CN114218215B - 一种大规模gis数据的优化渲染方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种大规模GIS数据的优化渲染方法，包括以下步骤：步骤一，建立GIS数据的优化渲染系统；步骤二，输入查询信息；步骤三，空间范围比较；步骤四，迭代操作；步骤五，获取完整信息；所述步骤一中，构建R‑tree空间索引算法的方法为：基于显示模块所显示的坐标数据，通过算法生成模块自动构建R‑tree空间索引算法，显示模块内的坐标数据为处理器从GIS数据库内调用的数据，本发明相较于现有的GIS数据的优化渲染方法，通过利用R‑tree空间索引算法进行GIS数据优化渲染，优化后的数据不会重叠，可视化效果好，本发明可以减少GIS数据的处理量，提高了数据处理效率和渲染性能，同时减轻了浏览器的渲染压力，避免浏览器卡顿。
Description
技术领域
本发明涉及GIS数据处理技术领域，具体为一种大规模GIS数据的优化渲染方法。
背景技术
GIS数据是地理空间数据，用于为空间分析、环境预测与模拟、可视化技术等提供数据支持；在GIS数据处理方面，现有的技术方案是按地图层级仅筛选出部分坐标点进行渲染，该技术一般是使用循环遍历所有数据点与点之间的距离，距离太近的点只显示一个点，这样可实现按地图层级仅筛选出部分坐标点进行渲染，可视化的效果好，但当数据集很大时，这种方法因循环所有数据点，效率极其低下而无实用性；同时在GIS数据量大时，现有技术方案会造成数据重叠，进而造成可视化无效果，而且大量数据会造成浏览器卡顿。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大规模GIS数据的优化渲染方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种大规模GIS数据的优化渲染方法，包括以下步骤：步骤一，建立GIS数据的优化渲染系统；步骤二，输入查询信息；步骤三，空间范围比较；步骤四，迭代操作；步骤五，获取完整信息；
其中在上述步骤一中，首先建立GIS数据的优化渲染系统，构建R-tree空间索引算法；
其中在上述步骤二中，初始化GIS数据的优化渲染系统，运行R-tree空间索引算法，输入搜索信息，根据所输入的信息形成的搜索矩形；
其中在上述步骤三中，利用R-tree空间索引算法，将步骤二中所生成的搜索矩形依次与R-tree根结点进行比较，若根结点所包含的空间范围与搜索矩形有重叠，则依次与该根节点内的子节点进行比较，若子结点所包含的空间范围与搜索矩形有重叠，则根据该子结点的指向往下一层遍历；
其中在上述步骤四中，R-tree空间索引算法重复执行空间范围比较操作，直到检索到与搜索矩形有重叠的最小边界矩形，则该最小边界矩形对应的空间范围包含有符合搜索条件的记录，此时获取该最小边界矩形的序号；
其中在上述步骤五中，根据步骤四中所得到的序号，在GIS数据库中获取该序号对应的完整信息，并将查询结果返回用户。
优选的，所述步骤一中，GIS数据的优化渲染系统包括数据输入模块、显示模块、存储模块和处理器，存储模块内存储有GIS数据库和系统程序，系统程序包括算法生成模块、搜索模块、条目插入模块和条目删除模块；其中，存储模块与处理器建立数据连接，处理器与显示模块建立数据连接，处理器与数据输入模块建立数据连接；搜索模块用于接入搜索矩形；条目插入模块用于插入新的记录条目，条目删除模块用于删除条目，二者用于更新R-tree空间索引算法。
优选的，所述步骤一中，构建R-tree空间索引算法的方法为：基于显示模块所显示的坐标数据，通过算法生成模块自动构建R-tree空间索引算法，显示模块内的坐标数据为处理器从GIS数据库内调用的数据。
