基于“天地图·永定”的永定旅游地图服务网设计与实现

"天地图·永定"是永定区统一、权威、标准的地理信息公共平台,本文利用"天地图·永定"提供的丰富的数据服务和二次开发接口,开发了永定旅游地图服务网,实现了永定旅游服务和"天地图"的融合,为游客提供便捷、丰富的旅游服务,对永定区的旅游发展起到了一定的推动作用。     

三维瓦片地图的制作及其二三维坐标转换的研究

随着计算机相关技术的发展和GIS产业应用的深入,三维瓦片地图因其视觉效果更加真实而发展前景一片光明,但它也存在如与二维地图之间的联系不是很紧密等诸多不完善之处。针对上述问题,本文利用Auto CAD和3Dmax软件对数据和贴图资料进行三维地形图制作,并通过地图切图得到三维瓦片地图;根据坐标转换算法,将二维数据叠加到三维瓦片地图中,并结合转换后的坐标值偏差现象,修正二三维坐标的转换算法;针对不同角度的三维瓦片地图,实现其多角度之间的相互转换。通过上述操作,提高了三维瓦片地图的精确性和实用性。     

移动掌上校园APP的设计与实现

传统LBS应用主要提供城市中的交通、餐饮等大众位置服务,对于小范围的特定场所(如校园、居民小区、公园等)还未提供成熟的个性化位置服务。利用GIS技术对校园数据的组织管理和可视化方法进行研究;基于空间位置管理校园数据,并以矢量地图等方式对校园数据进行可视化表达;基于Android技术进行掌上校园APP的开发实践,实现了路线规划、校内街景、周边搜索等功能。实验表明:移动校园与LBS有很好的契合点,将校园生活与位置信息紧密结合,能够为师生提供更好的个性化服务。     

高精准度智能导航数据产品质量评价系统构建与示范

本文针对高精度智能导航地图数据产品的质量控制及评价检测率先开展技术研究,提出了针对车道及智能导航地图的精度评价方法,建立了理论模型和评估体系;研制了对公路要素数据分类分级精度验证模型和方法,解决了HAD和ADAS数据空间绝对精度和相对精度检测的难题;研发了高精度智能导航数据评价系统软件,实现了程序化、标准化和批量化。     

超算环境下的并行切图性能分析

在传统GIS二维地图缓存生成过程中,一般用普通的PC机来生成地图缓存.普通PC机的内存一般不大于8 G,CPU主频一般不大于2.2 GHz,且核数不大于8核,硬盘一般为机械硬盘,容量不大于2 T.受限于硬件性能的瓶颈,切图效率较低,不能够分析出上述各硬件因素中制约二维地图缓存性能的关键性因素.相比之下,超算环境有着丰富的资源,可将上述任一资源延伸到极致,因此,本文借助超算环境,研究分别增大内存、CPU主频、硬盘空间等因素后对地图缓存效率的影响.基于此,本研究在郑州大学超级计算机中心专门进行了比较测试.郑州大学超级计算机中心拥有两种类型的CPU,每个主机拥有128 G内存,CPU分为普通CPU和KNL CPU,分别拥有32核和64核,所有主机共享802 T的磁盘阵列,可以认为对于二维地图缓存来说硬件资源是无限的.本文利用郑州大学超级计算机中心的理想环境分析出了在内存和CPU等因素都不受限的情况下,影响二维地图缓存效率的关键因素.     

情境驱动的室内位置地图动态表达

室内位置地图可以根据用户的"位置"及环境变化,动态地表达位置服务信息,是实现室内位置个性化和精准化服务的重要平台。重点研究情境驱动下室内位置地图的动态表达。在分析室内位置地图特征的基础上,提出影响室内位置地图表达的情境类型;设计地图表达图层及构成要素,提出情境驱动的室内位置地图表达过程与技术方法;给出商场购物活动中不同情境条件下地图动态表达的应用示例。     

公开出版物中地图的加工和处理策略

首先介绍了地图出版规范和审核制度,探讨了公开出版地图中敏感要素的处理方法 ;然后以《地理空间信息》杂志刊载的文章为例,分析了公开出版物中刊载的地图存在的问题,并提出了相应的解决方案,以期为广大科研技术人员提供借鉴。     

矢量瓦片地图关键技术研究

针对栅格瓦片地图在高清屏显示、数据更新、与用户互交等方面存在的性能瓶颈,引入能解决上述问题的矢量瓦片地图。介绍矢量瓦片地图技术实现原理、数据标准,对矢量瓦片的数据组织模型、数据编码规则和地图渲染引擎的关键技术进行阐述,提出天地图·珠海提供矢量瓦片地图服务的技术思路。     

基于地图感受论的室内地图设计原则

当前,对室内地图的研究主要集中在定位与导航方面,而对室内地图设计方面的研究相对较少。室内地图设计不同于简单的绘制室内平面图,必须以地图学基础理论为指导进行专业设计。以地图学中地图感受论相关理论为基础,对移动室内地图的设计原则和方法进行了探讨,并据此对一些手机地图软件中的室内地图设计效果进行了分析和评价。通过总结各软件地图设计的优缺点,结合提出的室内地图设计原则提出了室内地图设计的新方案。该方案能为用户带来更好的室内地图感受效果。     

基于位置数据和POI的聚类方法

提出了一种基于自适应迭代的空间聚类方法,以探索城市空间设施与人们出行行为的内在关系。基于位置数据和POI,先将微博数据进行格网化,转化为连续的格网数据;再利用自适应迭代的聚类方法和相关性分析探索微博的空间分布和城市公共服务设施的时间活跃度。实验结果表明,微博数据和服务设施之间具有较强的相关性,并从大数据分析角度为城市规划布局的优化提供了辅助决策;但将其应用到实际规划中还有待进一步验证和完善。