CN111241228B - 基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法。包括步骤建立地理空间数据库；根据所述地理空间数据库，预选择地理空间数据的要素类型，建立过度型数据库；根据所述地理空间数据库和所述过度型数据库，识别地理空间数据的空间关系和空间结构特征，建立地图综合知识库；根据所述过度型数据库和所述地图综合知识库建立综合数据库；根据所述综合数据库和所述地图综合知识库生成可视化地图；根据所述综合数据库，进行人机交互操作并生成事例；获取事例生成规则并导入所述地图综合知识库。本发明能够解决现有技术的不足。

Description

基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法

技术领域

本发明涉及地图综合制图技术领域，具体涉及一种基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法。

背景技术

虽然国内对于自动综合的研究略晚于国外，但近年来的发展水平大体同步，某些方面的研究还更进一步。进入21世纪以来，不论在理论研究还是在实践应用方面地图综合都发生了相当大的变化，已形成较为完整的体系，在制图生产中发挥着重要的指导作用。

对于地图综合方法的研究，现在已经有了很多研究成果，包括传统综合方法(内容的取舍、质量特征的化简、数量特征的化简、形状化简)、基于分形几何的地图图形综合方法(应用于地物的选取及等高线的自动综合等方面)、人工神经元网络方法(用于海图水深注记的选取、海岸线和等深线的自动综合，以及自动综合中知识的获取)、针对线状要素综合的小波分析方法(应用于信号与图像处理、机器视觉、量子场论、地震预报、数值分析等众多领域)、滤波法(用于面状地物的合并及位移)。

以海量地理空间矢量数据的实时显示为目标，从海量数据的入库流程出发，研究了海量空间矢量数据的自动综合技术。对于海量空间矢量数据的自动综合技术，必须对矢量数据制定合理的综合准则和综合方法，才能够为海量数据的实时显示提供有效的入库数据，但对大比例尺下城市街道房屋的自动综合技术、大比例尺下面状要素转变为小比例尺下线状要素的自动综合技术、点群的自动综合技术、图斑的自动综合技术等方面需要进一步研究。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开一种基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，能够解决现有技术的不足。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，包括以下步骤：

S1：建立地理空间数据库；

S2：根据所述地理空间数据库，预选择地理空间数据的要素类型，建立过度型数据库；

S3：根据所述地理空间数据库和所述过度型数据库，识别地理空间数据的空间关系和空间结构特征，建立地图综合知识库；

S4：根据所述过度型数据库和所述地图综合知识库建立综合数据库；

S5：根据所述综合数据库和所述地图综合知识库生成可视化地图；

S6：根据所述综合数据库，进行人机交互操作并生成事例；

S7：获取事例生成规则并导入所述地图综合知识库。

优选的技术方案，所述步骤S1包括对地理空间数据的合幅、接边、目标完整性检验、投影变换、更新步骤。

优选的技术方案，所述步骤S4包括相互关联的步骤S41地理空间数据的空间图形综合和步骤S42地理空间数据的地理属性综合。

进一步优选的技术方案，所述步骤S4还包括步骤S40地理空间数据的时序特征维护。

优选的技术方案，所述人机交互操作包括对地理空间数据综合参数的编辑和过程改正。

优选的技术方案，还包括步骤S0向所述过度型数据库和所述可视化地图输入相关参数。

本发明公开一种基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，具有以下优点：

综合原则的制定。提高运行速度，对于点、线、面三种要素，有针对性的提出适合其自身特点的不同综合方法，强调整体性的同时兼顾个别性。

河系结构的整体性综合。河系具有其自身的结构特点，连通性强，不存在完全独立单支河流，对河系的综合考虑其整体效果。提出了四步骤河系综合准则，以及河流密集、稀疏区的不同综合标准，通过该发明技术完全达到了预期效果。

无自交、相交等高线的综合。自交、互交的避免一直是对于等高线综合的热点问题之一，通过一系列综合准则的制定，使得综合后的等高线完全避免了这一现象的产生，并通过该发明技术对有效性进行了验证。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例所述地图自动综合是从原始的地图数据库(大比例尺)综合得到较小比例尺的地图数据库，并生成可视化的地图产品。地图自动综合是一项工程性任务，必须从工程设计角度看待地图自动综合问题。也就是说，设计的地图自动综合方法应当能完成地图综合任务，生产出满足用户要求的产品。地图自动综合方法的概念框架，其中地图综合知识分散在不同模块中，地图综合算子也并非全部放在所谓地图综合算子库中，该框架是在对地图自动综合问题进行分解的基础上建立的。

具体的，对地理空间矢量数据管理包括以下内容。

DLG数据：DLG数据信息分为两部分进行存储(图形数据文件，属性数据文件)，其中注记以二进制的形式存储在图形数据文件中。

图形数据：在每一个数据文件的头部存储着表示文件中各种矢量的字节数和各种矢量数据的具体信息；属性数据：在属性数据文件中，首先定义一个属性数据结构的全集(可扩充)，即对当前点、线、面所具有的属性进行描述，同时定义一个128位的标志，用于描述当前文件中具有哪几种属性，以便对属性进行读取和存储；ID管理：矢量数据中包含了点、线、面三种数据类型(注记可以独立，也可以作为单独点数据存在)。每个矢量对象通过一个ID来唯一标志，同ID也是矢量对象与其对应的属性数据、拓扑数据建立关联的依据。