优选的，所述步骤一中，构建R-tree空间索引算法的原理：GIS数据库中的每个数据都可简化为现实空间内的一个坐标点，由处理器调用，经显示模块显示，算法生成模块对显示模块内的n个坐标点进行划分，使其平均分布在m个矩形框中，该矩形框即为根节点，则每个矩形框中的数据为n/m个，再将每个矩形框内的数据进行划分，使其平均分布在m个更小的矩形框中，该矩形框即为子节点，重复该过程，使最后每个矩形框包含的点不超过m个，则最后得到的矩形框即为最小边界矩形，建立最小边界矩形序号对应的索引数据库，索引数据库与GIS数据库建立映射关系，如此便得到了R-tree。
优选的，所述步骤二中，搜索矩形的生成原理：通过输入模块输入搜索信息，处理器获取输入搜索信息的空间限定，即经纬度的上下限，然后根据经纬度上下限的四个数值，生成查询矩形。
优选的，所述步骤三中，若所有根结点所包含的空间范围与搜索矩形均无重叠部分，则直接返回用户搜索结果为无。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明相较于现有的GIS数据的优化渲染方法，通过利用R-tree空间索引算法进行GIS数据优化渲染，优化后的数据不会重叠，可视化效果好，本发明可以减少GIS数据的处理量，提高了数据处理效率和渲染性能，同时减轻了浏览器的渲染压力，避免浏览器卡顿。
附图说明
图1为本发明试验例2的结果图；
图2为本发明构建R-tree空间索引算法的原理示意图；
图3为本发明的方法流程图；
图4为本发明的系统流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
请参阅图1-4，本发明提供的一种技术方案：
实施例：
一种大规模GIS数据的优化渲染方法，包括以下步骤：步骤一，建立GIS数据的优化渲染系统；步骤二，输入查询信息；步骤三，空间范围比较；步骤四，迭代操作；步骤五，获取完整信息；
其中在上述步骤一中，首先建立GIS数据的优化渲染系统，构建R-tree空间索引算法，GIS数据的优化渲染系统包括数据输入模块、显示模块、存储模块和处理器，存储模块内存储有GIS数据库和系统程序，系统程序包括算法生成模块、搜索模块、条目插入模块和条目删除模块；其中，存储模块与处理器建立数据连接，处理器与显示模块建立数据连接，处理器与数据输入模块建立数据连接；搜索模块用于接入搜索矩形；条目插入模块用于插入新的记录条目，条目删除模块用于删除条目，二者用于更新R-tree空间索引算法；构建R-tree空间索引算法的方法为：基于显示模块所显示的坐标数据，通过算法生成模块自动构建R-tree空间索引算法，显示模块内的坐标数据为处理器从GIS数据库内调用的数据；构建R-tree空间索引算法的原理(见图2)：GIS数据库中的每个数据都可简化为现实空间内的一个坐标点，由处理器调用，经显示模块显示，算法生成模块对显示模块内的n个坐标点进行划分，使其平均分布在m个矩形框中，该矩形框即为根节点，则每个矩形框中的数据为n/m个，再将每个矩形框内的数据进行划分，使其平均分布在m个更小的矩形框中，该矩形框即为子节点，重复该过程，使最后每个矩形框包含的点不超过m个，则最后得到的矩形框即为最小边界矩形，建立最小边界矩形序号对应的索引数据库，索引数据库与GIS数据库建立映射关系，如此便得到了R-tree；
其中在上述步骤二中，初始化GIS数据的优化渲染系统，运行R-tree空间索引算法，输入搜索信息，根据所输入的信息形成的搜索矩形；搜索矩形的生成原理：通过输入模块输入搜索信息，处理器获取输入搜索信息的空间限定，即经纬度的上下限，然后根据经纬度上下限的四个数值，生成查询矩形；
其中在上述步骤三中，利用R-tree空间索引算法，将步骤二中所生成的搜索矩形依次与R-tree根结点进行比较，若根结点所包含的空间范围与搜索矩形有重叠，则依次与该根节点内的子节点进行比较，若子结点所包含的空间范围与搜索矩形有重叠，则根据该子结点的指向往下一层遍历；若所有根结点所包含的空间范围与搜索矩形均无重叠部分，则直接返回用户搜索结果为无；
其中在上述步骤四中，R-tree空间索引算法重复执行空间范围比较操作，直到检索到与搜索矩形有重叠的最小边界矩形，则该最小边界矩形对应的空间范围包含有符合搜索条件的记录，此时获取该最小边界矩形的序号；
其中在上述步骤五中，根据步骤四中所得到的序号，在GIS数据库中获取该序号对应的完整信息，并将查询结果返回用户。
