矢量数据简化设计与分析开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

矢量数据是GIS领域一种重要的数据,尤其是ESRI公司推出shapefile格式的文件后,矢量数据的应用性和普及性越来越广泛。对矢量数据的可视化是地理信息科学领域研究的一个重要方向。矢量数据的可视化关系到矢量数据应用的广度与深度、关系到决策者的决策能力、关系到科研成果的优劣。因此,矢量数据的简化是矢量数据可视化中的一个重要研究方向。

自从数字地球 的构想提出以来,关于数字地球的研究已掀起了一次浪潮。要在计算机中实现数字地球不是一个简单的事,它需要诸多学科,特别是信息科学技术的支撑 。基于新技术的应用,数据的问题已经显得越来越重要。网络的发展要求传输的数据流量尽量的小,制图综合也要求数据尽量的压缩,三维显示等也亟待数据压缩的解决。现代数据采集系统获得的数据量极其巨大,其数量级已经从M到了G,甚至T了,这就要求必须进行有效的数据压缩 。保留必要的特征信息,去除不必要的冗余。而为了保证应用的实时性,数据压缩计算效率也应适当予以考虑。

2. 国内外研究现状分析

很多学者从多种不同的角度提出了多种不同类型的线要素简化算法,如以DP算法为代表的点位选取类,以li-openshaw算法为代表的栅格线要素简化类和以小波法为代表的频率域简化法等。其中点位选取类的线要素简化算法最为常闬,其选取原始线中部分节点来组合成线作为简化表达,简化线与原始线相比只减少点数并未改变点的位置。

总体来说,线素简化算法共可分为五类:独立点算法、局部处理算法、无约束扩展局部处理算法,有约束扩展局部处理算法、全局处理算法。有学者将点位选取类线要素简化算法分成两个子类,一是抽稀法根据特定的规则,通过删除点来达到减少线要素上不重要的形态信息,如Opheim法,Douglas- Peuker法,另一类是重采样法不直接操作节点,通过压缩或平滑拟合一条形态接近的曲线来代替原曲线如li-openshaw法、三次均匀B样条曲线法等。

相比于国内,国外对矢量地图的简化研究最早始于1973年,Douglas和Peuker提出了Douglas- Peuker折线简化法。一经提出得到广泛响应。近多年来,算法经过不断的拓展和完善,己成为地图制图领域及领域中线要素简化的最常用的方法之一。

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3. 研究的基本内容与计划

本文主要利用大规模北京地区的矢量数据,研究如何在简化矢量数据的同时平衡矢量数据的几何的精度,继而提升渲染效率,降低存储压力。

因此本设计需要首先设计一套简化矢量数据的方案,并对简化的结果进行可视化与分析。

4. 研究创新点

DP算法有诸多优点,如: 对数据压缩和消除冗余细节非常有效,是一个整体算法,在一般情况下保留较大弯曲形态上的点,删除小弯曲形态上的点,且保持线要素的重要几何特征;综合后的曲线与原曲线相比,整体位移最小。

与此同时,DP算法也存在许多不足之处:阈值需手动设定,自动化程度低;可能会导致拓扑关系发生改变,造成简化后的线要素出现拓扑关系不一致,容易导致自相交;简化后的线要素可能含有不必要的尖角和尖锋,从而降低线的制图质量;容易导致相邻多边形公共边界处出现裂缝现象;面对复杂曲线时可能会因关键点较多,对原曲线需多次分段求解存在迭代,影响效率。

本文针对前者对矢量数据简化的算法进行了总结,尤其是DP算法,针对其存在的优点和缺点,进行相应的整理和分析,提出相应的看法及想法,并进一步在自己力所能及的范围下,逐步实现对DP算法的改进和实现。

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