基于绘制-检出的矢量数据栅格化方法研究

对于前人提出但未被重视的绘制-检出栅格化方法进行了阐述,给出了其实现步骤与关键语句,并赋予其一个新的名称——基于绘制-检出的矢量数据栅格化方法。对该方法实现中的一些技术问题,如正确性、精度、内存位图大小限制、分块栅格化、栅格化效率等问题进行了深入的探讨。笔者认为,该方法可以成为一种普适的工业方法。     

基于栅格化思想的矢量电子地图几何变化检测

在检测不同版本矢量电子地图的变化时,通常采用要素遍历、坐标比较的方法,这种方法计算速度慢、效率较低。针对这一不足,提出一种基于栅格化思想的矢量电子地图几何变化统计比较检测方法(SCAG),即利用矢量电子地图进行栅格化处理时构造的统计数据对点、线、面等形状地物的几何变化进行变化统计分析和要素快速检测,其计算量比遍历的方法显著减少,效率提高。最后通过实验验证了SCAG检测方法的可行性、合理性和高效性。     

利用CUDA实现矢量地图栅格化的并行处理

为了解决矢量地图栅格化的计算效率问题,提出了基于CUDA（Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构）实现矢量地图栅格化的并行处理方案。根据矢量地图中多边形的数目和GPU（Graphic Processing Unit,图形处理器）的硬件性能,定义并行执行的线程数目,每一个线程对相应的多边形进行边填充栅格化。实验结果表明加速比达到了10倍以上。相比CPU（Central Processing Unit,中央处理器）栅格化的处理方法,运算效率有显著提升。     

贵州喀斯特山区矢量数据栅格化最佳尺度选择

针对GIS空间数据尺度效应问题,通过对贵州喀斯特山区的矢量数据栅格化最佳尺度选择研究,提出研究对象的复杂性、空间分析与制图的精度要求和实际运算效率是影响尺度选择的最主要因素,进行多要素、综合性的空间分析时,25 m～30m的栅格数据是最合适的转换尺度。     

第三次全国国土调查土地利用矢量数据栅格化方法

第三次全国国土调查县级土地利用图斑层包含利用类型、耕地类型、坡度等级、种植属性等多属性信息,将县级土地利用矢量数据集成栅格化形成全国无缝的多尺度、多专题栅格产品存在一定技术难度。本文针对第三次全国国土调查土地利用栅格产品应用需求,探讨了多属性综合编码、全国基础地理网格框架、栅格化产品数据模型、矢量栅格化等技术方法,建立了全国土地利用栅格产品生产流程,开展了全国多尺度、多专题土地利用栅格产品生产验证。结果表明:本文方法能够实现第三次全国国土调查土地利用矢量图斑多属性信息集成栅格化和全国多尺度、多专题土地利用栅格产品工程化生产,可为今后的国土调查土地利用栅格产品生产和共享应用提供支撑。     

RaPC:一种基于栅格化思想的多边形裁剪算法及其误差分析

传统的基于矢量计算的多边形裁剪算法的时间复杂度介于O(Nlog N)~O(N2)之间,且计算过程与特定的复杂数据结构耦合紧密,难以进行底层优化和细粒度并行化。在满足一定误差要求的前提下,采用栅格化处理思想可以实现多边形快速裁剪。本文在已有多边形裁剪算法特征的基础上,提出了一种基于栅格化处理思想的多边形裁剪算法——RaPC算法,并对其误差进行了分析和讨论。试验结果显示,RaPC算法的计算效率随网格单元增大呈幂函数规律降低;当网格大小恒定时,RaPC算法效率随多边形顶点数量呈线性增长,计算时间复杂度为O(N);在处理小数据集时Vatti算法表现出了较高效率,但是在处理包含大量顶点的多边形叠加时,RaPC算法更为高效;RaPC算法的面积误差与网格大小直接相关,提高网格空间分辨率可以有效地降低面积误差。RaPC算法在处理包含大量顶点的多边形叠加分析时比Vatti算法更为高效。     

栅格探测／矢量计算法实现矢量数据求交的进一步改进

栅格探测／矢量计算法是GIS矢量数据求交中效率较高的算法之一。本文从节约存储空间、提高运算速度角度出发，在矢量栅格化过程中借鉴栅格数据压缩的游程编码法的思想，从而实现较大规模矢量数据求交。文中不仅描述了该方法的基本思想，还给出了具体的实现步骤和有关试验结果。     

GIS中面状要素矢量栅格化的面积误差分析

在探讨矢量栅格化的几种形式和产生误差原因的基础上,系统分析在面状要素矢量栅格化的误差分析方法研究方面所取得的进展,指出当前分析方法存在的主要问题,并提出利用结构性栅格数据进行面状要素矢量栅格化的误差分析方法,然后以土地利用数据的栅格化为例进行实证研究。研究表明,常规分析方法很大程度上低估了栅格化的误差,因为没有充分考虑栅格化误差存在空间上的"此消彼长"现象。建议采用结构性栅格数据来改善栅格化误差分析,对误差作基于格网的量化计算,并标记在单元格上。它能有效地区分"此消"与"彼长"导致的误差,使面状要素栅格化的误差分析更加全面、客观、准确,且容易进行误差的量化分析与表示。     

