程序在很大程度上依赖于 UNIX 和 Linux 系统。这些成果得益于通常的开放标准，而且多数 Internet 地图制作领域正在趋向于依赖这些标准。以任何形式处理地理数据的所有编程人员都会遇到与 Linux 系统编程人员在 glibc 上遇到的相同的基础库问题。GIS 编程人员即使只是想利用键盘编写数据过滤器的脚本或删改工具链，也无法判断要使用哪些数据格式和基础库。

结束语
在谈到有关开源和全球环境现象时，很难让人联想到地理数据集和 GIS 应用程序领域。但是，开源应用程序，如 GRASS 和 QGIS 在尝试使公共领域 GIS 数据集可用于编程人员和技术用户，以便他们不必使用商业产品。GDAL 和 OGR 之类的库可以将 GIS 数据放在通用开源基础上处理，而不会影响开放 GIS 数据标准的完整性。

Dev-Speak and other QGIS Ramblings…

既然Linux只是一个内核。那么我们通常所说的Linux操作系统又是什么？我们通常所说的Linux，指 GNU/Linux ，即采用Linux内核的GNU操作系统。是的，操作系统的实际名称是GNU。什么是GNU？GNU代表GNU’s Not Unix。可以说是一个操作系统又可以说是一种规范。比如，众所周知的PHP，原名为Personal HomePage（个人主页），根据GNU的软件命名规则，PHP现已更名为PHP: Hypertext Preprocessor（超文本预处理程序）。

谁编写/创造了Linux？

Linux最早由Linus Torvalds在1991年开始编写。在这之前，Richard Stallman创建了Free Software Foundation（FSF）组织以及GNU项目，并不断的编写创建GNU程序（程序的许可方式均为GPL: General Public License）。在不断的有程序员和开发者加入到GNU组织中后，变造就了今天我们所看到的Linux，或称GNU/Linux。

什么是Linux发行版？

正如之前所说的，Linux只是一个内核。然而，一个完整的操作系统不仅仅是内核而已。所以，许多个人、组织和企业，开发了基于GNU/Linux的Linux发行版。这其中最著名的便是Red Hat公司的Red Hat系列以及社区（community）组织的Debian系列。

下面我就简单得介绍一下目前比较著名、流行的Linux发行版本。部分资料来源：DistroWatch.com

Mandriva

Mandriva原名Mandrake，最早由Gaël Duval创建并在1998年7月发布。记得前两年国内刚开始普及Linux时，Mandrake非常流行。说起Mandrake的历史，其实最早Mandrake的开发者是基于Redhat进行开发的。Redhat默认采用GNOME桌面系统，而Mandrake将之改为KDE。而由于当时的Linux普遍比较难安装，不适合第一次接触Linux的新手，所以Mandrake还简化了安装系统。我想这也是当时Mandrake在国内如此红火的原因之一。Mandrake在易用性方面的确是下了不少功夫，包括默认情况下的硬件检测等。

Mandrake的开发完全透明化，包括“cooker”。当系统有了新的测试版本后，便可以在cooker上找到。之前Mandrake的新版本的发布速度很快，但从9.0之后便开始减缓。估计是希望能够延长版本的生命力以确保稳定和安全性。

优点：友好的操作界面，图形配置工具，庞大的社区技术支持，NTFS分区大小变更
缺点：部分版本bug较多，最新版本只先发布给Mandrake俱乐部的成员
软件包管理系统：urpmi (RPM)
免费下载：FTP即时发布下载，ISO在版本发布后数星期内提供
官方主页：[URL=http://www.mandrivalinux.com/]http://www.mandrivalinux.com/[/URL]

Red Hat

国内，乃至是全世界的Linux用户所最熟悉、最耳闻能详的发行版想必就是Red Hat了。Red Hat最早由Bob Young和Marc Ewing在1995年创建。而公司在最近才开始真正步入盈利时代，归功于收费的Red Hat Enterprise Linux（RHEL，Red Hat的企业版）。而正统的Red Hat版本早已停止技术支持，最后一版是Red Hat 9.0。于是，目前Red Hat分为两个系列：由Red Hat公司提供收费技术支持和更新的Red Hat Enterprise Linux，以及由社区开发的免费的Fedora Core。Fedora Core 1发布于2003年年末，而FC的定位便是桌面用户。FC提供了最新的软件包，同时，它的版本更新周期也非常短，仅六个月。目前最新版本为FC 3，而FC4也预定将于今年6月发布。这也是为什么服务器上一般不推荐采用Fedora Core。

