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      一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng)的制作方法

      文檔序號:6537977閱讀:279來源:國知局
      一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng)的制作方法
      【專利摘要】一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),屬于計算機程序【技術領域】。對遙感影像數據進行柵格數據矢量化,將遙感影像上具有相同屬性內容的像元,轉化為包含有:不同面積、不同周長、不同屬性、不同形狀來表示的矢量圖形元素;并且在這些不同矢量圖形元素之間,所存在的相鄰、包容和被包容的空間拓撲關系也能夠得到完全展示。并且在轉化后的矢量圖形元素屬性與遙感影像上所對應的像元,在空間位置上具有完全相同的一一對應關系。本發(fā)明在處理其超大數據量、拓撲關系極其復雜的遙感影像數據時,顯示出轉換效率和高速性能。可以提高在大面積、大范圍的各類資源調查中的效率和自動化程度,及時準確地的獲取各種資源信息,達到節(jié)省人力物力。
      【專利說明】一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng)
      【技術領域】
      [0001]本發(fā)明涉及一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),屬于計算機程序【技術領域】。
      【背景技術】
      [0002]矢量數據和柵格數據是地理信息系統(tǒng)中最長見的兩種空間數據結構。但隨著航天技術的快速發(fā)展,所能提供的各種類型、各種分辨率的遙感影像數據也越來越豐富,遙感影像信息已經成為地理信息系統(tǒng)中的一個非常重要的信息來源,同時地理信息系統(tǒng)的發(fā)展也對對遙感信息的依賴性變得越來越強了。但是由于柵格數據本身所具有的缺陷,使得他在地理信息系統(tǒng)中的應用受到了一定的限制,因此將柵格數據轉換為矢量數據也就變得非常重要了 ;同時柵格轉矢量技術也是屬于地理信息處理技術中相對比較經典的技術問題,也產生和積累了比較多的計算方法,并在地理信息系統(tǒng)中得到應用。

