Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立...Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明:提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除"伪特征点",实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。展开更多
针对当前矢量数据组织方法在显示效率和效果方面存在的不足,提出了一种基于矢量瓦片的矢量数据组织方法。通过建立矢量瓦片的逻辑模型和物理模型,实现了基于瓦片的矢量数据表达;结合金字塔思想,实现了基于LOD的矢量瓦片调度。应用Open S...针对当前矢量数据组织方法在显示效率和效果方面存在的不足,提出了一种基于矢量瓦片的矢量数据组织方法。通过建立矢量瓦片的逻辑模型和物理模型,实现了基于瓦片的矢量数据表达;结合金字塔思想,实现了基于LOD的矢量瓦片调度。应用Open Street Map路网数据进行了相关实验,结果表明,该方法在保证矢量数据精度、便于制图和交互操作特性的同时,提高了数据调度效率,是行之有效的。展开更多
文摘针对当前矢量数据组织方法在显示效率和效果方面存在的不足,提出了一种基于矢量瓦片的矢量数据组织方法。通过建立矢量瓦片的逻辑模型和物理模型,实现了基于瓦片的矢量数据表达;结合金字塔思想,实现了基于LOD的矢量瓦片调度。应用Open Street Map路网数据进行了相关实验,结果表明,该方法在保证矢量数据精度、便于制图和交互操作特性的同时,提高了数据调度效率,是行之有效的。