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11.
针对多尺度格网数据访问效率问题,本文设计了一种基于格网空间索引的多尺度格网数据索引编码体系。该索引编码有着较高的编码和访问效率,较好的满足了多尺度格网数据分析时的效率需求。  相似文献   
12.
空间填充曲线的空间排列码可实现多维空间到一维空间的线性映射,广泛应用于空间查询、空间索引、空间划分及影像编码等领域。Hilbert是一种优秀的空间填充曲线,具有非常好的空间聚集性。传统的Hilbert排列二进制循环位操作算法的算法复杂度为O(n2)。本文首先分析了Hilbert的分形自相似特性,推导并归纳出Hilbert状态转移矩阵,按位编码顺序定义了空间划分中的象限顺序,将Hilbert状态转移矩阵转换为C++中的数组运算,减少了Hilbert码计算过程中的嵌套循环及迭代处理,将算法复杂度降为O(n)。其次,采用位域共用体以数值计算替代了传统计算过程中的数值与字符串间类型转换,提高了Hilbert码生成算法的性能。最后,在C++环境下实现了Hilbert码快速生成算法的相关代码,并完成算法的正确性验证实验和性能对比实验。实验结果表明,本文提出的算法计算结果与二进制循环位算法的结果一致,在性能上本文算法与二进制循环位算法及空间层次分解算法相比有明显的优势。  相似文献   
13.
张小虎  张珣  钟耳顺 《地理研究》2013,32(11):2055-2065
定量研究城市空间结构特征是城市地理学研究的核心内容。基于建筑物空间结构特征的分析,研究北京市城市结构特征及变化规律。根据建筑物空间结构的特点设计了一种城市结构的“向量”模型,利用行政区划、同心圆区划和扇形区划三种不同分区数据分别分析北京城市建设中心、城市建设方向和城市建设强度。结果表明,本文的方法能够很好的刻画出北京市城市结构的空间形态及其变化规律:① 北京市城市建设由于城市功能扩散及积聚作用的影响呈现内城向外城扩张建设、外城向内城积聚建设的单方向推进发展特征;② 由于重大事件的影响,单方向推进会变化方向发生调头发展或者多次迂回发展,形成北京市城市结构的多重形态;③ 北京城市蔓延区的产生原因不仅仅是城市功能的扩张,也是由于外延区县城市功能向城市中心集聚造成的;④ 北京城市空中扩展是伴随着城市平面扩张同时进行的,并且其空中扩展的地带也在向城市外延发展;⑤ 北京的“双轴”结构已经确立,然而“东西轴”比“南北轴”要更为成熟。同时,北京市城市发展在方向上的差异正在减弱,呈现均衡的发展态势。  相似文献   
14.
示意地图是统计数据可视化的一种新方法,但已有的面域示意地图制图算法不适用于局部数据差别大的应用。针对此问题,结合多尺度格网统计数据的尺度效应,修正了diffusionbasedmethod算法,并将该算法应用于北京市100m格网人口统计数据上,证明了算法的有效性。该算法可应用于格网统计数据示意地图制图。  相似文献   
15.
在京津冀协同发展战略背景下,以建设京津冀世界级城市群为引领,遵循城市发展规律,优化城市空间布局,明确京津冀城市群等级结构及其空间特征具有重要意义。本文以京津冀城市群156个区县为研究对象,从经济中心性、交通中心性、信息中心性、人口中心性4个角度,利用4种空间聚类方法进行5个等级的聚类分析,并基于克氏中心地理论对京津冀城市群等级划分结果进行空间结构分析。结果显示,自组织特征映射神经网络算法(SOM)较适合京津冀城市群的等级划分;京津冀城市群正从以北京城区为单核心的圈层空间结构向3条带型空间结构转变,其中京津都市发展走廊发育成熟,沿海都市发展带也初具规模,而包括雄安新区在内的京石都市发展带正在孕育。  相似文献   
16.
矢量地图叠加分析在实际场景使用中经常需要处理各种大规模复杂空间数据,因此算法整体分析效率的提升尤其重要.该文重点针对较大多边形对象和大量较小多边形对象的叠加分析使用场景,提出了一种有较强针对性的基于非均匀多级网格索引的矢量地图叠加分析(Non-uniform Multi-level Grid Index Overlay,NMGIO)算法,包括索引构建、网格过滤、叠加计算、拓扑构面4个步骤,通过对待分析数据集和叠加对象双向建立非均匀多级网格索引,利用数据的空间分布特点从根本上提升叠加分析效率.同时给出了算法整体时间复杂度和由C++语言实现的原型系统叠加分析效果验证.  相似文献   
17.
太阳方位的自动获取及实时跟踪系统的设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对以往太阳方位手动计算复杂易错且不具备实时性的缺点设计了一套实时跟踪系统。该系统采用微芯公司生产的dsPIC作为核心处理器,具有处理速度快、功耗低的优点。系统结合了HMC3200电子罗盘与高精度视频方位仪,能够实时获取装置的位置指向和实时图像加以观察,使用的太阳方位算法简洁可操作性强、精度高,运行结果显示能满足实时追踪的效果。  相似文献   
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