一种基于LiDAR点云栅格化的海岸线提取方法

针对当前从三维激光点云中提取海岸线方法的不足,提出了一种基于点云栅格化的海岸线提取方法。首先对点云进行去噪等数据预处理,然后直接将其栅格化生成更为平滑的海岸地形,最后采用中国近海海域潮汐精密模型,从栅格海岸地形中提取基于平均大潮高潮面MHWS(Mean High Water Springs)海岸线。实验表明:此处所提出的点云栅格化方法较当前方法提取的海岸线更可靠、合理,提取效率更高,同时也可用于其他辅助岸线的提取。     

基于航空影像更新地形图的栅格化方法

本文针对我省基本比例尺地科更新修测的迫切需求,提出在原有地形图栅格式数字化的基础上,叠加经过精神纠正配准的航空影像,以栅格方式进行地物要素更新的技术方法,并针对生产中应注意的问题进行了阐述。     

LiDAR点云数据的栅格化重心压缩方法

本文分析了国内外点云数据处理中数据压缩方法的研究现状.针对车载LiDAR点云数据量庞大、冗余信息多的问题,提出了栅格化重心压缩方法,介绍了该方法的原理和实现过程.通过实例分析,得出了压缩结果,建立了栅格化重心压缩的预测模型,可用于栅格化重心压缩效果的预测.     

基于栅格的点云数据的边界探测方法

分析三维激光扫描点云的数据特征,得到一种将三维点云数据转换为深度图像形式后提取边界的方法。通过原始点云数据扫描线分组分行使点云数据实现X,Y方向数据的规格化,以Z方向代表深度,将规则的点云数据转换为图像形式。采用图像边界提取方法——Canny算子来提取边缘信息,并将其转换到三维空间中显示出来。实验表明,基于栅格的点云数据的边界探测方法能快速实现三维点云边界的提取与显示,可应用在基于边界特征的点云配准、点云的角点检测、点云的三维建模等后续处理工作中。     

一种栅格辅助的平面点集最小凸包生成算法

针对平面点集的最小凸包生成问题,提出一种栅格辅助的算法,预先剔除那些不可能成为凸包顶点的点,从而提高算法效率,算法的时间复杂度可近似达到O(n),最坏时间复杂度与Graham扫描算法相同。试验表明,随着行列数的增加,计算效率先快速递增,随后逐渐减小;当栅格行列数取值为总点数的平方根时,剔除比接近最大值,算法执行效率亦相对较高。     

复杂三维建筑物模型稳健栅格化方法

针对复杂三维建筑物模型的栅格化问题,在分析、比较当前主流的几种矢量栅格化方法的基础上,提出基于区域连通性和置信度分析的可疑区域生长法实现建筑物模型表面栅格化,再采用奇异值分解(SVD)方法解算建筑物空间平面描述参数,内插DBM栅格的高程。试验结果表明,可疑区域生长法可以完全避免栅格化产生的噪音,复杂度低;采用SVD方法可以抵抗各种病态,稳健求解表面参数。     

众源GPS浮动车数据中城市道路中心线分级提取的栅格化方法

由众源GPS浮动车数据提取道路相对于传统方法具有成本低、现势性好的优点。本文针对该数据采样间隔较长、数据量大、GPS点分布不均匀的特点,提出了一种栅格化的“分级”提取道路中心线的方法,并利用武汉地区超过2000万个GPS点的浮动车数据进行了试验。试验结果证明了本文方法准确度、完整度好,效率高。     

车载激光点云数据的栅格化处理

车载激光点云由于车辆的震动和点云的融合,得到的数据为散乱空间点云。本文通过对空间点云进行两个方向的排序,得到以x值为主排序,z值为次排序的点云图,然后设置栅格,对于每个栅格点,找到投影在XOZ投影面内与其距离最近的激光点,将该激光点的y值赋给栅格点,得到与该区域空间点云相对应的栅格化点云。在按照X值排序时,根据点云的特点给出了一种插入排序算法。实验结果表明栅格化后的点云与原点云在表现建筑结构上效果一致。散乱点云栅格化后为点云的进一步分析打下基础。     

改进的边标志栅格化算法

矢量多边形的栅格化算法是地理信息系统的基础算法之一。本文通过分析比较,认为边标志算法于众多栅格化算法中最为适合地理信息系统,并通过简化边界标志过程进行了改进,使得处理流程更为简单清晰,实现更为方便,算法更为精确有效。该改进算法使用统一的相加方法进行边界标志,无需对特殊顶点、尖锐多边形、带岛多边形等进行判断和边界转换,便可一次性正确标志,且无需顾及多边形边的存储顺序,更加适合地理信息系统矢量多边形的数据结构。     

一种基于点法矢的三维非均匀栅格压缩算法

提出一种适用于散乱点云的基于点云法矢量的三维非均匀栅格压缩算法,通过求取k邻近构造出点云的法矢量以反映曲面形状信息,并构造八叉树数据结构对栅格进行细分,通过比较分析,该方法取得了较好的压缩效果。     

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法

目的 提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。