利用数字高程模型绘制晕渲图尝试

本文介绍以国家基础地理信息系统全国１∶１００万数字高程模型格网数据为基础，在ＶＡＸ小型机上自行开发分析处理软件，并通过Ｃａｌｃｏｍｐ５８４５静电绘图机输出全国１∶４００万彩色晕渲图的过程，给出了有关计算方法。该图参加了第一届全国地图展览会，得到有关方面的好评。     

大幅面地图的三维地形重建

研究完成了一个实用的可用于大幅面像素地图的三维地形重建系统.提出一个实用的等高线内插算法,算法克服了网格绘制等值线方法和三角网绘制等值线方法因只考虑了点的位置属性、未考虑等高线的线属性而使插出的等高线常常会与母线相交的弱点;同时提出了一个实用的等高线高程识别算法和一个可用于大幅面地图的三维规则数据场建立算法,算法充分利用了等高线的先验知识,不仅建立的数据场的质量很高,而且算法的时间复杂性与数据点数(m)和网格点数(n)成线性关系O(m+n),因此计算速度很快.最后利用三维规则数据场生成真实感图形.     

利用ARC/INFO制作彩色晕渲图

在对ＨＳＶ彩色视觉模型进行分析的基础上,构造了一个组由地形高程、坡度地及表法线方向到ＨＳＶ色彩空间分量的映射模型,并利用ＡＲＣ／ＩＮＦＯ的ＡＭＬ语言编程,在ＳＧＩ工作站上实现了对ＤＥＭ数据的晕渲处理。实验表明,该方法制作的晕渲图具有动态范围大、立体感强、色彩丰富的特点。     

基于曲率的小比例尺地貌晕渲图生成方法

晕渲法是在平面地图上产生地貌立体效果的主要方法。以DEM(Digital Elevation Model)数据为基础,由计算机自动生成的小比例尺地貌晕渲图,通常有很多干扰的地形细节,影响晕渲图的整体效果。提出一种新的小比例尺地貌晕渲图生成方法,该方法将DEM数据整体滤波后,借助曲率属性提取特征地形并做夸大或加深处理,再利用处理后的数据生成晕渲图。实验表明:该方法有效地移除了破碎的地形细节,同时保护重要的特征地形,生成的晕渲图整体效果很好。     

基于HSV色彩模型的彩色晕渲图制作方法

为了通过计算机自动获取较高质量的数字地貌晕渲图, 在对HSV色彩视觉模型进行分析的基础上, 利用高程数据计算HSV色彩空间的H和S分量, 引入Hillshade算法计算山体阴影值作为地表点的反射光强, 再利用反射光强计算HSV色彩空间的V分量, 从而构造了一组由高程、反射光强到HSV色彩空间分量的映射模型, 并运用Visual C++. NET实现了对DEM数据的晕渲处理。实验表明, 使用该方法制作的彩色地貌晕渲图具有色彩过渡自然、地形区分明显、立体感强的特点, 比ENVI 4. 5软件作山体阴影处理（同时伴随彩色晕渲处理）色彩过渡自然, 细节效果好。     

地貌晕渲图的生成原理与实现

讨论晕渲图的特点和意义,介绍晕渲图的基本原理;给出GIS中基于DEM数据晕渲图生成的算法实现。该算法能够快速、自动地生成黑白或彩色地貌晕渲图。     

面向大尺度战场的地貌晕渲增强方法

地貌晕渲是大尺度战场仿真中的重要一环,针对现有的地貌晕渲技术在细节处纹理特征不明显的问题,提出了一种结合高程曲率和环境光遮蔽的大尺度战场地貌晕渲增强方法.第1步,通过分析数字高程数据的曲率属性生成地形曲率图,曲率图与卫星影像叠加可以突出显示地貌特征线.第2步,提出一种基于深度可分离卷积的环境光遮蔽计算方法,能够增强战场地形在沟壑处的视觉表现.最后将曲率图、环境光遮蔽与卫星影像三者融合生成实时地貌晕渲效果.实验表明,本文方法可以在较低级别的全球卫星影像上呈现更好的视觉效果,使得观察者在把握三维地形整体走势的同时,能进一步分析地貌细节处的纹理特征.     

地图自动输入系统中快速输入等值线群的算法

研究地图中等值线群的快速输入问题,给出了自动跟踪提取等值线群的有效算法。该算法在跟踪提取各圈等值线的过程中顺以脱离人工干预,能自动识别并处理相邻等值线的碰撞问题,自动弥合等值线上的缺口。     

基于多核计算环境的地貌晕渲并行算法

针对现有地貌晕渲算法多是基于单核单线程编程模式从而导致计算效率较低的问题,提出利用多核并行计算模式对现有地貌晕渲算法进行并行化改进。首先,通过格网分割方式对原始数字高程模型（DEM）数据进行分割从而实现数据分块;其次,利用.NET环境下的Parallel类对分块数据进行并行晕渲处理,得到各个分块数据的晕渲结果;最后,对各个分块数据的晕渲图像进行拼接,从而得到完整的地貌晕渲图像。实验结果表明：并行化改进算法的计算效率明显高于现有单核单线程地貌晕渲算法,且参与计算核数与晕渲效率基本上呈线性增长关系;同时,分析发现地貌晕渲的立体真实感与光源参数的设置极其相关。     

地图制图的面向对象设计

在开发一个实际的GIS系统中，利用面向对象的思想，对地图制图对象进行了分类，从地图制图对象中抽象出20多个地图制图用的对象类，并充分利用面向对象的继承和多态性，实现了地图的制图输出、图层管理和文件存储等功能。文章对这些内容作了概要介绍。     

