矢量數(shù)據(jù)多尺度表達關鍵技術及應用研究.pdf

1、空間數(shù)據(jù)的多尺度表達是當今地理信息科學研究的前沿問題之一，而此問題的解決有助于減少人類認知負擔，提升地理信息服務質量。鑒于此，本論文從空間數(shù)據(jù)的采集、加工等多個環(huán)節(jié)研究了空間數(shù)據(jù)多尺度表達所需的關鍵技術。具體工作和主要研究內容如下：
　　(1)提出并實現(xiàn)了任意點群序列的智能化遺傳構圖算法。針對傳統(tǒng)的依序采點構建圖斑算法缺乏靈活性、工作效率低下，且不能支持協(xié)同調查的缺陷，提出“如果連接點群中所有點構建成的某個圖斑邊界的周長是通過此方

2、法生成的所有圖斑中周長最小的圖斑，那么此圖斑就是任意點群構圖問題的一個候選解”的假設，提出并實現(xiàn)了任意點群序列的智能化遺傳構圖算法。實驗驗證表明，利用此算法能夠克服構建凹多邊形時的不確定性問題，提升構圖智能化水平。
　　(2)研究了基于B樣條的矢量線多尺度表達算法。分析了傳統(tǒng)矢量線多尺度表達(壓縮)算法會造成線“自交”拓撲錯誤的原因，利用B樣條的強凸包性質，提出了3種基于B樣條的矢量線數(shù)據(jù)多尺度表達算法。實驗驗證表明，相比于傳統(tǒng)的

3、矢量線多尺度表達算法，基于B樣條的矢量線多尺度表達算法能夠更好地維護曲線的拓撲關系及內蘊的光滑特征。
　　(3)研究并實現(xiàn)了基于特征的圖斑LOD構建技術。研究顧及數(shù)據(jù)的語義特征、空間結構特征的土地利用數(shù)據(jù)LOD構建技術，并實現(xiàn)相關算法。實驗結果表明，本技術在保持了不同尺度下圖斑的空間結構特征的同時，解決了相鄰面狀數(shù)據(jù)壓縮時會產生“裂隙”的不確定性問題。
　　(4)構建了網絡協(xié)同構建圖斑模型。針對在我國國土資源數(shù)字化管理水平不