线性四叉树快速动态编码及其实现

对常规线性四叉树编码方法存在的不足进行了分析 ,提出了一种在遍历栅格数据过程中直接生成四叉树的快速动态编码方法。该方法用栈代替线性表或数组 ,在提取格网单元后 ,直接检测其属性值 ,生成十进制Morton码。将这些数据压入栈 ,在栈中同步地对已检测过的格网单元或结点向上层结点进行合并。当对整个栅格数据遍历完后 ,栈中剩下的记录就是所需要的线性四叉树编码结果。最后根据测试结果比较了动态编码与常规编码方法的运行效率和内存占用量。结果表明 ,快速动态编码明显优于其他编码方法     

自适应二维行程编码及其应用

本文在分析和比较多种信息编码技术的基础上,提出了一种自适应二维行程编码方法。该方法在规定的范围内自动选择二维行程,使得行程数尽可能少。行程值可采用不等长码字的熵编码法编码,以求最大限度地压缩数据。自适应二维行程编码扩展了基于线性四叉树的二维Morton行程编码,并具有更大的数据压缩比。初步实验表明,该方法具有较强的数据压缩能力,可用于压缩二值影像和少灰度影像(特别是块状影像和图形文字扫描影像),并可作为PIS(或GIS)的一种数据结构。     

基于2维行程的栅格数据快速动态压缩算法

分析了常规2维行程压缩算法存在的不足,在此基础上提出了一种在遍历栅格数据过程中直接快速动态生成2维行程的栅格数据压缩算法.该算法以MD码代替行列号来扫描栅格数据,对于一个2×2的窗口由MD码反解行列号只需转换左上角格网单元,同时以动态线性表代替静态线性表.在提取栅格单元的过程中,直接检测对比格网单元的属性值,动态分配内存来建立2维行程编码.最后,大量实验表明,算法在运行效率和内存占有量方面均优于常规的2维行程压缩算法.     

基于2维行程的栅格数据快速动态压缩算法

分析了常规2维行程压缩算法存在的不足,在此基础上提出了一种在遍历栅格数据过程中直接快速动态生成2维行程的栅格数据压缩算法。该算法以MD码代替行列号来扫描栅格数据,对于一个2×2的窗口由MD码反解行列号只需转换左上角格网单元,同时以动态线性表代替静态线性表。在提取栅格单元的过程中,直接检测对比格网单元的属性值,动态分配内存来建立2维行程编码。最后,大量实验表明,算法在运行效率和内存占有量方面均优于常规的2维行程压缩算法。     

线性四叉树快速动态编码及其实现

对常规线性四叉树编码方法存在的不足进行了 分析,提出了一种在遍历栅格数据过程中直接生成四叉树的快速动态编码方法。该方法用栈代替线性表或数组,在提取格网单元后,直接检测其属性值,生成十进Ｍｏｒｔｏｎ码。将这些数据压入栈,在栈中同步地对已检测过的格网单元或结点向上层结点进行合并。当对整个栅格数据遍厍完后,栈中剩下的记录就是所需要的线性四叉树码结果。最后根据测试结果比较了动态编码方法的运行效率和内存占用     

基于线性四叉树的全球离散格网索引

将四元三角剖分的三角形格网组织成四叉树剖分的菱形块格网,以菱形块单元来进行数据的组织索引,通过线性四叉树成熟的Morton编码作为关键字来标识查找菱形块,并在此基础上经过改进来索引三角形格网、进行邻域搜索。     

