数字地图制图复习重点 西农.doc

数字地图制图数字地图制图：是研究以传统的地图制图原理为基础，在计算机软硬件的支持下，采用数据库技术和图像数据处理方法，实现地图信息的获取、变换、存贮、处理、识别、分析和输出的一门技术型学科。计算机制图和CAD：相同之处：CAD与计算机制图都以计算机图形学为基础，均有空间坐标系统，能把目标和参考系统联系起来，也都能在一定程度上处理费图形属性数据。不同之处：CAD一般采用几何坐标系，处理的多为规则几何图形及其组合，图形功能尤其是三维图形功能极强，属性数据处理功能相对较弱，计算机地图制图一般采用大地坐标系，处理的多为地理空间的自然目标和人工目标，图形关系更为复杂，因而图形处理的难度更大，且制图数据来源广，输入形式多样化。特别是专题地图的自动绘制，需要丰富的地图符号库和属性数据库支持。因此一个功能强大的CAD系统，并不能完全适合于完成计算机制图的任务。计算机地图制图与GIS：计算机制图是GIS的重要组成部分，计算机地图制图侧重于地物的显示和处理，讨论地形 、地物和各种专题要素在地图上的表示，并且以数字形式对他们进行存贮、管理，最后通过图形输出设备输出地图。GIS既注重实体的空间分布又强调他们的可视化效果，既注重实体的空间特征又强调他们的非空间属性特征及其操作，具备强大的空间分析和决策支持能力。现代GIS都具有计算机地图制图成分，具备良好的地图制图能力，但并非所有的计算机制图系统都含有GIS的全部功能。数字地图制图的一般过程：数据获取 数据处理 数据输出点线侧位关系的判断：设有一条直线，其方程为：，则对于函数 ，任取空间一点，有：点与多边形位置关系的计算：判断点与多边形位置关系的夹角求和算法：设有一简单n边形，其顶点可以表示为Pi(xi,yi)，i=1,2,n，另有待判别的独立点A。连接点A与多边形的各个顶点，计算其夹角和，且规定顺时针方向旋转的角度为正，逆时针方向旋转的角度为负。若有：判断点与多边形位置关系的铅垂线内点算法：第一步，计算多边形最小投影矩形，若点在最小投影矩形外，则点一定在多边形外，算法结束；否则执行第二步。第二步，设置记录交点个数的计数器Num=0。第三步，从待判断的点作铅垂线，顺次判断该铅垂线与多边形各边是否相交，若相交，求出交点并记录下来。每有一次相交，把Num数值增加1。第四步，若Num为偶数，则该点在多边形外；否则，该点在多边形内。算法结束。注：1. 交点位于多边形顶点 建立铅垂线的直线方程，判断该顶点前、后相邻的两顶点是否在铅垂线的同侧，若在同侧，Num不变，否则Num加1。2. 铅垂线与多边形的一条边重合 建立铅垂线的直线方程，判断与该边两端点相邻的前、后两顶点是否在铅垂线的同侧，若在同侧，Num不变，否则Num加1。 邻接矩阵（A）是图的一种有效表示方法，图在计算机中经常用其对应的邻接矩阵来保存。所谓图的邻接矩阵，是指一个VxV阶矩阵。其中元素为U（ei，ej）对G为ei和ej之间的边数；对D为从ei和ej之间的边数。所谓图的关联矩阵（M）是指一个Vxe阶矩阵，其中元素，对G取1，0；对D取1，-1，0。凸壳:平面点集的凸壳是指包含了最小凸集的点集合的边界。凸多边形的直径：凸多边形顶点序列中距离最大的点对的连线。Delaunay三角网：有公共边的Voronoi多边形称为相邻的Voronoi多边形，连接所有相邻Voronoi多边形的生长中心所形成的三角网称为Delaunay三角网。DEM：是国家基础空间数据的重要组成部分，他表示地表区域上帝姓的三维向量的有限序列，即地表单元上高程的集合。DTM：当DEM的Z方向上为其他二维平面上连续变化的地理特征时，此时的DEM就是DTM。DEM的生成方法：1. 人工格网法，2.三角法，3.立体像对法，4.曲面拟合法5.等值线插值法矢量数据结构编码方式：1. 实体式，2.索引式，3.双重独立式编码，4.链状双重独立式编码矢量数据的压缩：1. 道格拉斯普克法优缺点：压缩效果好，但是必须在整条曲线数字化完成后才能进行，且计算量大。2. 垂距法优缺点：压缩算法好，可在数字化实时处理，每次判断下一个数字化的点且计算量较小。3. 间隔取点法：优缺点：算法简单，可以大量压缩数字化时用连续方法获取的点和通过栅格数据矢量化获取的点，其缺点是不一定恰当保证留在方向矢量上曲率显著变化的点。4. 光栏法：优缺点：算法简单，速度快，但有时会将曲线的弯曲极值点去掉而失真。拓扑关系：是一种对空间结构关系进行明确定义的数字方法，是指图形在保持连续状态下变形，但图形关系不变的性质。拓扑关系建立的意义：1. 拓扑关系能清楚的反映制图要素之间的逻辑结构关系，他比几何关系具有更大的稳定性，不随地图投影而变化。2. 有助于空间要素的查询，索引，并可利用拓扑关系来决解许多实际问题。3. 根据拓扑关系可建立地图要素。栅格单元属性的确定方法：1. 中心点法：取位于栅格中心的属性值为该栅格的属性值。2. 面积占优法：栅格单元属性值为面积最大者。