适用于服务器的版本是Red Hat Enterprise Linux，而由于这是个收费的操作系统。于是，国内外许多企业或空间商选择CentOS。CentOS可以算是RHEL的克隆版，但它最大的好处是免费！菜鸟油目前的服务器便采用的CentOS 3.4。

优点：拥有数量庞大的用户，优秀的社区技术支持，许多创新
缺点：免费版（Fedora Core）版本生命周期太短，多媒体支持不佳
软件包管理系统：up2date (RPM), YUM (RPM)
免费下载：是
官方主页：[URL=http://www.redhat.com/ ]http://www.redhat.com/ [/URL]

SUSE

SUSE是德国最著名的Linux发行版，在全世界范围中也享有较高的声誉。SUSE自主开发的软件包管理系统YaST也大受好评。SUSE于2003年年末被Novell收购。

SUSE之后的发布显得比较混乱，比如9.0版本是收费的，而10.0版本（也许由于各种压力）又免费发布。这使得一部分用户感到困惑，也转而使用其它发行版本。但是，瑕不掩瑜，SUSE仍然是一个非常专业、优秀的发行版。

优点：专业，易用的YaST软件包管理系统
缺点：FTP发布通常要比零售版晚1~3个月
软件包管理系统：YaST (RPM), 第三方APT (RPM) 软件库（repository）
免费下载：取决于版本
官方主页：[URL=http://www.suse.com/ ]http://www.suse.com/ [/URL]

Debian GNU/Linux

Debian是菜鸟油服务器之前所采用的操作系统。Debian最早由Ian Murdock于1993年创建。可以算是迄今为止，最遵循GNU规范的Linux系统。Debian系统分为三个版本分支（branch）：stable, testing 和 unstable。截至2005年5月，这三个版本分支分别对应的具体版本为：Woody, Sarge 和 Sid。其中，unstable为最新的测试版本，其中包括最新的软件包，但是也有相对较多的bug，适合桌面用户。testing的版本都经过unstable中的测试，相对较为稳定，也支持了不少新技术（比如SMP等）。而Woody一般只用于服务器，上面的软件包大部分都比较过时，但是稳定和安全性都非常的高。菜鸟油之前所采用的是Debian Sarge。

为何有如此多的用户痴迷于Debian呢（包括笔者在内）？apt-get / dpkg是原因之一。dpkg是Debian系列特有的软件包管理工具，它被誉为所有Linux软件包管理工具（比如RPM）最强大的！配合apt-get，在Debian上安装、升级、删除和管理软件变得异常容易。许多Debian的用户都开玩笑的说，Debian将他们养懒了，因为只要简单得敲一下”apt-get upgrade && apt-get update”，机器上所有的软件就会自动更新了……

优点：遵循GNU规范，100%免费，优秀的网络和社区资源，强大的apt-get
缺点：安装相对不易，stable分支的软件极度过时
软件包管理系统：APT (DEB)
免费下载：是
官方主页：[URL=http://www.debian.org/]http://www.debian.org/[/URL]

Ubuntu

笔者的桌面电脑便使用的Ubuntu。依照笔者的理解，简单而言，Ubuntu就是一个拥有Debian所有的优点，以及自己所加强的优点的近乎完美的Linux操作系统。:) Ubuntu是一个相对较新的发行版，但是，它的出现可能改变了许多潜在用户对Linux的看法。也许，从前人们会认为Linux难以安装、难以使用，但是，Ubuntu出现后，这些都成为了历史。Ubuntu基于Debian Sid，所以这也就是笔者所说的，Ubuntu拥有Debian的所有优点，包括apt-get。然而，不仅如此而已，Ubuntu默认采用的GNOME桌面系统也将Ubuntu的界面装饰的简易而不失华丽。当然，如果你是一个KDE的拥护者的话，Kubuntu同样适合你！

Ubuntu的安装非常的人性化，只要按照提示一步一步进行，安装和Windows同样简便！并且，Ubuntu被誉为对硬件支持最好最全面的Linux发行版之一，许多在其他发行版上无法使用，或者默认配置时无法使用的硬件，在Ubuntu上轻松搞定。并且，Ubuntu采用自行加强的内核（kernel），安全性方面更上一层楼。并且，Ubuntu默认不能直接root登陆，必须从第一个创建的用户通过su或sudo来获取root权限（这也许不太方便，但无疑增加了安全性，避免用户由于粗心而损坏系统）。Ubuntu的版本周期为六个月，弥补了Debian更新缓慢的不足。

优点：人气颇高的论坛提供优秀的资源和技术支持，固定的版本更新周期和技术支持，可从Debian Woody直接升级
缺点：还未建立成熟的商业模式
软件包管理系统：APT (DEB)
免费下载：是
官方主页：h[URL=ttp://www.ubuntulinux.org/]ttp://www.ubuntulinux.org/[/URL]

