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全息技术是当前最为重要的显示技术,它与地理信息可视化相结合将为地理信息数据表达提供一种全新的方式。本文通过研究全息显示的基本原理,论证了地理信息全息显示的可行性,并设计了相应的系统软硬件构成。 相似文献
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互联网用户参与的地图制图容易出现视觉冲突、压盖、拥挤等地图表达问题,需要引入地图自动综合协助解决。网络地图中由于原图比例尺和综合后比例尺均难以准确量化,常规地图自动综合基于“原图比例尺-综合后比例尺”判断是否需要综合的方法已不再适用。矢量数据在可视化后会产生视觉粘连,视觉粘连越明显,地图表达效果越差,综合的需求也越强烈。基于此规律,本文提出对视觉粘连进行定量描述并据此判断是否需要综合。首先,从人类视觉感受出发,结合栅格化思想设计了矢量曲线视觉粘连的量化指标——视觉清晰度。然后,基于“金字塔式”的尺度空间计算曲线在多个比例尺表达的清晰度,并拟合了清晰度的变化函数。最后,将该函数应用于众源地理数据的网络地图综合决策。试验结果表明,本文方法可准确判断每条矢量曲线是否需要综合,能有效解决地理数据尺度异质性带来的可视化难题。同时,清晰度变化函数将曲线的尺度描述由静态数值扩展到连续函数,有望更好地支持多尺度空间数据处理及网络地图综合等问题。 相似文献
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基于拓扑谓词的空间拓扑关系相似性度量模型与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
空间拓扑关系相似性度量是空间数据相似性度量的重要组成部分,它是空间数据检索和空间场景相似查询的基础和关键。本文旨在建立一种能够同时度量简单和复杂拓扑关系间的相似性度量模型。首先,以9个拓扑谓词提出一种简单拓扑关系间相似性度量方法,即定义简单拓扑关系之间距离为两个9交集矩阵之间的距离,从而得到简单拓扑关系之间的相似度。然后,综合考虑实体集合间的数量相似度和维数相似度,建立实体集合间的简单拓扑关系相似性度量模型,并在上述实体集合间简单拓扑关系相似性度量的基础上,采用分解-组合的策略先将复杂拓扑关系分解为若干个局部拓扑关系,通过组合局部拓扑关系之间的相似度,直至建立复杂拓扑关系间的相似性度量模型。实验表明,制图综合中的选取对空间实体集合之间拓扑关系相似度的影响最大,其他因素影响较小,因此,其能以拓扑关系相似度来度量制图综合对拓扑关系的改变程度。 相似文献
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利用GD I 对色彩透明度的支持实现了屏幕上栅格图像与矢量图形的有机融合显示,提高了地图数据的可视化效果。 相似文献
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基于地图信息传输理论的数据采集与处理模型研究 总被引：1，自引：1，他引：0
传统的地图信息传输理论仅仅是在宏观上研究了地图信息传输和控制的一般过程,而对于数字条件下地图信息传输的体系结构研究甚少,理论与实践结合不是很紧密。本文提出了数字条件下地图信息传输的体系结构,将地图信息的传输过程分为物理层、逻辑层、概念层和现实层,探讨了层次之间的协议、接口和服务。最后将理论运用于实践,建立了地图数据采集与处理系统的参考模型和信息传输过程中的各种控制协议,给出了信息损失和失真的具体解决方案。该参考模型在实际的数据采集与处理系统中取得了较好的效果。 相似文献
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建筑物选取是地图综合的关键步骤,需要考虑目标大小、方向、形状、密度等多种上下文因子进行重要性评价与选取决策。现有方法大多考虑单一或少数几个因子,通过人工设置选取规则与参数,导致选取模型适应性不强。本文构建一种数据驱动的图卷积神经网络选取方法,该方法利用Delaunay三角网将建筑物目标组织为图结构,节点表示建筑物中心点,连接边体现建筑物之间的邻近关系,并计算建筑物的大小、方向、形状、密度特征作为对应节点的描述特征;然后叠加多个图傅里叶卷积运算构建图学习模型,并采用半监督学习方式训练模型,使之具备决策单个建筑物保留与否的能力。试验表明,本文方法能从少量的标注样本中有效地学习建筑物选取知识,在保留重要个体目标的同时也能较好地保持原有空间分布密度关系,克服传统方法在规则定义与参数设置方面的难题且不依赖于大量人工标注,为建筑物综合选取的智能化实施提供潜在的技术途径。 相似文献
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