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矢量数据压缩对于受网络带宽限制的WebGIS有着重要意义,其可减少数据存储空间,提高网络传输与处理效率。传统的矢量数据压缩方法主要从空间关系的角度出发,根据原始矢量数据点之间的距离、角度等指标,判断如何对矢量线要素或面要素进行化简,略去冗余的端点。而本文则利用已在图像压缩领域被广泛应用的变换编码的频率域压缩技术,利用能实现能量保持的离散余弦变换和特殊的量化方法,以及无损熵编码,对矢量数据实现了能控制压缩后平均误差的有损压缩。该方法无需事先根据不同的误差限值设计量化表,且能处理指定过大平均误差限值时所出现的问题,有很强的适应能力。最后,使用C#实现了该方法,并验证了方法的可靠性,完成了方法的性能测试。实验结果表明,本文提出的矢量数据压缩方法能获得较大的压缩比,且能较好地保持原始矢量数据所具有的地理形态结构特征。 相似文献
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在地理栅格并行计算处理中,数据I/O 已成为制约计算性能的主要瓶颈之一。本文针对该问题,首先分析广泛应用于GIS 栅格数据存储的GeoTIFF 格式,重点研究数据的2 种存储模式(即条带存储与块状存储),并根据这2 种存储方式,分别构建了栅格数据从逻辑结构向物理存储结构的映射模型。然后,针对地理空间并行计算的需要,提出了栅格数据的并行读写框架,并利用MPI 并行I/O 技术的文件视图方法,实现了GeoTIFF 数据并行I/O库(pGTIOL)。结果表明,对比开源栅格空间数据转换库(GDAL)的主从I/O 模式,本文提出的pGTIOL 准确读写数据,具有更高的性能。该库隐藏了底层并行I/O 的细节,提供简单易用的并行读写GeoTIFF 栅格数据的接口,支持多数据类型和多种空间分割,实现了对条带存储与块状存储数据的异步并行读写,从而满足动态负载均衡的需求。 相似文献
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栅格数据模型是地理信息科学领域的主要数据模型,成本距离分析是其重要的应用方向之一。但当栅格数据量较大时,传统的Dijkstra求解效率较低,因此本文提出了一种用改进蚁群算法来求解栅格成本距离的方法。首先,构建了适合人工智能算法的栅格数据模型及编码方法;然后,在此基础上初始化蚁群,采用状态概率选择机制计算相邻栅格单元之间距离成本,以及距离成本路径方向选择,同时利用改进的信息素更新机制加强蚁群之间信息交流,加快算法收敛速度;最后,引入了遗传算法的选择、交叉和变异等算子优化生产的成本距离的解,增加解的全局性。本文以北极地区的海冰密集度栅格数据为基础,求解北极地区适合航行路线的成本距离。实验表明,结合了蚁群算法和遗传算法优势的改进蚁群算法,能够快速有效地求解出基于栅格数据的成本距离。 相似文献
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随着网络中各种地理相关的应用越来越多,要想解决地理空间信息语义层次上的应用问题,就需要用到地理知识库.其中本体是地理知识库的核心.地理本体是研究地珲信息科学领域内小同层次和不同应用方向上的地理空间信息概念的详细内涵和层次关系.本文为地理知识库构建了极具实用性的的位置本体,并详细阐述了基于ETL的数据知识库从资源采集,到数据集成,最后到本体构建的过程. 相似文献
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地理国情是重要的基本国情,是从地理的角度分析、研究和描述国情,是国家制定发展战略和政策的依据;经过多年积累,基础测绘已经形成了较丰富的基础地理信息成果,特别是数字线划图的精度、现势性和覆盖范围都得到了较大的提升。将基础测绘数字线划图成果中符合地理国情普查技术要求的相关信息提取出来用于地理国情普查数据生产,可以减少地理国情普查数据生产的各种成本,提高生产效率。该文介绍了从基础测绘数字线划图成果数据中提取符合地理国情普查技术要求的基础数据的基本技术流程和实现方法,同时在商业软件的基础上进行了二次开发,研制了2种数据的转换软件,通过实践均取得了较好的效果,并在多家地理国情普查数据生产单位进行了推广应用,提高了地理国情普查数据生产效率。 相似文献
