
发布日期:2024-12-14 13:30 点击次数:118
跟着互联网信息时候的快速发展,地舆信息就业的网罗化将成为主流模式,自相宜、个性化在线制图需求日渐扩大,舆图制图学由爱重地舆信息源赢得向面向用户的地舆信息深加工转机已成为势必趋势[1]。相关于传统就业端静态瓦片舆图,新式客户端舆图制图将履行坐标、拓扑信息发送到客户端,有益于达成个性化定制、空间分析、业务团聚及用户交互制图。现在,国内多侧重于制图渲染恶果可视化,而交互式、分层级专题舆图制图才刚刚兴起。关联词制服丝袜,国内主流网罗舆图仍然停留在就业端制图阶段,依赖专科制图软件,用户参与度低,舆图应用模式简便,更多沿用传统专题舆图口头,衰退翻新,弗成体刻下间特征[2]。跟着HTML5时候的发展,越来越多专科东谈主员开展客户端舆图制图时候斟酌,客户端舆图制图是将来WebGIS发展的主要见解。
当前,若何充分分析期骗众源数据,若何交互式呈现,是达成大数据支握下舆图制图的将来发展趋势[3]。空间数据和空间信息时候在政府行政顾问领域得到大范畴应用[4]。政区统计数据多源化、多维化快速发展,为政区数据交互呈现和统计分析带来强大挑战,政区舆图行为索引窗口,可一体化集成图表、文本、图像、视频、标记等内容,有益于政务数据的概括分析和交互可视化[5]。
1 四色舆图着色方法 1.1 存在问题在国内WebGIS(Web-based geographic information system)系统中,政区四色舆图多为就业端静态瓦片,用户弗成在客户端自界说树立[6],需要事先定制多套配色决策,只可有限转换四色舆图作风。即使这么,客户端仍然无法凭证用户喜好动态裁剪多边形填充心境、透明度及范围线宽口头。因此传统就业端渲染方法弗成自在政区四色舆图动态化、方便化、个性化制图需要[7]。
客户端及时渲染四色舆图不错达成用户个性化树立。但是,由于四色舆图拓扑联系算法复杂,当多边形较多时,客户端及时蓄意会耗尽浏览器迢遥存储和蓄意资源,导致四色舆图客户端渲染蔓延,是以在客户端进行四色图拓扑蓄意无法达成及时着色条目。本文提倡了模板式客户端四色舆图高效着色方法,在客户端幸免蓄意四色舆图拓扑联系,用四色模板方法将算法拆伙从就业端传递到客户端,为淡雅化、个性化的四色舆图提供一种松耦合、轻量级的制图方法。
1.2 四色舆图客户端高效着色计谋招引多模范矢量数据简化、四色舆图着色模板、HTML5矢量渲染时候,提倡一种客户端政区四色舆图高效着色方法,将四色舆图关联联系存储在四色舆图着色模板中,达成四色政区舆图客户端动态化、个性化、高效化制图。
1) 多模范政区矢量数据简化。客户端舆图制图具有及时渲染和动态加载数据特色。由于原始的寰球政务矢量数据精度高、数据量大(寰球政区舆图中每个省份的原始多边形点高达数千个点坐标),在客户端制图时,若将通盘点坐标传输到客户端,将影响动态制图效用。为了谴责存储空间以及镌汰网罗传输时辰,加速客户端渲染速率制服丝袜,对矢量数据进行不同模范下分层组织,针对冗余坐标信息进行简化压缩。
2) 四色舆图着色模板时候。现在,四色舆图着色的算法相比多,但切实可行的较少[8]。在Appel和Haken接受规则贴近方法惩办和证据四色图着色问题后,出现了许多关联舆图四色着色的算法[9],但这些算法齐存在一定的颓势,难以实行应用。如贪默算法惩办的是某种兴味上的局部最优解,以致无法找到最优解;神经网罗方法、遗传算法等逻辑复杂,难以用步调达成;回溯算法等则存在效用低下问题。深度优先搜索算法[10]对新产生的节点进行优先彭胀,直到达到深度戒指。本文在深度优先搜索算法基础上,在就业端达成舆图着色算法,将四色舆图关联联系存储在四色舆图着色模板中,达成四色图算法从就业端传递到客户端。
3) HTML5矢量舆图渲染时候。Flash、SVG(scalable vector graphics)、VML(vector markup language)和HTML5 Canvas是现在WebGIS矢量舆图绘制的4种主要决策[11]。其中, Flash具有平日的适用平台、顽强的功能及高效的画图等特色;基于SVG构建的WebGIS全体性能较为优化;在交互性方面,基于XML(extensible Markup language)的SVG与VML,具备XML操作数字正射影像图(digital orthophoto map, DOM)、数据推崇分离等优点,因此具有最佳的交互性和较优的性能[12, 13];HTML5 Canvas和Flash画图效用较高,但Flash浏览器兼容性较差,客户端需安设Flash插件,Adobe公司依然晓喻不再热爱更新Flash体系,因此HTML5 Canvas是轻量级WebGIS矢量舆图绘制最佳的时候决策。
