基于移动GIS的林区矢量数据快速可视化技术

发布时间：2021-10-06 22:27

　　为解决传统移动GIS在林区矢量数据可视化过程中数据请求效率低、内存资源占用高的问题,该文提出了一种适用于林区矢量数据的快速可视化策略。该策略在分析林分空间分布和外业调查人员的操作特征的基础上,采用林区多分辨率矢量瓦片数据,在移动端建立瓦片缓存策略,利用瓦片索引和要素索引,构建矢量瓦片热度指标,同时引入瓦片生命周期因素,最终实现缓存中瓦片置换。以云南省勐海县林业数据为例,利用多种可视化方法对比该文提出的矢量数据的可视化性能。实验结果表明,与传统矢量数据可视化策略相比,该文提出的策略数据请求效率高、内存资源占用少,为移动GIS中林业矢量数据的快速可视化提供了新的解决思路。 

【文章来源】：西北大学学报(自然科学版). 2020,50(02)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

矢量瓦片的逻辑模型

其中,?」为向下取整符号;Xmap_min,Xmap_max,Ymap_min,Ymap_max为矢量图层地理四至范围。为保证拖拽过程中矢量瓦片流畅显示,减少因频繁拖动所导致的瓦片重绘次数骤增,如图2所示。本文还采用虚屏绘制技术[17],在视图范围参数基础上外向扩展。根据多次试验调整,扩展0.5倍的视图高度和宽度能取得较好的优化效果。

在移动端建立矢量瓦片缓存策略,在矢量瓦片静态加载时,利用读取内存缓存的方式替代原来从硬盘或网络请求瓦片,能有效提高瓦片的检索和获取性能[18]。但由于移动端内存空间有限,当缓存空间已满且有新的瓦片加载申请时,需要在内存缓存中置换出部分瓦片。在现有以瓦片缓存替换算法为核心的缓存调度策略中,主要根据瓦片的缓存效用价值作为缓存替换的决策因素[19],如LRU策略通过优先替换最旧、最少使用的瓦片;LFU策略最先替换历史访问频率最低的瓦片[20];TCLEPR策略将缓存存活寿命超出平均缓存寿命并且访问热度最低的瓦片置换出内存缓存[21]。而在实际调查过程中,受物理环境、树种特性、自然干扰、人为干扰等因素与林分的相互影响,林分空间分布如图3所示,呈现一定的聚集性,其属性空间分布也取决于林木的空间位置[22],即具有高度空间异质性[23]。同时,通过分析外业人员在林区复杂环境下的步行路径和移动端的交互式操作行为特征[24]得知,用户使用矢量数据时,在一段时间内存在高频浏览的区域,并且其操作范围与林分的空间分布特征呈现一定相关性[25]。传统的缓存策略在应用于林区瓦片的可视化过程中,往往忽略林分本身的区域性、连续性、层级性等特性,无法体现林分空间分布特征和矢量瓦片的要素构成。因此,本文在综合考虑林分空间分布特征和用户的交互式操作特征等因素的基础上,借鉴数据访问热度的概念[26],结合矢量瓦片的数据组织方式,提出基于矢量要素访问频数的矢量瓦片热度的指标。假设在矢量瓦片静态加载过程中,命中的矢量瓦片集合为T,对于集合T内的任意瓦片t,均包含了矢量要素集合Ft,则当任意瓦片t被命中时,其包含的矢量要素集合Ft中的所有矢量要素都可称为被访问的矢量要素。矢量要素访问频数可反映一定时间内该矢量要素受外业人员的关注程度。为实现矢量要素FtID及其访问频次FtCnt的管理,在内存中建立矢量要素的访问频次缓存结构:


本文编号：3420856