面向Hilbert八叉树的邻近格元计算算法

为提高线性八叉树邻近格元计算效率,利用Hilbert码标记格元,提出一种邻近格元Hilbert码快速计算方法。以Hilbert基元曲线为基础,引入状态向量的概念以记录Hilbert曲线对同属于一个父格元的所有子格元的填充顺序,从而建立状态向量的层级演进与退化函数,得到状态向量在m阶与m+1阶曲线中的层级映射关系,最终利用状态向量及其层级演进与退化函数实现邻近格元Hilbert码的计算。结果表明,所提算法计算结果正确;状态向量计算速度随层级提高而降低,在第20层级上1 ms内可完成4 201个格元的计算,对后续邻近格元计算影响较小;在指定层级上同等数量的邻近格元计算中,该算法的速度明显优于现有Morton码转换算法,在第15层级上百万级规模的邻近格元计算中,该算法的速度约为现有Morton码转换算法的2.1~2.4倍;在不同层级的百万级规模邻近格元计算中,该算法计算速度相比现有Morton码转换算法的提升倍数随层级提高而增大,在第20层级上该算法的效率提升达到2.6倍。     

球体坐标与SDOG-ESSG格网码的相互转换算法

基于球体退化八叉树格网的地球系统空间格网(SDOG-ESSG)是地球系统科学与空间信息领域的重要的研究工具和手段。SDOG-ESSG格网码与现有空间参考相互转换的关键问题即球体坐标系与SDOG-ES-SG格网码的正向转换与逆向转换的算法。通过引进6种列-行-层坐标系并导出有关计算公式,借鉴Morton码行列二进制位交错的特性,分别设计了正向转换与逆向转换算法过程,在此基础上,理论分析并实验验证了两算法的时间效率。结果表明,两转换算法非常高效,其时间消耗基本与SDOG-ESSG的主剖次和副剖次呈线性关系,时间复杂度为O(n);在PC环境下,每秒能实现106～107次的转换运算,1次转换相当于101～102次的除法运算。     

基于格网索引的点目标捕捉算法

传统的从离散点中捕捉其中一点的算法实现存在精确度低、重复计算耗时、难度大的不足,从而增加了捕捉的计算量而影响性能。本文介绍了一种基于格网索引的点目标捕捉算法,通过对点群的格网划分,行列号的计算与Morton码的获得,建立空间索引表、实体索引表与点目标的存储单链表,成功完成点目标的捕捉。     

基于二维DLT鱼眼图像校正方法的研究

提出了一种基于二维DLT的鱼眼图像校正方法,通过构建二维平面格网点的像点误差方程,对畸变校正参数进行解算,实现鱼眼图像校正。该方法不需要构建专门的控制场,仅需要利用计算机绘制平面格网即可实现鱼眼图像标定及校正,检校过程简单、可操作性强,能够在一定程度上满足鱼眼图像实时、快速校正的要求。     

基于二叉树的栅格数据快速编码及其实现

在对常规编码方法存在的不足进行分析的基础上，提出了在一次遍历栅格数据过程中生成线性二叉树的快速动态编码以及地程编码方法，该方法用堆栈的思想代替传统的线性表，以十进制orton码为顺序提取栅格单元数据并介入栈，以压栈的方式完成栅格单元或结点向上层的递归合并。当对整个栅格数据遍历一次后，栈中剩下的记录便是所需的线性二叉树编码结果。通过对算法的分析表明，该方法具有明显的优点和重要意义。     

GIS中面的游程编码表达、实现与应用

游程编码是一种常用的压缩和表达栅格数据的技术,GIS中面状要素的栅格化有时也采用这种方法。本文主要研究面的游程栅格化方法,设计并实现了一种扫描线算法,主要思路为:计算扫描线与面边界的交点并组织为有序断点链表形式,然后根据扫描行上断点序号的奇偶性建立有序游程链表。为降低栅格化过程中位置精度的损失,提出用实数值记录游程边界的方法。论文还探讨了游程编码的常见操作及其实现,通过实例说明其在GIS面操作中的应用与优势。     

面向目标的栅格矢量一体化三维数据模型

首先对现有的三维空间数据模型进行了讨论 ,分析了栅格、矢量和混合数据模型的特点 ,提出了一种面向目标的栅格矢量一体化数据模型。该模型将栅格数据以矢量方式进行组织 ,从而同时具有矢量和栅格数据模型的优点 ,也克服了目前普遍应用的混合模型所存在的缺点。还提出了一种三维空间的三级栅格划分和行次序编码方法。该方法存储空间小 ,便于快速索引和计算。最后 ,给出了具体的数据结构     