试验例1：
通过生成0.01％面积的随机均匀分布的矩形并将其设置maxEntries为16，完成了以下示例性能测试，在Retina Macbook Pro 15上使用Node.js v6.2.2执行，具体测试项目见下表：
试验例2：运用实施例中的GIS数据的优化渲染系统对大规模GIS气象数据进行优化，结果见图1。
基于上述，本发明的优点在于，该发明利用R-tree空间索引算法进行数据优化，无需循环遍历所有数据点，减少了数据处理量，提高了数据处理效率，适用于大规模GIS数据的优化渲染，本发明采用R-tree空间索引算法稀疏显示坐标点数，数据不重叠，可视化效果好，渲染性能成倍提高，使得浏览器渲染毫无压力，无卡顿现象。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (4)
1.一种大规模GIS数据的优化渲染方法，包括以下步骤：步骤一，建立GIS数据的优化渲染系统；步骤二，输入查询信息；步骤三，空间范围比较；步骤四，迭代操作；步骤五，获取完整信息；其特征在于：
其中在上述步骤一中，首先建立GIS数据的优化渲染系统，构建R-tree空间索引算法，构建R-tree空间索引算法的方法为：基于显示模块所显示的坐标数据，通过算法生成模块自动构建R-tree空间索引算法，显示模块内的坐标数据为处理器从GIS数据库内调用的数据；构建R-tree空间索引算法的原理：GIS数据库中的每个数据都可简化为现实空间内的一个坐标点，由处理器调用，经显示模块显示，算法生成模块对显示模块内的n个坐标点进行划分，使其平均分布在m个矩形框中，该矩形框即为根结点，则每个矩形框中的数据为n/m个，再将每个矩形框内的数据进行划分，使其平均分布在m个更小的矩形框中，该矩形框即为子结点，重复该过程，使最后每个矩形框包含的点不超过m个，则最后得到的矩形框即为最小边界矩形，建立最小边界矩形序号对应的索引数据库，索引数据库与GIS数据库建立映射关系，如此便得到了R-tree；
其中在上述步骤二中，初始化GIS数据的优化渲染系统，运行R-tree空间索引算法，输入搜索信息，根据所输入的信息形成的搜索矩形；
其中在上述步骤三中，利用R-tree空间索引算法，将步骤二中所生成的搜索矩形依次与R-tree根结点进行比较，若根结点所包含的空间范围与搜索矩形有重叠，则依次与该根结点内的子结点进行比较，若子结点所包含的空间范围与搜索矩形有重叠，则根据该子结点的指向往下一层遍历；
其中在上述步骤四中，R-tree空间索引算法重复执行空间范围比较操作，直到检索到与搜索矩形有重叠的最小边界矩形，则该最小边界矩形对应的空间范围包含有符合搜索条件的记录，此时获取该最小边界矩形的序号；
其中在上述步骤五中，根据步骤四中所得到的序号，在GIS数据库中获取该序号对应的完整信息，并将查询结果返回用户。
2.根据权利要求1所述的一种大规模GIS数据的优化渲染方法，其特征在于：所述步骤一中，GIS数据的优化渲染系统包括数据输入模块、显示模块、存储模块和处理器，存储模块内存储有GIS数据库和系统程序，系统程序包括算法生成模块、搜索模块、条目插入模块和条目删除模块；其中，存储模块与处理器建立数据连接，处理器与显示模块建立数据连接，处理器与数据输入模块建立数据连接；搜索模块用于接入搜索矩形；条目插入模块用于插入新的记录条目，条目删除模块用于删除条目，二者用于更新R-tree空间索引算法。
3.根据权利要求1所述的一种大规模GIS数据的优化渲染方法，其特征在于：所述步骤二中，搜索矩形的生成原理：通过输入模块输入搜索信息，处理器获取输入搜索信息的空间限定，即经纬度的上下限，然后根据经纬度上下限的四个数值，生成查询矩形。
4.根据权利要求1所述的一种大规模GIS数据的优化渲染方法，其特征在于：所述步骤三中，若所有根结点所包含的空间范围与搜索矩形均无重叠部分，则直接返回用户搜索结果为无。
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