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信息量与相似度约束下的网络地图服务缩略图自动生成算法 总被引：2，自引：1，他引：1
缩略图可显著提高图片和视频等图形图像资源的展现效率,有效改善信息检索过程中的用户体验。地图服务是一种耦合空间和尺度信息的图像资源,其设计创作、检索筛选和存储管理均需要缩略图的支撑。设计精巧的缩略图带给人良好、鲜活的第一印象,帮助用户实现高效的交互与探索;粗糙凌乱的缩略图则让用户产生抵触情绪,打消其继续探索地图服务的主动性。本文借鉴视频关键帧的思路并结合地图表达特点,提出了地图服务关键位置和关键尺度的概念,并设计了相应的量化指标和提取算法,重点解决了缩略图视觉效果不佳、地图信息量不足和自动化程度不高等问题。算法基于信息量识别地图中内容丰富的关键位置,然后利用跨比例尺相似度判断发生显著变化的关键尺度,最后自动筛选出若干张代表地图服务内容的缩略图。试验表明本方法提取的缩略图数量适中、内容丰富、代表性强,可高度还原地图服务的内容构成和外观样式。 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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国土资源调查获得的土地利用图在服务不同层次、不同级别国土规划管理应用中,面临着多级数据库建设与地图综合缩编的任务需求.土地利用图中狭长图斑的中轴化是其中不可缺少的关键操作之一.针对土地利用数据全覆盖、无重叠、无缝隙及语义上多层次的特点,本文提出一种密集覆盖多边形数据的中轴化处理与拓扑关系维护的方法,用“剖分”与“归并”的思想模拟邻域多边形的扩张过程.本文算法实现建立在Delaunay三角网数据结构上,兼顾了语义相似关系的影响,经第三次国土资源调查成果的检验,本文所述中轴化及拓扑维护方法能够满足土地利用图综合实际生产的需要. 相似文献
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从地图综合经典决策模式出发,提出了"算子、算法、参量"的三层决策模式与WPS交互流程之间的隐性对应关系,并由此扩展到通用的服务链创建;然后,利用这种对应关系梳理了服务语义增强必需的4类语义描述信息;最后,使用该信息扩展了WPS规范。该方法归纳的语义信息简洁精确,可分层次嵌入WPS服务的交互流程,在顾及标准的同时提升了地图综合服务的语义互操作能力。 相似文献
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针对三维激光点云配准中随机采样一致性(RANSAC)算法存在采样次数多、准确度低的缺点,该文提出了一种结合几何刚性和法向量一致性的点云配准算法。该算法通过改进采样策略降低采样次数并提升匹配精度,首先将点云的法向量信息加入采样集,使得每次的采样点从三对减少为两对;接着以两对采样点的刚性和法向量一致性计算置信度来确定当前采样是否置信;最后以迭代运算选取采样内点数最高的样本来估算变换矩阵实现点云精确配准。对激光三维点云进行配准试验,结果表明,本文方法在匹配效率及匹配性能上均优于传统RANSAC算法,且配准精度更高。 相似文献
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自发地理信息兴趣点数据在线综合与多尺度可视化方法 总被引：1，自引：1，他引：0
移动及Web环境下,集成各种自发地理信息POI数据与地理框架背景数据的混搭式地图应用,越来越多地出现在主流地理信息平台及LBS服务中。由于缺乏适宜的在线多尺度可视化机制,这种POI数据表达上通常出现拥挤、压盖等冲突现象。针对该问题,本研究将传统的尺度变换方法与在线环境相结合,提出一种面向城市设施POI数据的多尺度可视化策略。即由服务器端通过预处理方式对POI数据进行多层次结构化组织;在此基础上,客户端依据显示比例尺导出对应层次的POI目标,并通过移位操作解决局部存在的符号表达冲突现象。试验表明,该方法符合数字化网络应用的在线实时需求,同时也能获得较高质量的多尺度表达效果。 相似文献
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以基于位置的服务（Location-Based Service,LBS）为研究场景,针对常规地图表达兴趣点的局限,结合标签云的表达优势,设计了一种以用户地理位置为中心、面向兴趣点可视化的“LBS标签云”,并初步实现了一种基于标签径向移位的布局方法。LBS标签云的主要创新是将一个布局中心点引入常规标签云,并根据标签与中心点的空间关系来确定标签的摆放位置。本文设计的布局方法如下：首先,将LBS用户的地理位置作为布局中心点;然后,基于兴趣点名称生成文字标签,并根据兴趣点属性确定标签的字号、字色及其他视觉变量;最后,在极坐标下根据标签与中心点的关系计算标签的初始摆放位置及布局优先级,并按优先级将标签从初始摆放位置依次向外径向移位至与其他标签无压盖的位置。在标签移位过程中,着重考虑角度相邻关系以确保标签距离远近的顺序关系,利用四叉树剖分字形轮廓提高了标签碰撞检测的效率。实验以景点类兴趣点为例,探讨了LBS标签云在3个场景下的可用性及可扩展性。结果表明,相比常规地图,LBS标签云不仅可以展示更多的兴趣点,而且可以有效突出用户关注的信息,如兴趣点的热度、评分及通行时间等。虽然LBS标签云包含一定的距... 相似文献
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由于网络地图服务（Web map service,WMS）元数据缺乏显式的领域主题描述机制,用户很难准确、全面地发现目标领域的地图数据资源。提出了一种面向地理信息资源检索的WMS领域主题文本提取及元数据扩展方法。首先,设计了一种非监督文本分类算法,利用地球与环境术语集语义网（semantic Web of Earth and environmental terminology,SWEET）和大型英语词汇语义网WordNet,综合计算WMS元数据能力文档中地学术语、通识型词汇与领域主题的语义相关度,为WMS及其图层提取多标签主题。然后,基于ISO19115 2003地理信息元数据标准,为WMS元数据组织模型扩展领域主题。实验结果表明,所提出的WMS元数据主题分类算法取得了较高的查准率和查全率,且相较于朴素贝叶斯、线性支持向量机（support vector machine,SVM）和逻辑回归等方法,整体上有较大的优势。该方法有望应用于当前的地理信息门户和目录服务,辅助用户快速、准确地定位目标领域的地图服务资源。 相似文献