基于游程编码的GIS栅格数据矢量化方法

为了克服传统栅格矢量化方法的各种局限性,提出利用栅格的游程编码和区位表在内存中直接进行栅格图形矢量化提取的有效方法,并描述了算法实现步骤.由于栅格游程编码具有提取方便、压缩比适中、和常规栅格之间的转换便捷等特征,所以本方法的采用使得在计算机内存中处理矢量化栅格的规模、精度、复杂程度和速度有较大提高,可广泛应用于栅格型地理空间分析和遥感图像专题要素类型的边界提取等方面,实践表明本文提出算法具有很高的效率,易于实现.     

一种彩色栅格地图注记识别方法

栅格地图中的注记包含了丰富的地理位置信息,传统的栅格地图注记识别方法在识别过程中将注记和其对应的地理要素相分离,因此难以处理倾斜注记和弯曲注记。以连通域单元为基本处理对象,提出了一种基于几何特征的彩色栅格地图注记识别方法。首先利用连通域单元的方向、尺寸、密度、邻域四个特征提取注记像素集合,然后通过地理要素中心线对非水平注记进行方向确定,最后对注记进行聚类和重新排列,完成注记识别。通过对GoogleMap（谷歌地图）瓦片中的注记进行提取和识别实验,证明了该方法的合理性和有效性。     

Encoding and compressing hexagonal raster data by the Gosper curve

This article mainly introduces a class of encoding and compression methods for hexagonal raster data. A new encoding mode is established with the introduction of the Gosper curve, which has good spatial aggregation. On this basis, straightforward encoding, lossless coding compression, and lossy coding compression can be carried out. First, the bidirectional correlation between the Gosper curve and the hexagonal grid data is established, and the Gosper coding value of each raster unit is determined. Then, the lossless compression of the data is completed by performing run‐length encoding on the coding set. Following the Gosper curve trend, partial grid units are semantically changed via adjacent fusion under certain threshold constraints. The run‐length encoding is carried out again to complete the lossy compression and further reduce the amount of encoding required. A break‐detection step is added during the process to avoid regional breaks. The experimental results show that the proposed method can efficiently compress data. Additionally, data compression of multi‐resolution and varying fusion thresholds is explored to summarize general patterns. Finally, the method proposed is compared with traditional row‐coding compression in hexagonal and quadrilateral grids to highlight its advantages for hexagonal raster data.     

基于MapReduce的地图代数并行计算方法

针对大规模栅格数据的空间分析,设计并实现了一种基于MapReduce架构的通用地图代数并行计算方法。该方法能将栅格像素矩阵按数据行分割为多个独立的子矩阵,并在并行节点上使用地图代数的四种算子对来自不同矩阵的像素进行分析计算。栅格数据叠加实验结果表明,该方法具备有效性和可靠性,能降低计算对硬件设备的要求,并提升了计算效率。     

Gosper曲线支持的正六边形栅格数据游程编码及高效压缩

通过将Gosper曲线引入正六边形栅格,建立了一种新型游程编码形式,基于此进行栅格数据的无损及有损压缩编码。首先,建立Gosper曲线与正六边形栅格数据的双向对应关系,为数据的编码和解码提供引导支持。其次,确定每个栅格单元的Gosper编码值,通过将目标区域单元的编码集合进行游程编码实现数据的无损压缩。然后,在此基础上,有损压缩借助Gosper曲线良好的空间聚合性进行区域临近融合,摒除细节信息:在一定阈值约束下,遵循Gosper曲线走向,改变部分栅格单元的归属以减少编码对象数目,重新进行游程编码完成编码量的精简。最后,进行试验验证,在实现压缩编码的基础上,对多分辨率、不同融合阈值条件下的数据压缩进行探究,并与其他方法进行对比以凸显其优势。