Gentoo

Gentoo最初由Daniel Robbins（前Stampede Linux和FreeBSD的开发者之一）创建。由于开发者对FreeBSD的熟识，所以Gentoo拥有媲美FreeBSD的广受美誉的ports系统——portage。（Ports和Portage都是用于在线更新软件的系统，类似apt-get，但还是有很大不同）Gentoo的首个稳定版本发布于2002年。

Gentoo的出名是因为其高度的自定制性：因为它是一个基于源代码的（source-based）发行版。尽管安装时可以选择预先编译好的软件包，但是大部分使用Gentoo的用户都选择自己手动编译。这也是为什么Gentoo适合比较有Linux使用经验的老手使用的原因。但是要注意的是，由于编译软件需要消耗大量的时间，所以如果你所有的软件都自己编译，并安装KDE桌面系统等比较大的软件包，可能需要几天时间才能编译完……

优点：高度的可定制性，完整的使用手册，媲美Ports的Portage系统，适合“臭美”的高手使用^^
缺点：编译耗时多，安装缓慢
软件包管理系统：Portage (SRC)
免费下载：是
官方主页：[URL=http://www.gentoo.org/]http://www.gentoo.org/[/URL]

Slackware

Slackware由Patrick Volkerding创建于1992年。算起来应当是历史最悠久的Linux发行版。曾经Slackware非常的流行，但是当Linux越来越普及，用户的技术层面越来越广（更多的新手）后，Slackware渐渐的被新来的人们所遗忘。在其他主流发行版强调易用性的时候，Slackware依然固执的追求最原始的效率——所有的配置均还是要通过配置文件来进行。

尽管如此，Slackware仍然深入人心（大部分都是比较有经验的Linux老手）。Slackware稳定、安全，所以仍然有大批的忠实用户。由于Slackware尽量采用原版的软件包而不进行任何修改，所以制造新bug的几率便低了很多。Slackware的版本更新周期较长（大约1年），但是新版本的软件仍然不间断的提供给用户下载。

优点：非常稳定、安全，高度坚持UNIX的规范
缺点：所有的配置均通过编辑文件来进行，自动硬件检测能力较差
软件包管理系统：Slackware Package Management (TGZ)
免费下载：是
官方主页：[URL=http://www.slackware.com/ ]http://www.slackware.com/ [/URL]

Knoppix

由德国的Klaus Knopper开发的Knoppix，是一个基于Debian的发行版。Knoppix严格算起来是一款LiveCD Linux，所谓的LiveCD就是整个操作系统都在一张光盘上，只要开机从光盘启动，就能拥有一个完整的Linux系统！无需安装！当然，Knoppix也能够非常轻松的安装到硬盘上。其强大的硬件检测能力、系统修复能力、即时压缩传输技术，都令人大加称赞。可以说，在LiveCD界，Knoppix是无人能及的！

优点：无需安装可直接运行于CD上，优秀的硬件检测能力，可作为系统急救盘使用
缺点：LiveCD由于光盘的数据读取速度限制导致性能大幅下降
软件包管理系统：APT (DEB)
免费下载：是
官方主页：[URL=http://www.knoppix.com/]http://www.knoppix.com/[/URL]

MEPIS

MEPIS由Warren Woodford在2003年建立。MEPIS虽然刚建立不久，但是迅速的传播在Linux用户间。简单来说，MEPIS是一个集合了Debian Sid和Knoppix的产物。用户即能将之当作LiveCD使用，也能使用常规的图形界面进行安装。

MEPIS默认集成安装了Java Runtime Environment、Flash插件、nVidia加速驱动等许多常

其实转载这片文章，并不是关心其内容，只是发现自己找对了路。java -> php ， and oracle -> mysql or Postgresql/postgis. and i still neead to enhance my knowledgment on MapServer. This software developed by UMN really palys a key role in the Open Source Community, expecially, the Open GeoSpatial Consortium. What i would do is working harder and harder. ::):

PostGIS adds spatial database capabilities to the PostgreSQL object-relational database. The PostGIS extension adds:

Proper spatial objects (point, line, polygon, multipoint, multiline, multipolygon, geometrycollection)

Spatial indexing (r-tree)

Simple analytical functions (area, length, distance)

Predicates (via GEOS)

Operators (via GEOS)

Coordinate system metadata

Coordinate reprojection support (via Proj4)

Data import and export tools

The strength of PostGIS is that it has become the standard spatial database backend for all the other open source GIS tools. As a result, a layer in PostGIS can be analyzed with GRASS, published over the web with Mapserver, visualized on the desktop with OpenEV, exported to proprietary formats with OGR.

