發(fā)布時(shí)間：2018-03-19 22:32

  本文選題：四叉樹　切入點(diǎn)：幀緩存　出處：《地理與地理信息科學(xué)》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)矢量數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化的問(wèn)題,提出一種基于幀緩存和四叉樹索引的自適應(yīng)簡(jiǎn)化方法,即采用四叉樹索引對(duì)矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分,通過(guò)評(píng)價(jià)各個(gè)區(qū)域地物實(shí)體分布密度的指標(biāo),判斷各個(gè)區(qū)域內(nèi)的矢量數(shù)據(jù)密度、圖幅寬度,得到各區(qū)域ε-Voronoi圖中的ε值,再借助幀緩存技術(shù),自適應(yīng)地簡(jiǎn)化各個(gè)區(qū)域內(nèi)的矢量數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明,該方法一定程度上提高了簡(jiǎn)化質(zhì)量,為矢量數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用提供一定的基礎(chǔ)。
[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.

【作者單位】： 北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：湖南省博士后科研資助專項(xiàng)計(jì)劃(2014RS4028) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41401532)
【分類號(hào)】：P208

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本文編號(hào)：1636280