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顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法研究
引用本文:朱笑笑,张丰,杜震洪,刘仁义,余华芬.顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法研究[J].浙江大学学报(理学版),2017,44(5):591-598.
作者姓名:朱笑笑  张丰  杜震洪  刘仁义  余华芬
作者单位:1. 浙江大学 浙江省资源与环境信息系统重点实验室, 浙江 杭州 310028;
2. 浙江大学 地理信息科学研究所, 浙江 杭州 310027;
3. 浙江省第二测绘院, 浙江 杭州 310012
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41671391,41471313,41101356,41101371,41171321);国家科技基础性工作专项(2012FY112300);浙江省科技攻关项目(2014C33072,2013C33051);国家海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201505003-6).
摘    要:现行常用的金字塔模型构建矢量瓦片方法普遍未考虑空间对象的分布特征,导致同一层级矢量瓦片之间的数据量不均衡,引起瓦片数据加载渲染效率差异和并发一致性问题.为此提出一种顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法.该方法在保证矢量瓦片金字塔模型多分辨率特性的同时,对每一层级中要素数据量大的瓦片进行层次分解,形成了稠疏空间格网,从而实现同一层级矢量瓦片间的数据量相对均衡.实验表明,该方法实现了矢量瓦片访问时的负载均衡,提升了矢量瓦片的加载渲染效率,获得了更好的用户体验.

关 键 词:金字塔  矢量瓦片  空间分布特征  数据量  
收稿时间:2016-12-14

A method of the dense-sparse vector tile generation accounting for the spatial distribution of features
ZHU Xiaoxiao,ZHANG Feng,DU Zhenhong,LIU Renyi,YU Huafen.A method of the dense-sparse vector tile generation accounting for the spatial distribution of features[J].Journal of Zhejiang University(Sciences Edition),2017,44(5):591-598.
Authors:ZHU Xiaoxiao  ZHANG Feng  DU Zhenhong  LIU Renyi  YU Huafen
Institution:1. Zhejiang Provincial Key Lab of GIS, Zhejiang University, Hangzhou 310028, China;
2. Department of Geographic Information Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;
3. The Second Surveying and Mapping Institute of Zhejiang Province, Hangzhou 310012, China
Abstract:The current approaches of the vector tile pyramid generation usually overlook the spatial distribution of features, resulting in data imbalance of vector tiles at the same level, hence leading to problems on tile data loading and rendering concurrency. This paper proposes a new method for the dense-sparse vector tile generation considering the spatial distribution of features. The method hierarchically decomposes vector tiles with large amount of data to achieve the relative balance of the data quantity of vector tiles in the same level. Experimental results show the efficiency of loading and rendering of the proposed method.
Keywords:pyramid  vector tiles  spatial distribution characteristics  data quantity
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