GDAL/OGR
The GDAL/OGR libraries are really two logically separate pieces of code: GDAL provides an abstraction library for raster data and modules for reading and writing various raster formats; OGR provides an abstraction library for vector data and modules for reading and writing vector formats. However, the two libraries are maintained within the same build system for historical reasons and because both libraries are maintained by the same person.
Maintainer: Frank Warmerdam
Web Site: http://remotesensing.org/gdal/
Implementation Language: C++
Source License: MIT

Proj4
Proj4 is a coordinate re-projection library, capable of executing transformations between cartographic projection systems, and also between different spheroids and datums (where datum grid shifts are available).
The Proj4 library was originally written by Gerald Evenden as a utility library for the US Geological Survey (USGS). The current maintainer is Frank Warmerdam, who began maintaining Proj4 after Evenden ceased actively working on the project. Evenden remains active on the mailing list, and is currently providing new mathematical projections, though not providing code maintenance.
Maintainer: Frank Warmerdam
Web Site: http://remotesensing.org/proj/
Implementation Language: C
Source License: MIT-style

GEOS
GEOS is the “Geometry Engine, Open Source”, a C++ implementation of the JTS topology library. GEOS provides C++ implementations of all the simple features objects found in the OpenGIS “Simple Features for SQL” specification, and implementations of all the methods defined for those objects.
Topological calculations are easy to visualize, but hard to implement in generality. The GEOS/JTS algorithms are robust for all the spatial predicates (geometric comparisons which return true/false values). The GEOS/JTS are also strong in the spatial operators (geometric functions which produce geometric results).
Maintainer: Refractions Research
Web Site: http://geos.refractions.net/
Implementation Language: C++
Source License: LGPL

开放源码软件通常是有版权 ( copyright ) 的.它的许可证可能包含这样一些限制：着意地保护它的开放源码状态，著者身份的公告，或者开发的控制。实际上，开源软件同时涉及源码本身和开发过程，涵盖了三个方面的意义：免费分发的源代码、模块化的体系和集市式的开发–在这种开发方式中，任何地方的任何人都可以参与最终产品的制造，三个方面互相之间有密切的联系，集市式的开发过程给开源软件以强大的改错能力，因为它将程序中的错误公开给了数量巨大的观众，他们都是潜在的改错者。另一方面，任何人都可以复用和发行开源软件的代码这一事实又支持了公众利益，因为创新的观念被整个集市所共享。另外，”open source”这一术语还被延伸到其他智力团体中，指那些可通过公开手段获得的智力资源，比如报纸、教学课件等。

美国一些进步的评论家指出，在象网络这样的虚拟环境中，驱动系统的底层代码，尤其是广为人知的那些应用程序之间的通信协议，它们在某种意义上很象现实社会中的法规。换句话说，这些代码对网上的行为给出了一些规范，它鼓励某些行为，而限制其他行为，就像现实社会的法律一样。因此，开放源码带来了一个更民主的开发方式，在这种方式下，好的主意将被集体分享，而不是作为智力资本被个人秘藏着。在这种意义上，开放源码实质上成为一种政治哲学。

Goals
Rico’s Future With Other Javascript Libraries
Upcoming Behaviors and Features
I would love to hear others thoughts as I start posting these.

OK, lets start with the general goals.

Goal 1 – Stay out of the web developers way.
I think this is very important area that Rico can provide a lot of value. The integration with Rico should be simple and should not cause the developer to change their entire web app.

Goal 2 – Keep it simple.
This is a bit obvious, but I thought it to be worth repeating. I want to err on the side of being too simple of an interface and add those things that are really needed. Rico will focus on helping with the real needs. It will not try to be a kitchen sink.

Goal 3 – Pleasure to use.
The developer should have both a joyful and yet brief usage of Rico. It should not take long to get the desired behaviors and yet should be a joy
to work with.

Goal 4 – Should work well with the simplest of technologies.
Rico should not try to replace the act of creating html and css. It should simply enhance the experience.

Goal 5 – Should be easy to expand.
This is an area that 1.1 is a bit weak in. The library should be simpler to expand without having to rip and tear.

Goal 6 – Should be inovative.
Well duh… However, I really feel that there is a lot of value for Rico to be a platform for exploring rich interaction øf content on the web. It will not be ‘just another widget library’ duplicating the desktop. Rico will continue to have unique behaviors that will push the envelope.

Goal 7 – Should complement not compete.
This should be evident based on the other goals, but I think it is worth repeating.