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文档简介

一种基于R-tree空间索引优化的多边形裁本发明旨在提供一种基于R_tree空间索引并保存结果。本发明可应用于GIS（地理信息系22.根据权利要求1所述的一种基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，其特征在4.根据权利要求3所述的一种基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，其特征在,3,5.根据权利要求1所述的一种基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，其特征在6.根据权利要求5所述的一种基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，其特征在,7.根据权利要求1所述的一种基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，其特征在4统的多边形裁剪方法通常依赖于复杂的几何运算，这些运算在处理大量数据时效率低下，[0004]1984年，Guttman等人在有效的复杂多边形裁剪算法》中提出，该文探讨了如何使用扫描线思想和梯形分割技术裁边形裁剪算法实现与改进》，它描述了一种减少了交点判断的次数和存储量的多边形裁剪方法，但其重点在于裁剪两个多边形的交集，而没有详细说明如何有效处理多边形内部的针对多边形内部空洞的问题进行优化。基于R_tree空间索引优化的多边形裁剪方法，特别针对孔洞点的检测和排除进行了优化，5[0007]本发明所采用的技术方案是，一种基于R_tree空间索引利用射线法判断一个点是否在多边形内部：从待测点绘制一条平行于x轴的水平[0011]所述步骤c的具体步骤为：将待裁剪的原始多边形面要素数据和裁剪要素数据都,,6,[0016]所述步骤d中，将最终的多边形裁剪结果采用ESRIShapefile格式保存为一个新方法在内存使用和计算资源上比传统方法更为节约。这对于处理大规模数据集尤其重要，7[0028]所述步骤c的具体步骤为：将待裁剪的原始多边形面要素数据和裁剪要素数据都8,[0034]所述步骤d中，将最终的多边形裁剪结果采用ESRIShapefile格式保存为一个新线要素。将提取的989个待裁剪线要素与另外17814个裁剪线要素合并到同一个数据集中。9仅对这些有限的候选孔洞点进行详细的包含性检验，判断它们是否真正位于面要素内部。

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