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采用立体匹配技术对多视卫星遥感影像进行三维场景重建一直是摄影测量与遥感领域的核心问题。基于卷积神经网络的深度学习方法极大地促进了立体匹配技术的发展,然而其中涉及匹配困难和误匹配问题的相关研究仍然不足。为了提升卫星遥感影像不适定区域中视差估计的精度,本研究提出了一种结合注意力机制的立体匹配深度学习网络,在特征提取模块中加入注意力机制,分别从通道和空间两个维度捕获全局信息,对特征进行优化;在代价体的构建模块中构建新的代价体积,并重新设置视差的回归范围。为了验证本文方法的有效性,在US3D、WHU-Stereo两个数据集上分别与已有方法 Stereo-Net、PSM-Net进行了比较分析。结果表明,本文方法在EPE(endpointerror)和D1两个指标上均能达到最优,取得了较好的性能,提高了立体匹配的精度,尤其在无纹理、重复纹理、遮挡及视差不连续区域表现出良好的鲁棒性。 相似文献
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在遥感图像网络化分布式特征分析与表达过程中,有很多需要栅格数据与矢量数据的混合模型的网络化表达与传输问题,而矢量数据的网络化表达、传输与显示问题则是影响遥感图像分布式处理效率的关键性因素之一。本文首先对SVG技术及其对矢量数据的表达特点作了简介,在介绍遥感图像分布式特征提取系统的运行流程的基础上,对其在遥感图像分布式处理中相关的网络化数据表达与显示问题给出了相应的解决思路,并给出了相应的实例与效果分析。 相似文献
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随着地理信息技术与计算机网络技术的结合和发展,基于全球框架的地理信息服务对海量数据管理的要求越来越高,传统的单中心的关系数据库的管理模式已经不能满足要求。分布式文件系统、半结构化数据库和关系数据库技术优势互补,为海量数据高效管理提供了新的技术思路。本文提出了分布式环境下空间数据一体化存储管理架构,设计了矢量和栅格数据的数据逻辑组织和物理存储模型,通过统一的分层+分块的数据划分规则,实现了矢、栅数据分布式环境下的一体化管理。在该模型中,利用关系数据库和半结构化数据库的特点,对空间索引和实体数据分开管理,有效地提高了数据处理和访问效率。实验表明,该模型具有更高的数据管理能力,可为分布式环境下数据服务中心构建提供一个有效的解决方案。 相似文献
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DEM地表形态精度分析理论与方法的建立,对DEM数据的生产和广泛应用具有重要意义。本文从局地坡面形态的凸凹性角度,剖析规则格网DEM格网点位置、格网分辨率对DEM局地坡面凸凹性的影响,以期进一步完善和发展DEM质量分析的理论与方法。论文首先阐述了DEM局地坡面凸凹性的基本概念,研究建立了规则格网DEM的局地坡面凸凹性量化分析方法,并以黄土丘陵5、10、15、25、……、155 m DEM为例,采用比较分析方法研究了局地坡面凸凹性随DEM格网点位置和格网分辨率的变化特征。研究表明:对于本研究中的1:5万DEM,10 m(跃变率≤0.3%)是其最佳的格网分辨率阈值,当DEM实际格网分辨率高于该阈值时,实际DEM与最佳格网分辨率DEM具有近乎相同的局地坡面凸凹性,主要在正地形与负地形的过渡区域会发生不同程度的坡面凸凹性变化;当DEM实际格网分辨率低于该阈值时,实际DEM的局地坡面凸凹性,会随着DEM格网点布设位置和DEM格网分辨率发生较大的不确定性变化。 相似文献
