地理空间数据模型的对比研究

空间数据模型是空间数据建模的基础,是地理信息系统研究的重要内容之一。目前,各平台间数据模型的多样性使得不同软件平台的分析与处理功能强弱不一,不同的空间数据模型间存在差异是现阶段空间数据共享困难的主要原因。本文主要从地理空间数据模型的几何图元表达、几何图元的组合方式、空间算子集合的定义和空间基准的定义4个方面出发,研究OGC标准、ISO 19107规范、ArcGIS、AutoCAD、MapGIS、SuperMap以及MapGuide 7种数据模型,对各个数据模型间的差异进行对比分析。

电子地图色域映射的SOM神经网络方法

颜色的设备相关性导致电子地图在跨媒介再现时容易出现色彩变形以及地理信息错误传输等问题.本文分析了电子地图色域的特征,提出了一种基于SOM(Self-Organizing Maps)神经网络的色域映射方法.针对神经网络方法没有顾及电子地图色域映射过程中的色彩空间权重以及神经网络中邻域函数的各向同性假设不适用于地图色域这两个问题,提出了改进方法.将本文方法与ICC(International Color Consortium)感知再现、绝对色度再现色域映射方法进行了对比,结果表明本文方法能够很好的保持地图整体色差,能够提高电子地图颜色复制精度.

面向地理分析模拟的城市小区场景数据组织方法

城市小区是城市人居环境的重要构成部分,与城市居民生活关系密切。面向城市小区环境综合分析模拟的需求,本文结合虚拟地理环境中虚拟场景和集成建模等概念,设计了可支撑分析模拟的城市小区场景数据组织方法。通过小区系统、小区系统要素和小区系统要素关系来对复杂小区环境信息进行对象化的描述,并按照层次化结构实现城市小区建模场景的组织。利用统一数据表达与交换模型UDX对小区系统-要素-关系中的数据内容进行统一的表达和存储,在此基础上设计了城市小区建模场景对象;利用可扩展接口的方式,实现从城市小区建模场景中抽取符合分析模型需求的数据内容,由此支撑将不同地理分析模型与城市小区建模场景集成。试验结果表明,本文所设计的方法能够有效组织多源异构的城市小区环境数据,并可以便捷地为不同研究方向的城市小区分析模型提供所需建模数据。

线对象的惯性函数描述与三角剖分方法

现有线对象三角剖分算法没有顾及线对象的整体结构特征,导致三角剖分质量不高,难以支持大数据量的矢量制图和高更新率的动态制图。本文提出线对象的惯性函数,设计了一种线对象的单调分解与三角剖分方法。惯性函数的单调递增区间作为线对象的渐变区间,连续剖分为一个优化的三角形条带;惯性函数的单调递减区间作为线对象的突变区间,离散剖分为一个优化的三角形扇。试验表明:本文方法三角剖分的顶点、三角形、图元的个数均优于基于顶点和基于线段的三角剖分方法,能够显著提升线对象的绘制效率。本文方法也适用于封闭线型、宽度渐变线型与光滑线型。

基于Hilbert曲线的STR索引改进算法

递归网格排序算法(sort-tile-recursive,STR)是一种性能优良的静态变体,其构建效率高效,查询性能较为优良,但是没有很好的兼顾到数据本身的聚集特性。Hilbert曲线具有较好的数据聚集特性,但是存在一定信息的丢失。本文利用Hilbert曲线的聚集性来提高STR-树的数据聚集性能,提出了一种基于Hilbert编码的STR索引改进算法,并在改进中弥补信息丢失的问题。算法首先按照MBR的Hilbert值进行排序,根据节点容量生成子节点,形成各聚类中心,针对Hilbert异常值采用距离约束条件进行处理;迭代以上过程,生成Hilbert STR-树。研究结果表明,该算法的查询效率优于STR-树和R树。

线对象V-O分解与符号化算法

本文针对线符号中基本线型绘制质量与效率问题,对比分析了5种典型线对象分解与绘制方法。在V分解的基础上,提出一种V-O分解与绘制方法,提高了V分解方法三角化的适应性,减少了V分解方法的顶点、三角形以及三角形条带的个数。能够支持颜色线、纹理线、渐变线等基本线型的绘制,支持反走样。实验表明,本文方法具有较强的适应性和较高的绘制效率。