基于有限元的地圖綜合算法及其在LBS中的應(yīng)用.pdf

1、地圖綜合作為地圖學(xué)的核心和難點問題之一，從20世紀60年代以來始終受到學(xué)界和業(yè)界的重視和關(guān)注。由于數(shù)字環(huán)境下的地圖綜合及其復(fù)雜且求解難度大，使其成為現(xiàn)代地圖學(xué)中最具挑戰(zhàn)性和創(chuàng)新性的研究領(lǐng)域。
　　 在地理要素中，線要素占了80％以上，而線要素化簡算法是地圖綜合領(lǐng)域中研究和應(yīng)用的最核心的內(nèi)容。線要素化簡的目的是對大量冗余數(shù)據(jù)點進行壓縮以提取必要的數(shù)據(jù)點，且保持線要素的主要特征，使存儲量最少。本文利用彈性力學(xué)中彈性體受到外力作用發(fā)生

2、形變，撤銷外力恢復(fù)原形的思想，將有限元方法應(yīng)用到線要素化簡中，提出一種基于有限元的線要素化簡算法，并將該算法應(yīng)用到基于位置的服務(wù)(LocationBasedService，LBS)中。
　　 本文的主要研究工作和創(chuàng)新點包括如下方面:
　　 (1)提出一種基于有限元的線要素化簡算法，該算法利用有限元方法對線要素進行化簡，達到基于路線的化簡，而不是基于點的化簡。目前，基于有限元對地圖綜合的研究大多在位移算子方面，而對化簡算子

3、的研究較少。本文以GPS軌跡為研究對象，按照地圖縮放的比例尺進行分級的線狀軌跡化簡，提高地圖的可視性和顯示效率。
　　 (2)該算法不僅實現(xiàn)對圖形特征的化簡，同時還實現(xiàn)對語義特征聚合分析。利用GPS軌跡的特殊性，包含時間這項語義特征，即軌跡上每個點都包含一個時間信息，在對圖形特征進行化簡的同時，可對時間進行聚合，完成對語義特征的聚合。將圖形特征化簡和語義特征聚合在一起同時進行，改變了傳統(tǒng)化簡算法中將圖形特征和語義特征分離開來的缺

4、憾，使化簡后的可讀性更強。
　　 (3)基于本文提出的算法，從幾何觀點出發(fā)，選取三個指標(biāo)對化簡算法進行評價。從實驗結(jié)果可以看出本文提出的化簡算法具有較好的穩(wěn)定性。
　　 (4)結(jié)合該化簡算法，實現(xiàn)具有實時地圖綜合功能的空間定位服務(wù)系統(tǒng)，其中重點實現(xiàn)移動目標(biāo)歷史軌跡的動態(tài)化簡服務(wù)、移動目標(biāo)歷史軌跡時間特征的語義分析服務(wù)、移動目標(biāo)的聚合服務(wù)，并在寧波邊防船舶監(jiān)控系統(tǒng)中得到實際應(yīng)用。功能是從數(shù)據(jù)庫中檢索出船舶的歷史定位坐標(biāo)，在