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建立不同分辨率的遥感影像金字塔模型是现阶段虚拟地球平台的主要技术手段,遥感影像数据的高效压缩是模型应用的基础。论文在分析多种图像压缩技术的基础上,提出以小波变换的JPEG2000标准来压缩网络环境中遥感影像金字塔的纹理瓦片数据。首先,介绍了小波变换的JPEG2000标准的基本原理和EBCOT算法特点,然后,结合实例实现了网络环境中遥感影像金字塔纹理压缩/解压缩的具体过程,对4幅影像图像进行5级离散小波变换,分别对在1024×1024、512×512、256×256、128×128、64×64不同分块大小和1∶15、1∶30、1∶60不同压缩倍率情况下进行图像压缩和重构耗时实验,通过改变分块大小参数和压缩倍率,对压缩性能进行了对比分析,最后,从主观视觉质量和客观辐射质量,对JPEG2000压缩、DXT压缩和JPEG压缩几种方法的压缩图像进行了评价与对比分析。实验结果表明,小波变换的JPEG2000具有高质量、高压缩率、良好的抗误码能力等特性,重构图像的视觉质量与原始图像相比人眼看不出失真,而峰值信噪比较好,是一种简单有效、易于快速实现的压缩方法,更适合于网络环境下空间遥感图像数据的近无损实时压缩。 相似文献
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针对线路矢量数据实时采集和同步压缩应用需求,本文提出具有高压缩率、低失真度特点的累积偏移实时压缩算法（CORC Algorithm）。算法突出对弯曲极值点和距离偏移的感知,创新性地提出累积变向点和累积变向拐点的弯曲极值点探测方法,提出距离累积偏移临界点的线路偏移快速判断方法,从而有效提高算法对方向连续偏移的敏感度和对摇摆偏移的高压缩率,提高线路矢量数据实时压缩的高保真性。累积偏移实时压缩算法在高限差阈值情况下仍能有效发现各类弯曲极值点和距离累积偏移临界点,在O（N）时间复杂性和O（1）空间复杂性下取得高压缩率、低失真度的理想压缩效果,实现了线路采集的零延时同步压缩。应用定时、定距两种采集策略生成的线路矢量数据集,与垂距法（VD Algorithm）、分段道格拉斯-普克法（Subsection DP Algorithm）进行实时压缩性能实验对比,结果表明,累积偏移法作为实时压缩方法,与上述两种主流实时压缩算法相比,在压缩实时性、压缩率失真度平衡、限差阈值可控性3方面都具有明显的优越性。在同等压缩率情况下,累积偏移压缩算法失真度普遍降低达10%,且压缩率与失真度的平衡性受限差阈值取值和线路轨迹特征影响最小,可实现线路的定位采集、实时压缩、同步网络上传,在交通、旅游、探险搜救等领域的实时定位监控中具有广阔的应用前景。 相似文献
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三维可视化已成GIS发展的潮流,这必然会导致空间数据量的激增,通过集群系统和并行数据库系统可以很方便地解决海量数据的存储管理问题。但是,在海量环境下,一般数据库管理系统提供的查询接口,仍然难以满足实时三维场景可视化的速度需求。因此研究C/S模式下海量三维空间数据的高效调度成为三维GIS发展亟须突破的难点。在数据库服务器端和客户端之间加上应用服务器端,提供数据缓存、预调度等功能,减少服务器端磁盘I/O所带来的时间消耗,可以明显加速数据调度。本文系统分析了这种客户端/应用服务器端/数据服务器端模式下三维空间数据通信的难点和主要设计挑战,并针对三维GIS的数据访问特征,设计了一套能满足三维GIS实时调度的通信应用层协议。以ACE中前摄器框架为基础,结合线程池技术提出分层策略,搭建了海量三维空间数据的通信架构,它是一种面向对象的构架,可以方便地进行功能的定制和扩展。 相似文献
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IRIS数据流的接收及在福建地震台网中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现网络资源共享及提高闽台地区地震定位精度，研究实现了在SeedLink协议和NetSeis/IP协议间进行实时数据传输的方法，使得可以从IRIS上获得准实时数据用于地震速报任务。该方法的应用提高了区域地震台网实时速报系统对中国台湾及台湾海峡地区地震的定位精度。 相似文献
