A new vector data compression approach for WebGIS

High compression ratio,high decoding performance,and progressive data transmission are the most important require-ments 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.     

利用数据点定位的矢量地理数据数字水印算法

在矢量地理数据遭受数据拼接或数据更新攻击时,由于不含水印数据点过多,目前的鲁棒水印算法检测非常困难。针对这一问题,利用脆弱水印技术,提出一种基于数据点定位的矢量地理数据数字水印算法。在鲁棒水印嵌入的同时,利用矢量地理数据坐标点的特征映射生成脆弱水印信息,并根据精度要求采用量化思想进行水印嵌入,实现对每个数据点的篡改定位,从而排除不含水印数据点的干扰,实现对矢量地理数据版权信息的可靠检测。实验结果表明,提出的算法能够有效抵抗数据拼接和数据更新攻击,减少了不含水印数据对水印检测的干扰,提高了水印检测结果的正确性。     

高精度矢量数据的路面三维自动建模方法

为了解决路面手工三维建模速度慢、工作量大等问题,本文面向规范化处理的高精度矢量数据,对不同路口进行精细化设计,自动生成路面三维模型。首先使用道路高精度三维信息采集软件,在获取的点云数据中半自动化提取准确的道路边线、道路标识线等矢量信息;然后针对不同路口进行精细化线形设计,提出连续四边形重建方法、弯道平滑处理方法、交叉口重建方法及路面标识线投射重建方法;最后对提取的高精度矢量数据进行规范化处理,在满足路面线形设计要求后,借助MAXScript脚本实现路面三维自动化建模。以车载移动测量系统获取的某段道路点云数据进行试验,验证了该方法的可行性和有效性。     

OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。     

基于簇模型的矢量地图数据的高效压缩方法(英文)

This paper proposes a new method for the compression of vector data map. Three key steps are encompassed in the proposed method, namely, the simplification of vector data map via the elimination of vertices, the compression of removed vertices based on a clustering model, and the decoding of the compressed vector data map. The proposed compression method was implemented and applied to compress vector data map to investigate its performance in terms of the compression ratio and distortions of geometric shapes. The results show that the proposed method provides a feasible and efficient solution for the compression of vector data map and is able to achieve a promising ratio of compression and maintain the main shape characteristics of the spatial objects within the compressed vector data map. Supported by the National 863 Program of China (No. 2007AAl2Z241), the Program for New Century Excellent Talents in University (No. NCET-07-0643), the National Natural Science Foundation of China (No. 40571134, No. 40871185), the National 973 Program of China (No. 108085).     

适用于道路沿线信息查询的矢量压缩算法

针对矢量数字地图中道路布局错综复杂的问题,提出了一种用于查询道路沿线信息的矢量压缩算法。该方法首先基于夹角和欧氏距离对道路端点与拐角凸侧地物点进行判断,然后利用矢量压缩算法对道路折线进行简化、分析地物点是否在道路沿线的缓冲区内,从而实现地物信息与道路沿线的邻近度判断。试验结果表明该方法的高效性和有效性,具有复杂道路情况下沿线地物点的查询分析功能。     

基于簇模型的矢量地图数据的高效压缩方法

提出了一种适用于矢量地图的高效压缩方法,该方法通过建立坐标增量的簇模型对矢量地图进行压缩,从而降低其存储空间.实验结果表明,本文方法能够取得较高的压缩比, 保持压缩结果几何形状的相似性,而且具有较大的灵活性,能够根据不同的需求生成不同压缩比的矢量地图.     

车载LiDAR点云中交通标线的提取方法

交通标线,作为道路上重要的交通标识,为司机和行人提供重要的引导信息。车载激光扫描系统(车载LiDAR)可以快速获得被测目标的表面三维坐标信息,为提取高精度三维交通标线提供了可靠数据源。本文通过分析道路点云数据的平面距离、点云强度、点云密度等特征,将点云数据归化成地理参考强度图像。针对生成的二维参考图像,充分借鉴图像处理中目标分类与识别的手段,将交通标线信息准确提取出来。实验表明,该方法可行、有效。     

An Automated System for Image-to-Vector Georeferencing

Although modern imagery usually has latitude and longitude or similar coordinates to provide true world location, much potentially useful imagery lacks this information. This includes historical imagery, as well as modern imagery that may have lost its locational information through inappropriate processing. Its provision through the process of georeferencing is still primarily a manual procedure. This paper proposes an efficient, fully- automated solution for massively asymmetric image-to-vector georeferencing whereby an image of a relatively small geographic area is automatically located relative to a substantially larger vector map base. For control points, road intersections are automatically extracted from high resolution aerial or satellite imagery using the new concepts of reference circles and central pixels. For automated control point pair identification between image and vector map, an invariant point pattern matching approach is proposed based on shape invariance for similarity transforms and invariant area ratios for affine transforms. The matching algorithm necessitates only a small subset of image points and requires no additional information beyond pixel and map coordinates. Further, it tolerates inaccurate, missing and spurious points, and provides high performance with linear scalability. A final step performs transformation verification, globalization and optimization based upon an Iterative Closest Point Greedy algorithm. Experimentation shows that images covering a few city blocks with as few as 6 to 17 extracted road intersection points can be efficiently and correctly located using the road network of Dallas County, Texas, with over 80,000 intersections.     

矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取

高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。     

管线设计的断面数据处理方法

把空间矢量数据的压缩方法道格拉斯一普克法引入到断面数据的抽稀处理中,并对算法进行改进。首先按照一定算法进行整条断面线的粗滤处理,找出地形特征点、平面转折点、地物点等作为关键点,然后依据关键点对断面线进行分段,在段内使用道格拉斯一普克法进行细滤。通过实验能有效地抽稀断面点。     

基于道路数据点云的公路平面线形恢复方法

利用机载激光扫描数据的离散道路带状数据点云恢复公路平面线形,其效果的优劣很大程度上取决于公路中轴点列的获取。采用定步长径向搜索方法,算法简单快速,运算效率高;采用三次B样条曲线拟合及线形恢复能满足公路改(扩)建的要求。实验表明,基于道路数据点云的公路平面线形恢复方法研究,为机载激光扫描技术在公路中的应用提供一种可供借鉴的方法。     

TM影像与GIS矢量数据的自动配准

介绍了一种新的基于信息融合的TM影像和GIS矢量数据自动配准方法。首先建立TM影像和GIS矢量数据的近似变换关系,在此基础上以矢量地图上的信息(水系、道路网等)为先验知识,利用多尺度模板匹配法对TM影像中的线状信息进行自动提取。把自动提取的结果作为像方观测,矢量地图数据作为地面观测,通过广义点摄影测量原理和方法,解算出TM影像的外参数,实现新的TM影像和旧的GIS矢量数据的自动配准。实验结果表明,一般情况下,本文方法达到了像素级精度,且大大提高了工作效率。     

移动GIS中的空间矢量数据压缩方法

空间数据的压缩对于空间数据无线移动网络以及提高整个移动GIS系统的效率来说是一项很重要的工作。文章针对移动GIS系统中的矢量数据压缩问题进行了总结与综述。首先分析了矢量地图数据压缩的原因并给出了其定义;然后对传统的矢量数据压缩方法作了简单的介绍;最后对经典的Douglas—Peucker方法的改进方法,小波技术压缩方法和第二代小波压缩方法进行了详细的分析。     

一种用于精确认证的矢量地理数据脆弱水印算法

对矢量地理数据脆弱水印进行研究,提出一种用于精确认证的矢量地理数据脆弱水印算法.利用数据自身的特征映射生成脆弱水印,并基于量化思想将数据点自身和相邻数据点的水印信息嵌入到数据点上.通过脆弱水印检测对矢量地理数据的任何篡改进行检测定位,实现针对矢量地理数据的精确认证.实验结果表明,该算法在不破坏原始数据精度和可视化效果的同时,能够有效检测出矢量地理数据中的数据修改、增点、删点、裁剪等篡改,并能将篡改精确定位到数据点.     

高精道路地图制作方法及关键技术

本文提出一种基于车载移动测量、倾斜摄影等多源数据成果的高精道路地图互补采集方法,并对其关键技术进行了深入研究。首先以国内第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路段——淄博智能网联测试基地为例,开展了激光点云、全景照片、倾斜影像等多源数据获取及高精道路地图要素采集。然后以道路三维矢量要素自动提取为基础,辅以人工采编,并在数据差分解算中测试了我国北斗数据。实例表明,本文方法切实可行、精度可靠,有效改善了高精道路地图采集模式,降低了劳动强度,保障了人身安全,提高了作业效率,对于高精道路地图制作具有借鉴价值。     

管线设计的断面数据处理方法

把空间矢量数据的压缩方法道格拉斯-普克法引入到断面数据的抽稀处理中,并对算法进行改进。首先按照一定算法进行整条断面线的粗滤处理,找出地形特征点、平面转折点、地物点等作为关键点,然后依据关键点对断面线进行分段,在段内使用道格拉斯-普克法进行细滤。通过实验能有效地抽稀断面点。     

一种抗压缩的等高线数据盲水印算法

根据等高线数据的特点,提出了一种抗压缩的等高线数据盲水印算法。首先采用逐点前进法对等高线数据进行数据压缩,提取特征点,然后基于量化思想将水印信息嵌入在特征点的小数部分。实验结果表明,该算法具有较好的抗压缩效果。     

GPS数据处理中的坐标系统一问题

针对CGCS2000坐标系的启用,探讨了GPS数据中存在的坐标系统一问题,这些问题主要有：GPS基线向量坐标框架的统一、基线向量历元的统一、基线向量影响的量级分析和起算坐标的兼容性分析,并给出了相应的数学模型及适用条件。     

无控制点无人机倾斜摄影测量获取1∶500 DLG的方法研究

由于近些年无人机技术的兴起,数字线划图(DLG)采集的方式不再单一,人们开始使用无人机倾斜摄影测量的技术来获取DLG数据,但无人机倾斜摄影测量获取大比例尺DLG,需要布设多个控制点,实施过程耗时耗力,基于此,本文提出一种基于向量方位角的点位误差校正法,在无控制点的情况下获取大比例尺DLG。该方法通过无人机采集的POS数据对地面点坐标进行解算,以少量的特征检测点的点位误差作为位移向量,并计算该误差向量的坐标方位角,将观测向量的方位角平均值确定为误差偏移方向、平面中误差为偏移距离,对DLG进行整体误差校正。实验结果表明,通过该方法在无控制点采集的情况下,精度能够达到1∶500 DLG的要求,为无人机快速、高效地获取大比例尺DLG提供参考。