数据分块结构：按四叉树结构剖分并组织全球海量空间信息，这些数据在四叉树内部统一采用经纬度地理编码形式存储，以便进行数据的分割和配准，处理时读取并合并相应块。矢量数据的图形数据文件和用于显示的属性数据均存放在全球四叉树的每一个节点，同一文件中，矢量信息连续存放，即点、线、面。在存储过程中，点直接按照四叉树的方式存到相应的节点中，而线和面则进行相应的分割和拼接处理，以保证空间数据的一致性和完整性。

矢量数据拼接：对于新加入的线、面数据，在边界处相邻的一定空间容限范围内与已经存在的数据进行拼接，拼接的依据包括空间位置、国标码等；拼接过程中，还要对相应的属性数据进行更新，包括ID，距离信息等。首先，根据矢量的国标码是否一致，很快排除不同类的矢量；然后，再判断相邻两矢量的待拼接点之间的距离是否满足给出的限差；最后，由矢量所具有的属性进行判断。这样，最终使可拼接矢量成为完整的一个，把海量空间数据组织到了同一个库中，实现空间数据的无缝拼接。

数据存储管理：数据拼接完成后，要将每一个完整矢量与四叉树节点求交，将交集分别存储到对应的节点中。根据全球四叉树的组织结构，对于图形数据，首先根据其精度判断应该存储到四叉树的哪一层，然后根据每一个坐标点的经纬度计算对应的坐标点应该存储到该层的哪一个四叉树节点。

地理要素自动综合

点状要素综合：点状要素在综合时只有两种状态：存在或消失。即在一定比例尺范围内保持显示就选取，而当到达一定比例尺时，一些不重要的点状要素需要消失就舍弃。正因为点状要素只有两种状态，存在或消失，所以对于点状要素的主要综合方法就是选取和舍弃。选取：一是选取主要的类别，二是选取主要类别中的主要事物。舍弃：一是舍弃次要的类别，二是舍弃已选取的类别中的次要事物。注意这里所谓的主要与次要是相对的，它随着地图的主题、用途、比例尺的不同而异。

线状要素综合：线状要素是地图上大量存在的最基本的地图要素，也是地图综合中最重要的地图要素。它的综合主要包含两个方面的内容：数量的选取和形状的化简。数量的选取为线的存在或消失；形状的化简就是确定线上特征点的保留或删除，并且线状要素在综合中还会产生线的自交、互交等问题，这些都是必须要考虑的。线状要素综合的基本准则：在大比例尺范围内线状要素进行简单的压缩，信息基本不丢失；在中比例尺范围内进行综合时，针对每种线状要素，其综合有所不同；在小比例尺时，线状要素消失或与其它地物合并综合。

面状要素综合：面状要素同线状要素类似，在一定比例尺下进行自身的综合(压缩点)；当达到一定比例尺要求时，消失或者与其他要素进行合并综合。面的综合化简过程可以看作是组成其边界的曲线的综合，即将面数据的边界线分看作首尾相连的线段，然后再分别按照线数据的综合方法进行综合。同时还要区分三种面数据情况的综合：单个面状图形、离散式面状要素群以及布满整个区域的面状要素群。

自动化综合，又称为批量式综合。机器自动识别空间结构、自动调用匹配的综合算子、自动设定参量系数，在用户启动“开始”后，自动完成整个综合过程显示或输出地图。

交互式综合，人机协同作业下完成综合过程。综合行为是不同层次决策的组合，从人工智能角度看，综合的知识可分为几何知识、结构知识和处理过程知识。决策综合算子选取及运用次序具有最高的智能行为，依据决策中不同的智能水平对人、机进行综合行为分工，由人完成高层次的智能决策，分析空间结构判断综合选取，而让机器完成低层次的耗时劳动型综合行为，如执行化简、合并、移位的具体操作，人机角色的改变取决于综合研究水平的提高，直到完全自动化。

在线式综合，它不产生真正的数据综合结果，只是将综合后数据在屏幕上实时地可视化显示，用于电子地图浏览方法镜式的无级变焦可视化，这种综合方式要求时间响应速度快，需要层次结构综合机制的支持。

伪自动化综合，建库时通过编辑做了面向综合的大量的结构化组织工作，在数据库中显式地记录了某种比例尺下某些目标删除、某些目标聚合的信息，地貌形态结构线也显式地标注在数据库中，在后续综合时，不要人的参与能自动读取有关信息完成综合结果的输出。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (4)

1.基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立地理空间数据库；

所述步骤S1包括对地理空间数据的合幅、接边、目标完整性检验、投影变换、更新步骤；

S2：根据所述地理空间数据库，预选择地理空间数据的要素类型，建立过度型数据库；

S3：根据所述地理空间数据库和所述过度型数据库，识别地理空间数据的空间关系和空间结构特征，建立地图综合知识库；

S4：根据所述过度型数据库和所述地图综合知识库建立综合数据库；

所述步骤S4包括相互关联的步骤S41地理空间数据的空间图形综合和步骤S42地理空间数据的地理属性综合；

S5：根据所述综合数据库和所述地图综合知识库生成可视化地图；

S6：根据所述综合数据库，进行人机交互操作并生成事例；

S7：获取事例生成规则并导入所述地图综合知识库。

2.根据权利要求1任一所述基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，其特征在于：所述步骤S4还包括步骤S40地理空间数据的时序特征维护。

3.根据权利要求1所述基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，其特征在于：所述人机交互操作包括对地理空间数据综合参数的编辑和过程改正。

4.根据权利要求1所述基于矢量数据与图形化处理技术的综合制图方法，其特征在于：还包括步骤S0向所述过度型数据库和所述可视化地图输入相关参数。

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