【摘要】：矢量數(shù)據(jù)與地形自適應(yīng)集成表達(dá)是恢復(fù)空間對(duì)象真實(shí)面貌的有效手段。隨著多類型、多分辨率海量空間數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的發(fā)展及大范圍（乃至全球）行業(yè)應(yīng)用需求的增長，基于球面格網(wǎng)模型的多類型數(shù)據(jù)集成已成為全球GIS的研究熱點(diǎn)之一。本文在球面退化四叉樹格網(wǎng)（DQG）框架基礎(chǔ)上，針對(duì)幾何插值法計(jì)算復(fù)雜及效率低下的問題，通過引入格網(wǎng)單元分解思想，探討了球面矢量數(shù)據(jù)與地形格網(wǎng)自適應(yīng)集成建模的關(guān)鍵技術(shù)問題，主要研究內(nèi)容包括：基于格網(wǎng)單元分解的矢量線與地形集成建模、DQG格網(wǎng)單元的定向搜索方法及基于格網(wǎng)單元的矢量線自適應(yīng)漂移算法等；最后，應(yīng)用GTOPO30、ASTER GDEM高程數(shù)據(jù)以及DCW道路、GADM V1行政邊界矢量數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)并開發(fā)了實(shí)驗(yàn)原型系統(tǒng)，驗(yàn)證了本文所提出算法的正確性和可行性，并對(duì)集成效率和誤差進(jìn)行了綜合定量分析。
[Abstract]:The adaptive integrated representation of vector data and terrain is an effective means to restore the real appearance of spatial objects. With the development of multi-type and multi-resolution massive spatial data acquisition technology and the increase of application demand in large-scale (and even global) industries, multi-type data integration based on spherical grid model has become one of the research hotspots of global GIS. In this paper, on the basis of spherical degenerated quadtree grid (DQG) framework, aiming at the problem of complex calculation and low efficiency of geometric interpolation method, the idea of grid element decomposition is introduced. The key technology of adaptive integrated modeling of spherical vector data and terrain grid is discussed. The main research contents include: integrated modeling of vector line and terrain based on grid element decomposition. The directional search method of DQG grid element and the adaptive drift algorithm of vector line based on grid element. Finally, an experimental prototype system is designed and developed by using GTOPO30,ASTER GDEM elevation data, DCW road and GADM V1 administrative boundary vector data, which verifies the correctness and feasibility of the algorithm proposed in this paper. The integration efficiency and error are analyzed quantitatively.
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：P208

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2486082