3. 重要性法：定义属性类型的重要级别，取重要的属性值为栅格单元属性值。4. 长度占优法：每个栅格单元的值由栅格中线段最长的实体的属性来确定。栅格数据结构的编码方法：1. 直接栅格编码 2.行程长度编码 3.块码 4.链式编码 5.四叉树编码矢量优点：1. 便于面向现象。2.结构紧凑，冗余度低。便于描述线的边界。3.利于网络、检索分析，提供有效的拓扑编码，对需要拓扑信息操作更有效。4.图形显示质量好，精度高。缺点：1. 数据结构复杂，各自定义，不便于数据标准化和规范化，数据交换困难。2.多边形叠置分析困难，没有栅格有效表达空间变化性能力差。3.不能像数字图形那样做增强处理。4.软硬件技术要求高，显示与绘图成本较高。栅格的优点：1. 结构简单，易于数据交换。2.叠置分析和地理现象模拟较容易。3.利于与遥感数据的匹配应用和分析，便于图形处理。4.输出快速，成本低廉。缺点：1. 现象识别效果不如矢量方法，难以表达拓扑。2.图形数据量大，数据结构不严密，不紧凑，需用压缩技术解决问题。3.投影转换困难。4.图形质量较低，图形输出不美观，线条有锯齿，需要用增加栅格数据量来克服，但会增加数据文件。线的栅格方法：1 八方向栅格化。2.全路径栅格化。3.恒密度栅格化面向对象的数据模型：按照面向对象的思路，根据数字题图空间结构化需要，在现实世界的地理空间和认知的基础上，利用面向对象的方法可以建立的一个通用的数字地图模型。常用的图像输入设备：数字化仪 图形扫描仪 数字化板 绘图板 数据手套 触摸屏常用的图形输出设备：显示器 绘图机 打印机地图数据的预处理：是对所获取的数据进行处理，并建立地图目标与其空间和非空间属性之间的关联，或发现属性值的规律。常见的操作有：查找 排序 数据的压缩 几何纠正 数据的规格化 数据匹配地图符号化：即使地图数据的符号化，在地图设计工作中，是指利用符号将连续的数据进行分类、分级、概括化、抽象化的过程，在数字地图转化为模拟地图的过程中，是指将已处理好的矢量地图数据恢复成可见的图形并附之以不同的符号进行表示的过程。地图符号的有序集合即是地图符号库，其建立可以基于矢量数据和栅格数据两种方式。矢量符号库的构造一般可以以采用三种方法：信息块法 程序块法 综合法“开窗”是计算机图形学的基本问题之一，又称为“图形裁剪”地图图形的开窗是地图制图过程中的一项重要技术，其本质是提取地图数据库的一个子集的过程，在地图制图过程中，用户通常需要把指定的范围要素在显示器上放大显示出来，为编辑等操作提供便利，这种显示提取数据库图形的一部分的过程就是一种开窗。开窗技术还可以用于地图的放大、缩小、漫游显示、定位查询绘图范围的选取、局部图形的转存等过程。实现开窗的关键算法：1.四比特串编码法，2.参数编码法，等值线注记的过程：1. 寻找写字的位置和确定字的方向2. 重新整理等值点数据场多边形拓扑关系的自动建立步骤：1. 链的组织2.节点匹配3.检查多边形是否闭合4.建立多边形5.岛的判断6.确定多边形的属性常用的曲线光滑的算法：1.线性迭代光滑法2.正轴抛物线加权平均法3.斜轴抛物线加权平均法4.五点求导分段三次多项式插值5.三点求导分段三次多项式插值6.张力样条曲线法距离变换图算法：是一种针对栅格图像的特殊变换是把二值图像变换为灰度图像，其中每个像素的灰度值等于他到栅格地图上相邻物体的最近距离。骨架图：就是从距离变换图中提取出具有相对最大灰度值的那些像元组成的图像。为什么要制图综合：从大空间到小空间的映射，生成较小比例尺的地图或生成另一种分辨率的空间数据库，为不同层次的决策提供适宜的信息，减少信息的存储空间，降低数据处理和传输时间开销等。说明矩形法实现居民地综合的原理：建筑物目标边界主要由一些垂直线段组成，建筑物多边形可以看作是一系列矩形的并差运算结果。这一特点使得建筑物多边形的形状花间可以运用“分治“思想进行多边形的矩形分解与组合。通过基础矩形的差分组合表达建筑物的形状结构，建筑物矩形的差分组合可以有多种形式，合理的组合反应出建筑物综合由整体到细节的逐步化简过程。地图综合和自动地图综合的概念:当地图由大比例尺到小比例尺变化时，地图涂面要素拥挤叠置是不可避免的的，为此必须需要对图面表达内容进行合理的取舍，是地图在有限的平面上表达足够多的、丰富的、易于阅读的信息量。对地图内容进行离合的取舍的过程就是地图制图综合，并把计算机环境下通过软硬件，较少或不借助人工干预的地图综合称为自动地图综合。无级比例尺信息的处理流程：1.确定地学应用2.指定信息源3.计算新图比例尺4.分层处理5.符号设置6.讯息综合7.图形修饰8.多层叠置9.图形输出基于Voronoi图的点群目标普适综合算法的过程：1.构建新的点集2.基于Voronoi图的点群反复综合3.确定最后保留在结果图上的点数建筑物间的两种临近关系：拓扑临近 视觉临近视觉临近多边形的合并算法：1.对待合并的多边形进行旋转2.对旋转后的各多边形进栅格化3.按行扫描对行程编码结构