基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别

以自组织映射网络为主要研究对象,描述了自组织映射网络的基本模型。在传统自组织映射网络的基础上,提出了基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别方法,能够解决传统自组织映射网的静态结构带来的诸多问题,如在进行训练前必须预先确定网络的模型和神经元数目及其排列方式,若一次分类不准确将严重影响分析结果,等等。而且这种多级结构,还能将输入数据中存在的分级信息直观地表示出来,对于高维数据的分析尤其有利,因此自增长型多级自组织映射网络对大规模模式识别的研究一定会产生极大的促进作用。     

Automated Displacement for Large Numbers of Discrete Map Objects

Effective displacement is achieved by sharing small movements among a group of objects in order to minimize loss of positional accuracy and maintain the gestalt and topology of the map objects. This research was driven by a desire to implement a simple but effective way of handling large numbers of map objects that may require displacement. The algorithm works by considering, for each object in turn, a number of alternate positions close to its current location. The location which minimizes overlap among the neighbouring objects is chosen. As the program iterates, the objects effectively migrate small distances within the map space in search of solutions. The idea is relatively simple but produces visually acceptable solutions to the displacement of large numbers of objects with very low processing overhead. This paper describes the algorithm in detail, illustrates its application, refinement and evaluation. Received December 11, 1998; revised October 14, 1999.     

一种大规模矢量地图数据实时简化的方法

提出利用帧缓存和Voronoi图实现大规模矢量地图的快速简化以及用模板缓存剔除Voronoi图中因自相交而重叠的区域,避免了简化后要素间错误相交、自相交,点线位置改变和多边形邻接关系改变的拓扑错误,有效保持了简化前后拓扑关系的一致性。该方法的简化时间复杂度始终控制在一定范围内。该研究有助于提高多尺度、大尺度矢量数据融合的精度和效率。     

一个面向大规模数据库的数据挖掘系统

数据挖掘融合了数据库技术、人工智能和统计学,是目前的研究热点.为了能够集成当前数据挖掘的主要技术并使它们协同工作,在进行数据挖掘基本算法研究的基础上研制开发了一个数据挖掘系统--Golden-Eye.系统实现了在数据挖掘研究中的一些最新成果,集成了泛化、数据清洗这两个数据准备操作以及关联规则发现、例外规则发现、时序模式发现、分类器构造、聚类分析等基本数据挖掘操作,并实现了对挖掘操作的基本管理和结果的图形化显示.整个框架设计充分体现了系统的完整性、协调性和高效性:自底向上将存储控制模块、数据预处理模块、挖掘操作模块、挖掘库管理模块有机地结合在一起,在底层实现了对包括中间结果在内的数据的统一管理,在上层为用户提供了可视化的界面.实验结果表明,该系统能够在大规模数据库上成功地完成用户所指定的数据挖掘操作.     

超大型压缩数据仓库上的CUBE算法

数据压缩是提高多维数据仓库性能的重要途径,联机分析处理是数据仓库上的主要应用,Cube操作是联机分析处理中最常用的操作之一.压缩多维数据仓库上的Cube算法的研究是数据库界面临的具有挑战性的重要任务.近年来,人们在Cube算法方面开展了大量工作,但却很少涉及多维数据仓库和压缩多维数据仓库.到目前为止,只有一篇论文提出了一种压缩多维数据仓库上的Cube算法.在深入研究压缩数据仓库上的Cube算法的基础上,提出了产生优化Cube计算计划的启发式算法和3个压缩多维数据仓库上的Cube算法.所提出的Cube算法直     

大规模轨迹数据并行化地图匹配算法

为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spark集群平台和约14.7 GB的西安市出租车轨迹数据对方案的规模增长性、加速比和可扩展性等性能进行了实验分析,并与一种基于Hadoop的同类地图匹配算法进行了性能比较,实验结果显示所设计算法效率提高了约31倍,表明本方案有较大的改进。     

超大型压缩数据仓库的查询研究

查询速度是联机分析处理中的一个关键性能指标,人们通过事先生成所有可能的聚集来提高查询速度,然而这样的完全物化是以存储空间为代价的.针对数据立方体数据分布特点和结合压缩技术,本文介绍如何最大化节省存储空间来进行完全物化,然后在此基础上对查询进行了研究,以达到最小存储空间以及较好的查询速度的目的.     

地图数据网络分发的混合加密算法

分析并比较对称加密算法DES, AES和非对称加密算法RSA,结合地图数据网络分发的实际应用,提出散列组合加密算法。该算法具有AES算法的高效性和RSA算法便于进行密钥管理的特点,将数据与密钥混合后传输,增加了加密的安全性。实验结果表明,新算法满足了数据加密的安全性及效率要求。     

一种新的自由曲面高斯图分解算法

将高斯图分解成单类型区域是进行自由曲面的形状分析与控制研究中把握自由曲面整体形状的关键算法之一。本文提出了一种新的自由曲面高斯图分解算法,该算法通过引入二阶导数改进了现存高斯图外边界计算算法,实现了对高斯全图的最小闭域分割。理论分析及实验结果均表明,该算法不但可行,而且具有更好的鲁棒性。     

电子地图技术及其进展分析

在分析了电子地图学当前采用的数据结构和数据模型的基础上,论述了结合目前地图表达方面的研究进展,对电子地图学的技术开发及其应用中出现的问题及今后的研究发展方向进行了分析和探讨。