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Array of Things (AoT)通过单一位置上的多传感器对城市系统进行连续动态观测。AoT观测数据量大且持续增长,使得如何利用有限的计算资源进行AoT序列数据的压缩传输成为其应用的关键瓶颈之一。本文提出了一种基于张量分解的AoT序列数据的有损压缩方法。面向其海量、高维且需在传感器端处理的需求,该方法首先将AoT序列数据组织成高维张量,利用算法复杂度较低的张量CANDECOMP/PARAFAC (CP)分解提取各维度上的特征主分量,而后利用张量重构实现特征保持的数据有损压缩。利用基于张量分解的有损压缩方法,针对美国芝加哥市区的24 h内感测的声光电磁数据进行了实验,讨论了不同压缩参数对压缩比、压缩误差、压缩精度、压缩时间、压缩过程运行内存占用和压缩结果内存占用之间的影响。实验结果表明该方法可实现AoT序列数据的有损压缩,其较小的内存占用能够支持传感器端数据压缩。并且与原始光场强度对比表明,压缩后的数据保持了原有时空分布特征。与传统矢量量化编码压缩方法相比,在相同压缩精度下,本文方法的压缩比约高27%~76%,压缩时间约节省46%~73%,压缩结果所占内存约节省17%~57%,因此本文方法具有更高的压缩比,更低的压缩时间和内存占用,可为AoT这一类数据的大规模有损压缩提供借鉴意义。 相似文献
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GPS水准网格间距的设计 总被引：12，自引：3，他引：9
陈俊勇 《大地测量与地球动力学》2004,24(1):1-3
在已布设GPS水准网的地区，若需内插其中任意一点的高程异常值时，应该了解该内插值的精度。导出了该内插点高程异常值的精度评定方法，并具体给出在我国C级GPS水准网中，该内插点高程异常推估值精度和该地区的地形和栅格重力异常分辨率的数学关系式和实例。在给定内插点高程异常值精度的局域大地水准面时，按不同地形和栅格重力异常分辨率的密度，根据文中给出的数学关系式，可以设计间距合理的B级或C级GPS水准网。 相似文献
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数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是一种至关重要的空间信息,广泛应用于各行各业。其中,ASTER GDEM与SRTM几乎覆盖了全球陆域,为地学研究提供了非常实用的高程数据支撑,但是由于二者传感器采集数据原理的不同,使得高程数据在不同地貌条件下的高程精度亦存在程度不一的误差。本文提出了一种新型的基于地貌特征的DEM融合方法,使得融合GDEM与SRTM后的DEM数据,消除了地貌特征的影响、显著地提高了DEM质量。该方法主要分为地理配准和高程融合2个步骤：①基于河流线对等线性地貌特征的位置数据,构建了GDEM与SRTM的水平偏移相关的误差评价函数,采用多级网格搜索法求得DEM间的水平偏移距离,实现对DEM的配准;②按照DEM高程值在不同地貌单元及边界线附近的高程变化特征,建立地貌分区的高程融合模型来融合两种地理配准后的DEM高程,尤其是实现了地貌单元边界线附近的高程平滑过渡。本文以怀柔北部地区为实验区,以1:5万地形图为参考,对2种DEM数据进行融合,统计结果表明：① 融合DEM在各地貌单元的误差均显著下降,地形表达较之融合前更加精确;② 高程差呈现正态分布,明显区别于融合前DEM不对称的多峰分布形态,说明地貌影响被有效地剔除;③ GDEM和SRTM数据的精度对坡度有较大依赖性,融合后DEM的精度在不同坡度范围下均优于GDEM和SRTM,显著降低了融合前DEM对坡度的依赖程度;④ 在不同坡向下,GDEM和SRTM的RMSE取值波动较大,融合DEM的RMSE取值在各方向表现稳定,高程精度较GDEM和SRTM有显著提高。 相似文献