改进的地图制图点注记配置探测信息模型

点注记作为地图信息传输的媒介之一,是地图不可或缺的组成部分。以往对点注记的自动化配置研究主要考虑注记的冲突问题,忽略了背景要素的空间分布与结构特征,而背景要素分布结构与点注记质量密切相关。本文以注记清晰性、指代明确性、配置均匀性和归属正确性规则为出发点,构建点注记质量与背景要素的相关性量化描述,提出一种改进的探测信息模型。模型顾及了要素拓扑关系、数据结构、视觉位置、行政区划所导致的探测信息量的差异性,以国家1∶100万基础地理信息数据为例,将研究结果与第一代模型以及Maplex进行对比验证分析。试验表明,本文模型能够进一步减少局部区域的探测信息量,有效规避了背景要素,提升了注记的清晰性与可读性。

点注记自动配置的研究

着重从注记规则与实现算法两个方面回顾了点注记自动配置的发展历程 ,比较了一些常用的注记算法 ,总结了点注记自动配置的基本思想。

基于改进包络回溯算法的点注记自动配置

地图注记的合理配置很大程度影响着地图的易读性,而注记配置效率的高低直接影响地图的成图效率。深入分析了当前点注记自动配置的多种算法,对传统包络回溯算法进行了改进,提出了顾及要素重要性分级的改进包络回溯算法来实现点注记自动配置。经实验验证,改进后算法提高了注记自动配置效率,满足合理配置的要求。

顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法

点状要素注记自动配置问题是数据可视化研究的难点之一。稠密型点状要素注记之间往往存在着较大的相关性和冲突性,从而导致注记效率低下及配置结果不合理的问题。本文通过充分挖掘稠密型点状要素的空间分布特征和注记相关性,提出了一种顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法。首先,充分挖掘点要素的局部空间分布特征和注记间的相关性构建注记关联度模型;其次,利用基于注记关联度模型的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行描述和分析,将单一数据集划分为若干个独立的子数据集,以消除整体求解中独立数据集产生的干扰性和模糊性;最后,利用点要素的局部空间分布特征和注记相关性构建基于增序注记关联度模型的注记次序规则,并采用多层次元启发算法求解注记配置的近似最优解。试验结果表明:在5%~40%注记密度下的点要素注记配置,新算法较传统元启发式算法的求解效率提高10.41%~28.92%,注记质量评价函数值下降5.5~35.9,有效提升了点要素注记配置的效率和质量。