概念格在电子地图中多比例尺的优化选择研究
发布时间:2020-07-01 01:15
【摘要】:借助计算机技术的发展和不断应用,地图的表达媒介从纸质转移到了计算机,在方寸之间就能观察到整个城市、国家甚至地球的全貌。电子地图作为地图可视化的一种表现方式,相比传统地图,能将地理空间信息展示出来,避免了比例尺和图幅的限制,在多比例尺之间可任意地缩放。在数字环境背景下,地图的表达也发生了相应变化,将地图视觉感受理论和信息传输论相结合,在此基础上随着比例尺的变换,动态调整屏幕上的显示内容,使其符合人类的视觉感受,满足用户对地理的认知。相比纸质地图,电子地图的交互性和易读性虽然得到极大地改善,但电子地图在多比例尺下选出的比例尺,其显示效果往往不尽人意。当用户搜索、观察目标地物时,电子地图比例尺过小,地图显示信息过于粗略,难以捕捉到目标地物的具体位置信息;比例尺过大显示信息则过于详细,无法从一定高度上宏观把握整体信息。此时无法提供给用户详略得当的信息,导致用户频繁地缩放电子地图,降低使用者的阅读效率,从而产生不良的体验效果。针对如何为用户优选出观察目标适宜比例尺的问题,本文展开如下研究。(1)概念格作为数据分析的工具,表明了对象和属性之间的关系、概念之间泛化和特化的关系,其相应的Hasse图实现了数据的可视化。为记录概念外延中对象的索引位置,在概念中引入外延的量化值。量化值代表了外延中对象的最大索引位置,首个索引从1开始并依次递增。在电子地图中,不同比例尺的缩放级别影响了电子地图显示信息的详略程度,将概念格的思想引入电子地图,用概念格的对象和属性描述多比例尺及其地物要素之间的关系,提出多比例尺及地物要素的概念格。(2)提出概念格在电子地图中多比例尺的优化选择算法。将多个比例尺降序排列并加以标记作为概念格的对象,多比例尺下的地物要素作为属性构造相应的概念格。在概念格的Hasse图中可清晰地显示多比例尺及其对应的地物要素,根据用户所需的目标地物,自顶向下搜索首个包含目标地物属性的概念结点,该结点外延中最大索引位置对应的比例尺即为优选比例尺,并在不丢失目标位置信息的前提下,用户只需在该概念外延中的多比例尺间进行切换,避免缩放过度的情况。(3)基于概念格在电子地图中多比例尺的优化选择算法,设计了导航电子地图中多比例尺优选原型系统。该系统以百度地图作为数据来源,主要由数据预处理、概念格生成和多比例尺优选三个模块构成。电子地图将用户输入的兴趣目标作为本系统的输入,经过三个功能模块的处理和分析,将优选比例尺及备选比例尺作为结果集并返回。以百度地图2至7级对应的六种比例尺、上海市滴水湖附近的道路及POI要素作为系统应用数据,构造相应的多比例尺及地物要素概念格,以古棕路菜市场为用户兴趣目标,将优选出的比例尺同其它比例尺进行显示效果对比,说明了多比例尺优选算法的有效性以及原型系统的可行性。
【学位授予单位】:上海海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P283.7
【图文】:
图 2-1 表 2-1 对应概念格的 Hasse 图Figure2-1 Hasse diagram of concept lattice of table2-1的构造算法作为形式概念分析理论中核心的内容,格的构造也是十分过程其实是一种从低层概念综合到高层概念的过程,是一映出从数据中提取隐含概念的过程。概念格的一大优势之,即使数据或者属性的排列次序不一致,所生成的概念格等其它聚类算法,输入的顺序不同,聚类结果也可能会有构造算法有批处理算法和渐进式算法。处理构造算法算法主要有两大步骤,首先生成所有的概念,其次是构建接前(直接后)继关系。根据构造概念格的方式不同,有算法和枚举算法三种。比较经典的自顶向下算法有 Bord法先构造概念格的最顶层结点,然后逐渐向下构建。而 Ch造方向相反,先构造底部结点,再继续向上拓展。枚举算
(a) 1:25 000 比例尺 (b) 1:50 000 比例尺 (c) 1:100 000 比例尺 (d) 1:200 000 比例尺图 2-2 不同比例尺下的上海市地图Figure2-2 Maps of Shanghai under different scales随着电子地图的发展,在数字环境下,仅仅保持目标形状的不变进行简单大或缩小,并不能够满足用户的需求。因此需要借助地图视觉感受理论,在空间中,将地图模拟成用户观察地面的视距变化效果,从而实现智能化以及应的地图缩放。因此,电子地图的多尺度表达能够根据地物显示范围的变化而表达出不同详细程度的地图内容。从视觉感受的角度上来看,数字环境下尺度表达是计算机的技术优势与视觉的感受机制相结合的地图表达方式。LOD 技术是解决多尺度表达的一种有效手段,它能够在现有数据的基础上处理,在计算机生成图像前,根据地理目标与视点距离的大小,调入相应的模型辅助生成地图视景,从而模拟出“越近看得越清晰,越远看得越模糊”果。这样的效果如图 2-3 所示,用户距离地面越远,能观察的范围越广、细节;距离越近,能看到的细节就越多。这样用户便可根据俯视地面的距离远近互操作电子地图,从而获取不同地表高度的地理信息。
本文编号:2736088
【学位授予单位】:上海海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:P283.7
【图文】:
图 2-1 表 2-1 对应概念格的 Hasse 图Figure2-1 Hasse diagram of concept lattice of table2-1的构造算法作为形式概念分析理论中核心的内容,格的构造也是十分过程其实是一种从低层概念综合到高层概念的过程,是一映出从数据中提取隐含概念的过程。概念格的一大优势之,即使数据或者属性的排列次序不一致,所生成的概念格等其它聚类算法,输入的顺序不同,聚类结果也可能会有构造算法有批处理算法和渐进式算法。处理构造算法算法主要有两大步骤,首先生成所有的概念,其次是构建接前(直接后)继关系。根据构造概念格的方式不同,有算法和枚举算法三种。比较经典的自顶向下算法有 Bord法先构造概念格的最顶层结点,然后逐渐向下构建。而 Ch造方向相反,先构造底部结点,再继续向上拓展。枚举算
(a) 1:25 000 比例尺 (b) 1:50 000 比例尺 (c) 1:100 000 比例尺 (d) 1:200 000 比例尺图 2-2 不同比例尺下的上海市地图Figure2-2 Maps of Shanghai under different scales随着电子地图的发展,在数字环境下,仅仅保持目标形状的不变进行简单大或缩小,并不能够满足用户的需求。因此需要借助地图视觉感受理论,在空间中,将地图模拟成用户观察地面的视距变化效果,从而实现智能化以及应的地图缩放。因此,电子地图的多尺度表达能够根据地物显示范围的变化而表达出不同详细程度的地图内容。从视觉感受的角度上来看,数字环境下尺度表达是计算机的技术优势与视觉的感受机制相结合的地图表达方式。LOD 技术是解决多尺度表达的一种有效手段,它能够在现有数据的基础上处理,在计算机生成图像前,根据地理目标与视点距离的大小,调入相应的模型辅助生成地图视景,从而模拟出“越近看得越清晰,越远看得越模糊”果。这样的效果如图 2-3 所示,用户距离地面越远,能观察的范围越广、细节;距离越近,能看到的细节就越多。这样用户便可根据俯视地面的距离远近互操作电子地图,从而获取不同地表高度的地理信息。
【参考文献】
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本文编号:2736088
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