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矢量河网数据的渐进式传输 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一个无几何数据冗余的河网渐进式传输多尺度数据结构。结合目标层次的河流选取和几何细节层次上的曲线化简建立河网多尺度数据结构。基于该数据结构,在Web环境下实现了河网数据的渐进式传输。 相似文献
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矢量河网数据渐进式传输是制图综合的逆过程,从几何特征出发化简曲线的方法忽略了曲线的形态特征。鉴于此,以曲线轴线为基准,基于曲线弯曲层次化提取河流曲线数据,并将提取的曲线数据分层组织,构建结合目标层和几何细节层的河网多尺度表达模型。基于该模型开发了矢量河网数据的渐进式传输系统,验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于傅里叶级数的等高线网络渐进式传输模型 总被引:1,自引:1,他引:0
矢量地图渐进式传输的关键技术是建立连续的多尺度表达模型,并在服务器端将地图数据组织成线性结构。本文利用傅立叶级数对要素表达的多尺度特性,将傅立叶级数的参量引入到等高线要素的渐进式传输中:研究了地图尺度与曲线傅立叶展开项数的对应关系,并以此在服务器端建立了曲线多尺度表达的傅立叶描述子模型;客户端通过网络传输依次得到不同地图尺度的傅立叶描述子分量并进行曲线要素的重构,实现等高线要素渐进式的传输和表达。该模型的应用具有两大特点,其一,在网络传输的是由曲线要素提炼出来的特征向量而不是坐标数据,能起到了数据有效压缩的作用;其二,能够实现无极尺度的地图要素的表达。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(8)
当前,城市三维模型在可视化过程中多使用渐进式传输方法,在多尺度表达时会出现局部特征表达不突出、绘制相对延后、用户有效等待时间较长等问题。从多尺度不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)建模、局部特征度评价、多尺度表达3个方面开展研究,提出了顾及局部特征的城市三维模型多尺度表达方法,实现了城市三维模型多尺度快速加载。首先,将城市三维模型数据分层分块地进行多尺度TIN建模;然后,在多尺度层次下构建局部特征度评价模型;最后,优先加载传输局部特征度高的细节数据,甚至跨层级表达,从而实现多尺度表达。实践结果表明,该方法可切实优化并提升城市三维模型加载传输的效率。 相似文献
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将流媒体技术引入到以矢量数据为主的网络GIS传输中,其关键是建立逐级精细化的多层次表达模型,并在服务器端数据预组织上建立线性索引结构。本研究针对该目标建立一种矢量数据多重表达的新模型,即变化累积模型,认为尺度空间中从粗到细的数据表达过程是一些"变化"的累积,"变化"表现为两个连续尺度表达间的差别,通过"变化"元素的逐渐增加或减少来实现渐进传输。基于该模型对面状数据渐进式传输进行研究,将多边形分级剖分为一系列凸壳或外接矩形的基础上建立变化累积模型,通过剖分元素的组合完成渐进式流媒体传输。 相似文献
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以多尺度空间数据为研究对象,讨论其混合索引结构的建立方法。对于多尺度矢量空间数据提出基于多层次网格与R 树混合索引结构,栅格数据进行分块并建立四叉树索引结构。利用双向链表结构连接同尺度下的矢栅空间数据,实现矢栅之间的无缝转化;并用地理数据编码及双向链表结构连接不同尺度下的同一空间对象,实现多尺度空间对象的纵向无缝连接。进而实现多尺度空间数据的快速可视化及空间对象的纵向无缝查询。 相似文献
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本文基于Morphing连续变形技术的一种技术探讨河网的多尺度变换方法,主要涉及对应河流间的Morphing变换和无对应河流的河流删除这两类问题。本文首先对两个不同比例尺的对应河网进行河流匹配,确定河流的对应情况,然后以较大比例尺河网向较小比例尺河网变化的方式进行河网的多尺度变换。对于在两个不同比例尺河网中对应存在的河流,采用顾及交汇点信息及河流结构信息的形状内插方法进行Morphing变换;对于仅在较大比例尺河网中存在而在较小比例尺河网中不存在的河流,则以河流的干支总长作为其重要性标准,进而依据给定的变换程度参数删除重要性较小的河流。最后,通过实验分析与对比,验证了本文方法能够有效改善河流间的Morphing变换效果,提高河流选取的准确性。 相似文献
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矢量Web网络地图应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
矢量数据的分块组织和渐进传输是解决海量矢量数据Web应用的重要手段。针对当前大数据背景下,单一的渐进传输方法对减少数据量的效果有限,且不能满足根据可视区域进行数据传输,提出了分块渐进传输的方法,结合Google Maps瓦片切分方案对数据进行分级分块处理,得到多分辨率矢量瓦片数据,结合矢量要素的属性意义这一因子,对其进行重要性排序,分批次选取传输,然后考虑显示窗口大小的因素,在数据调用中最大限度地减少瓦片数据的拼接,提高可视化渲染效率。最后通过实验实现服务器端矢量数据的分级分块组织以及选取操作,建立数据的多分辨率表达模型,在客户端进行调度显示,形成一套矢量数据分块渐进传输体系,为矢量地图数据的Web应用提供了可借鉴方法。 相似文献
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针对当前点云语义分割研究对地面站激光点云特征利用不足、正确率较低的问题,该文提出了一种基于多尺度球形邻域特征的深度神经网络算法。该算法基于多尺度球形邻域计算的地面激光点云的粗糙度、高斯曲率,以及全方差、线性度等基于协方差的多种特征,结合XYZ坐标、RGB颜色、激光反射强度组成47维特征向量作为神经网络的输入,经过多组参数组合实验优化神经网络结构,最后通过softmax分类器输出每个点的类别。利用Semantic-3D测试集验证所提的深度神经网络模型,取得了较好的分类精度,总体正确率和平均交并比分别达到了86.6%和55.0%。实验结果表明,所提算法充分利用了地面站激光点云的特征,可有效提升语义分割的正确率。 相似文献
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High compression ratio, high decoding performance, and progressive data transmission are the most important requirements of vector data compression algorithms for WebGIS. To meet these requirements, we present a new compression approach. This paper begins with the generation of multiscale data by converting float coordinates to integer coordinates. It is proved that the distance between the converted point and the original point on screen is within 2 pixels, and therefore, our approach is suitable for the visualization of vector data on the client side. Integer coordinates are passed to an Integer Wavelet Transformer, and the high-frequency coefficients produced by the transformer are encoded by Canonical Huffman codes. The experimental results on river data and road data demonstrate the effectiveness of the proposed approach: compression ratio can reach 10% for river data and 20% for road data, respectively. We conclude that more attention needs be paid to correlation between curves that contain a few points. 相似文献
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Fourier-based multi-scale representation and progressive transmission of cartographic curves on the internet 总被引:1,自引:0,他引:1
ABSTRACTAutomatic generation of multi-scale representations from the same spatial data source has been the research focus in map generalization for a long time. Based on the Fourier technique, this paper proposes a continuous, multi-scale representation model for progressive transformation of cartographic curves on the Internet. In our method, all the curves, whether closed or open, are depicted as periodical functions which are further expressed as Fourier series. The convergence degrees of the Fourier series are explored for different kinds of curves, and truncating frequencies are derived based on the similarity between the original and reconstructed curves. Using information theory and the Radical Law in cartography, the relationship between map scales and Fourier frequencies is established. Based on the proposed multi-scale model, we also introduce the principles and implementation of a progressive transmission method. Our method is evaluated using the contours from a topographic map. The results show that our model is a valid approach to multi-scale representation of cartographic curves. 相似文献