基于ε-Voronoi图的矢量数据自适应简化方法

发布时间：2018-03-19 22:32

  本文选题：四叉树　切入点：帧缓存　出处：《地理与地理信息科学》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对矢量数据简化的问题,提出一种基于帧缓存和四叉树索引的自适应简化方法,即采用四叉树索引对矢量数据进行区域划分,通过评价各个区域地物实体分布密度的指标,判断各个区域内的矢量数据密度、图幅宽度,得到各区域ε-Voronoi图中的ε值,再借助帧缓存技术,自适应地简化各个区域内的矢量数据。实验表明,该方法一定程度上提高了简化质量,为矢量数据可视化应用提供一定的基础。
[Abstract]:According to the vector data to simplify the problem, propose a simplified method of adaptive frame buffer and four fork tree index based on the four fork tree index to partition the vector data, through the evaluation of each entity regionalfeature distribution density index, determine the vector data density in each region, the regional map width. E in -Voronoi value, then using the frame buffer technology, adaptive simplification of vector data in each region. Experimental results show that this method improves the simplification quality, provide the base for the vector data visualization application.

【作者单位】： 北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感科学国家重点实验室;中南大学地球科学与信息物理学院;中南大学信息科学与工程学院;
【基金】：湖南省博士后科研资助专项计划(2014RS4028) 国家自然科学基金项目(41401532)
【分类号】：P208

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本文编号：1636280