摘要
在面向对象的数据模型的构造基础上,提出一种基于聚类过程的多比例尺空间数据模型,并得到尺度依赖的空间数据表达。以图斑数据为实例,通过空间分布与距离信息的聚类过程,建立了图斑数据的多比例尺分层分区的数据模型,从而由数据本身实现多尺度表达与综合的模型化,降低或消除了制图综合过程中的主观影响和不稳定性,改进和提高了多尺度表达与综合的效果和质量。
In this paper, an object-based spatial data model in the way of clustering is proposed and the multi-scale representation of spatial data is obtained simultaneity. By the example of speckle-data, a multi-scale layer-section data model is set up on the clustering analysis of information of spatial distribution and distances. This model helps reducing or releasing the subjective influence in the cartography processing so that improve the effect and quality of the multi-scale generalization and representation.
出处
《海洋测绘》
2006年第1期12-14,共3页
Hydrographic Surveying and Charting
基金
国家自然科学基金项目(60173001)
关键词
地理信息系统
多比例尺
制图综合
数据模型
聚类
geographic information system ( GIS )
multi-scale
cartography generalization
datamodel
clustering