矢量地图数据数字水印抗拼接算法

地图拼接是矢量地图数据中的一种常见处理方式。为了正确提取水印信息,需要从拼接后的地图中确定出水印嵌入区域。利用水印嵌入后坐标点尾部数据分布发生变化的特点,提出了一种基于分布拟合检验的抗拼接算法。该算法利用四叉树算法将地图分成多个区域,然后利用单样本K-S检验判断每个区域内的坐标点尾部数据是否服从均匀分布,最终确定出水印嵌入区域。实验表明,该算法能够达到提取水印嵌入区域的目的。     

基于SURF算法的无人机遥感影像拼接技术

在影像匹配的研究上,SIFT算法在特征匹配方面的应用一直是国内外学者关注的热点之一。最近几年,有研究者提出了SURF算法,该算法是在SIFT算法基础上作了一些改进后得到的新算法。为了比较这两种算法在影像特征点提取上的优劣性,本文开发了相应的软件程序,并采用无人机遥感影像数据进行了算法的实例验证。发现相比于SIFT算法,SURF算法在影像特征点提取中无论是运算速度还是提取的特征点数量都有较大进步。基于此将SURF算法应用到无人机遥感影像拼接中,并通过高斯滤波对拼接影像进行平滑处理,获得了令人满意的拼接影像。     

基于地形数据的瓦片金字塔构建与组织

首先介绍了多分辨率金字塔模型,为了实现海量地形数据的实时绘制性和多分辨率处理,提出了一种改进的瓦片金字塔构建算法,然后分析了瓦片的索引和瓦片间的拓扑关系,并对论文中算法的可行性进行了实验证明。     

南大洋海冰影像地图投影变换与瓦片切割应用研究

南大洋海冰分布是南极考察过程中影响破冰船航行的重要因素,也是南极研究的重要内容之一。目前国际上不同机构发布的南大洋海冰分布图,大多是球面投影,不能直接用于主流的瓦片地图发布。将极方位立体投影海冰图转换为目前主流的网络墨卡托投影地图,并利用合适的图像重采样方法,按照不同级别比例尺进行瓦片切割和编号存储,最终实现海冰影像地图的发布共享是本文的主要研究内容。笔者对不同的图像重采样方法进行了比较,分析了最邻近点采样方法、双线性内插和双三次卷积重采样方法的优劣,针对本文的研究优选双线性内插方法进行影像地图瓦片的切割,并最终叠加融合在Google地图上,实现了Google底图、准实时海冰影像图与破冰船走航位置的集成显示,为雪龙船的冰区航行提供了重要的数据支撑。     

自稳定双拼相机影像拼接技术

介绍自稳定航测双拼数码相机,并详细论述其影像拼接的关键技术,主要包括相机检校、影像水平纠正、子影像间相对定向和虚拟影像拼接,最后对虚拟影像拼接误差进行分析。采用自稳定双拼相机进行低空摄影测量,能达到1:1 000大比例尺航测成图的精度要求。目前,该项技术已经成功应用于地形图测绘、三维建模、区域规划等实际工程项目中。     

基于Ajax的城市公众服务系统实现

为提高公共服务平台空间信息资源共享的服务效率和能力,针对当前应用广泛的瓦片式地图服务模式,探讨基于Ajax的瓦片式地图服务研究,开发对应的瓦片式切图工具,为空间信息资源共享提供数据保障。试验结果表明,该系统具有很高的瓦片切图效率,对提高传统WebGIS的响应速度具有较高的应用价值。     

基于3S技术的广东省湿地科学数据库共享平台设计研究

广东省是湿地大省,辖区内湿地资源丰富,多样性突出,而湿地资源作为生态资源中非常重要的一环,有"人类之肺"的美誉。近些年来,伴随着城市化的快速发展和环境问题的日益突出,湿地资源的研究被提上了重要的议程,湿地研究总体朝着理论研究基础化,评价方法定量指标化,更多地采用新技术和跨学科合作的趋势发展。为了适应这一趋势,综合采用了最新的3S技术,使用RS技术对湿地资源进行调查、分类、统计,用GPS进行实地抽样调查验证,并将调查验证的成果以B/S结构的GIS平台进行展示,达到信息查询与共享的目的,实现广东省湿地资源的科学化,信息化管理,为相关部门提供决策支持。     

基于TIFF和XML标准的瓦片金字塔模型

随着数字地球、数字城市研究的深入,多分辨率空间数据模型已成为GIS研究的热点之一,瓦片金字塔作为管理栅格型空间数据的有效手段更得到了广泛应用.文中分析了普通金字塔模型的缺点,在此基础上设计并实现了符合TIFF和XML标准的通用数据模型;通过应用证明了模型的实用价值.     

适用于矢量瓦片缓存替换的视点相关预测区域算法

传统的缓存置换策略未充分考虑数据访问的空间特征,也不适用于基于矢量瓦片的替换。该文根据矢量瓦片的空间数据结构,提出一种适用于矢量瓦片缓存替换的视点相关预测区域算法:首先根据瓦片存储中多分辨率金字塔结构进行空间单元划分,并根据用户操作类型求解矢量瓦片及空间单元热度,从而构建用户视点位置相关的预测区域;然后综合考虑瓦片层级、空间单元热度及距离等因素进行预测区域分析,获得瓦片缓存价值并进行瓦片置换。通过与传统的FIFO、LRU和LFU缓存策略相比较,该算法的瓦片命中率比FIFO和LRU分别提高了近50%和20%,瓦片的请求耗时分别缩短了50%和30%左右,相比LFU也有明显优势。该研究为WebGIS提供了一种更具潜力的瓦片缓存方法。     

矢量瓦片并行构建与分布式存储模型研究

矢量瓦片体积小、生成效率高、支持动态交互,较传统栅格瓦片有诸多优势,是下一代互联网地图服务研究的重点。为了解决当前矢量瓦片研究中处理速度慢,扩展性差等问题,本文利用并行计算框架Spark进行矢量瓦片快速构建,通过自定义转换函数,将原始矢量数据GeoJson转换成mvt瓦片集;对于生成的矢量瓦片集,本文基于分布式内存文件系统Alluxio设计一个瓦片存储模型-VectorTileStore,模型以键值对进行数据存储,瓦片元数据占据前八个键值对,单个瓦片占据一个键值对,在数据写入的同时,基于键构建一个哈希索引,用于快速访问,模型兼容海量瓦片的组织存储,具有很强的扩展性。通过实验结果表明,本文提出的矢量瓦片并行构建算法较单机构建算法运行时间平均减少49.6%,分布式存储模型VectorTileStore较传统方案更适合海量矢量瓦片存储,存取时间效率更高。