1.3 客户端政区四色舆图动态配色经过与方法客户端政区四色舆图动态配色经过分为就业端处理和客户端渲染两大法子。率先,在就业端进行政区舆图压缩处理、四色舆图编码及四色模板制作,将四色舆图算法拆伙存储为着色模板传递到客户端;其次,在客户端完成舆图渲染,达成政区四色舆图动态配色;终末,招引基础瓦片舆图底图,在客户端团聚千般业务数据,达成多源政区数据统计交互展示,主要经过如图 1所示。
1) 政区舆图就业端压缩处理。政区统计图制作中,通过省、市、县分层矢量数据的不同进度的简化,造因素层矢量数据网络存储在后台就业器,在不同模范的统计舆图客户端制作中,可通过HTTP苦求赢得后台分层简化的矢量数据,动态转动为Geo-Json局势数据到客户端。①将省、市、县3级行政区画范围数据通过拓扑查验以保证数据在空间上的一致性;②关于每一级别数据,基于Douglas-Peuker算法[14]按照指定参数将矢量数据简化。基于多比例尺舆图数据的线状要素概括方法[15],提真金不怕火不同比例尺范围要素同名点;③数据简化后,为晋升政区舆图全体可视恶果,进行适度平滑处理,期骗大比例尺政区范围要素同名点行为逼迫点确保政区范围精准度,通过退换简化算法达成政区范围坐标数目和精度的均衡;④期骗第三方拓扑处理器具对各级政区多边形数据进一步拓扑查验,手动摒除重迭、闲逸,分省、市、县等层级存储为矢量数据集。
2) 政区舆图就业端四色编码。客户端的统计图及时渲染不错达成动态加载数据、自界说标记树立口头,达到及时露出的恶果。本文接受瓦片舆图底图,客户端渲染四色舆图的口头,基于行政区画编码的关联团聚时候,将政区舆图和行政区画整合知道。在政务统计数据、地舆数据会通处理中,主要有3种数据开首:政区统计数据、影像数据和矢量数据。基于这3类数据生成瓦片舆图底图和政区统计舆图两类可视化就业,通过就业团聚的口头造成千般式、多
户外sex图层的统计舆图。①政区矢量数据增多四色符号(FourColorFlag)属性字段,期骗深度优先搜索四色图算法,针对多边形进行心境编码(举例A、B、C、D默示4种心境),放在FourColorFlag属性字段中;②政区矢量数据就业,将不同模范的政区矢量数据动态转动为GeoJson数据,用行政区画编码对各数据文献进行定名。
3) 四色舆图客户端自界说树立渲染。基于GeoJson中存储的行政区画编码赢得该行政区画内统计业务Json数据,期骗Javascript函数进行知道,凭证政务数据、着色模板细目政区舆图标记化口头,达成政务统计图客户端渲染。①客户端发出舆图开动化苦求,将当前制图类型和窗口坐标传递到就业器;②客户端舆图底图就业苦求区域内瓦片舆图,同期凭证行政区画编码苦求、知道该政区GeoJson数据;③设定心境代码对应的心境模板,达成GeoJson中着色代码与用户自界说心境模板对应;④凭证客户端树立的多边形填充心境模板、透明度、线宽等口头,渲染四色图;⑤瓦片舆图底图就业,矢量数据通过标记化、分层切片造成矢量瓦片舆图,通过数据库或文献索引的口头存储在后台就业器上,并发布Web舆图切片就业;⑥增多用户对四色舆图交互操作接口,团聚多源数据就业,凭证见解统计区域,集成HTTP条约下业务统计数据。
当数据量很大的时候(如寰球3 000多个县级区画),客户端着色会存在传输和绘制效用问题。率先,通过客户端政区范围缓存惩办网罗传输压力;其次,期骗政分离级绘制开释客户端及时绘制压力,即在寰球状况绘制省级行政区,用户选拔省份时只绘制该省份的下属市级行政区;不仅幸免客户端一次性绘制过多的多边形,同期可达成寰球、省、市、县逐级钻取和上卷一体化交互操作。
2 应用案例客户端政区四色舆图高效着色方法在证据部“金教工程”业务系统中得到实行应用,实践标明,该方法充分期骗浏览器矢量画图能力,通过就业团聚,将不同行务数据进行图形化抒发,通过客户端配色接口达成各业务系统对四色舆图自界说配色需求(图 2),达成多个业务系统数据就业联动钻取与交互呈现(图 3)。
政区四色舆图行为地舆索引制服丝袜,不错交互呈现统计方针,将业务统计信息进行集成整合,自在了统计舆图通用性功能和个性化需求,平日应用于统计舆图系统。本文基于政区舆图矢量数据压缩、平滑、四色编码处理算法,期骗客户端模板渲染制图,惩办了客户端四色舆图动态配色问题。期骗舆图着色模板时候将四色舆图关联联系存储在着色模板中,达成了四色图算法从就业端传递到客户端,为复杂舆图制图算法在客户端制图抒发提供了新的惩办念念路。