      【發(fā)明內容】

      [0003]為了克服現有技術的不足,本發(fā)明提供一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng)。
      [0004]本申請采用一種分層次邊界拓撲搜索模型,在模型計算中自動生成帶有邊界節(jié)點坐標和節(jié)點方向的邊界節(jié)點,通過對節(jié)點的搜索,構造出包含有多邊形之間的相鄰、包容和被包容等拓撲關系的矢量文件。在柵格轉矢量過程中,只需要對需要轉換的圖像數據加載一次,就能夠自動完成整個轉換過程;不需要進行任何轉換后的后期處理工作,并且在轉換后不可能出現多邊形相互間重疊、相交;相鄰、包容拓撲關系錯誤和不完整的情況。
      [0005]本發(fā)明所要解決的技術問題是,提供了一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),對遙感影像數據進行柵格數據矢量化,將遙感影像上具有相同屬性內容的像元,轉化為包含有:不同面積、不同周長、不同屬性、不同形狀來表示的矢量圖形元素,并且在這些不同矢量圖形元素之間,所存在的相鄰、包容和被包容的空間拓撲關系也能夠得到完全展示。并且轉化后的矢量圖形元素屬性與遙感影像上所對應的像元,在空間位置上具有完全相同的 對應關系。
      [0006]一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),采用與傳統(tǒng)的轉換方法不同的處理方法,通過分層次的邊界點拓撲搜索分析計算模型,將柵格數據像元間的拓撲關系簡化,在模型計算中自動生成包含有坐標位置信息的邊界節(jié)點,并且這些邊界節(jié)點數據還具有他從哪里開始、到哪里結束的邊界走向的指向性信息;在多邊形搜索中,通過邊界節(jié)點數據的指向性,可以十分明確的定位與之相連的邊界節(jié)點的確切位置信息,將這些具有特定關系的邊界節(jié)點全部連接起來,就自動形成一個封閉多邊形,并且通過判斷封閉多邊形的走向,如果是順時針他就是一個獨立多邊形,他可能包含有島多邊形;如果是逆時針他就一定是被某個獨立多邊形所包容的島多邊形。而不可能出現多邊形相互間的重疊、相交;相鄰、包容拓撲關系錯誤和不完整情況,所有本發(fā)明具有算法簡潔、生成的邊界節(jié)點數據具有明確的指向性和唯一性的特定拓撲關系。
      [0007]而且本發(fā)明的另外一個特點是,可以對柵格數據中的某些指定的像元屬性值或內容,進行柵格轉矢量計算。而不存在現有柵格轉矢量算法中,只能一次將柵格數據全部轉化為矢量數據的強制性限制。因此本發(fā)明可以極大的提高轉化效率和應用領域。
      [0008]本發(fā)明的柵格轉矢量算法,只需要對需要轉換的圖像數據加載一次,就能夠自動完成整個轉換過程,不需要進行任何轉換后的后期處理工作,并且轉換后不可能出現多邊形相互間重疊、相交;相鄰、包容拓撲關系錯誤和不完整的情況。
      [0009]此本發(fā)明特別適合于超大數據量、柵格數據中像元相鄰關系極其復雜的柵格轉矢量計算。該算法提高在森林資源監(jiān)測、濕地資源監(jiān)測、土地資源監(jiān)測等各種資源在分布范圍、資源變化、預測分析等方面的數據處理效率;特別是需要對監(jiān)測目標進行實時跟蹤處理的自然災害在發(fā)生、發(fā)展情況中的監(jiān)測分析預警系統(tǒng);及目標識別、目標制導等軍事應用領域中的需要進行柵格轉矢量的計算應用;并且該算法在轉化后的矢量數據中,不存在轉換誤差、不需要進行任何后期處理操作,故該算法具有計算模型簡單、轉換效率高、速度快,自動化程度高和可有選擇性的將柵格數據轉化為矢量數據的突出特點。
      [0010]本發(fā)明提供了一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),包括數據預處理流程、邊界搜索流程、多邊形搜索流程、創(chuàng)建多邊形矢量數據流程、創(chuàng)建矢量文件流程等幾個部分。
      [0011]數據預處理流程;
      [0012]在獲取遙感影像數據后,為了實現算法的簡單化、避免在計算中需要對柵格數據中的四個邊界上(第一行、最后一行、第一列和最后一列)的數據進行特殊計算,減少計算中的條件分支判斷,提高運算效率,達到用一個統(tǒng)一直觀的處理流程進行計算的目的,對柵格數據進行了邊界擴展處理,即進行數據預處理操作。
      [0013]數據預處理的目的是在將原柵格數據的四周添加一圈新的像元數據。
      [0014]對于所要添加的像元數據,要求是該數據的像元值或屬性內容,要與原柵格數據中任何一個的像元值或屬性內容都不相同。
      [0015]數據預處理的第二個目的是根據像元值或屬性內容的分類,設置柵格轉矢量的條件。是將柵格數據全部轉換為矢量數據;還是只轉換某些指定像元值或屬性內容中某些類型的像元,即設置柵格轉矢量所依據的基本條件。
      [0016]邊界搜索流程,將根據所設置的柵格轉矢量條件,只對滿足轉換條件的柵格數據進行轉換。
      [0017]邊界節(jié)點搜索步驟;
      [0018]對擴展后的數據按照所設置柵格轉矢量條件,進行邊界拓撲搜索模型計算,在計算中每次采用3*3像元矩陣,按照邊界拓撲搜索模型的要求進行邊界點計算,對于在計算過程中滿足轉換條件和邊界搜索條件的像元,稱之為邊界點(邊界節(jié)點),在多邊形搜索中簡稱節(jié)點。
      [0019]對于搜索到的節(jié)點,將其保存到節(jié)點數據結構中,供多邊形搜索時時使用。
      [0020]多邊形搜索流程;
      [0021]是從創(chuàng)建一個多邊形數據結構后開始的,通過遍歷節(jié)點數據的方式,找出那些節(jié)點間相互連接符合特定條件的方向要求和坐標點位置要求的節(jié)點,并且這些節(jié)點通過相互間的連接,形成一個首尾相連的閉合多邊形,將這個閉合多邊形作為多邊形數據結構中的一條多邊形記錄進行保存,并且需要刪除在節(jié)點數據中的這些節(jié)點。重復上述操作,直到將節(jié)點數據中的所有節(jié)點全部都變成一個個封閉多邊形,作為一條條多邊形記錄,添加到多邊形數據結構中,即當節(jié)點數據中已經沒有節(jié)點時,完成一個分層次柵格轉矢量的多邊形搜索過程。
      [0022]創(chuàng)建多邊形矢量數據流程;
      [0023]在完成多邊形搜索后,啟動創(chuàng)建多邊形矢量數據流程;創(chuàng)建多邊形矢量數據的目的是,為多邊形數據結構中的每個島多邊形,找到一個能夠包容他的最小獨立多邊形,找到這個獨立多邊形后,將島多邊形的坐標鏈表中的坐標數據,添加到包容他的獨立多邊形的坐標鏈表的末端,修改獨立多邊形的面積為:S=S-Sd,S為獨立多邊形面積,Sd為島多邊形面積;并給獨立多邊形的島多邊形數量的屬性值+1,他的初始值為O。
      [0024]重復上述操作直到為所有島多邊形找到包容他的獨立多邊形為止。
      [0025]創(chuàng)建矢量文件流程;
      [0026]首先根據柵格數據所使用的坐標系信息,創(chuàng)建矢量文件和坐標系,然后根據多邊形矢量數據中獨立多邊形的數量,建立循環(huán)搜索過程,每次讀取一個多邊形矢量數量,并按照多邊形矢量數據的結構寫入到矢量文件中,當將多邊形矢量數據中的所有獨立多邊形矢量數據全部寫入到矢量文件中時,完成創(chuàng)建矢量文件流程,結束柵格轉矢量流程,結束對一個柵格文件的轉換工作。
      [0027]本發(fā)明的優(yōu)點是對經過預處理(指數計算、閾值分割、分類等計算處理)的遙感影像進行矢量化,將遙感影像上具有相同屬性內容的像元,轉化為能夠用包含有:不同面積、不同周長、不同屬性、不同形狀來表示的矢量圖形元素,并且也能夠表現出這些不同矢量圖形元素之間,所存在的相鄰、包容和被包容的空間拓撲關系。通過轉化后的矢量圖形,可以更方便的對圖形元素的屬性信息,分析他在空間位置上所發(fā)生的面積變化、空間位置變化、屬性信息間的相互轉化和演替過程進行監(jiān)測和預測,為進行緩沖區(qū)分析、疊加分析(疊加求交、疊加求和)等與空間分析計算相關聯的地理信息處理能力提供了可能,增加和擴大了遙感影像數據在地理信息應用領域的范圍,也為地理信息應用領域提供了更多的基礎數據。
      [0028]本申請通過分層次邊界拓撲搜索模型,在模型計算中自動形成帶有邊界節(jié)點坐標和節(jié)點方向的邊界節(jié)點,節(jié)點的方向性是進行閉合多邊形搜索的限制條件,同時也是構造多邊形之間相鄰、包容和被包容拓撲關系的基礎。在柵格轉矢量過程中,不需要進行任何轉換后的后期處理工作,就能夠自動完成整個轉換過程;同時由于該算法采用分層次邊界拓撲搜索模型的計算方法,在轉換后不可能出現多邊形相互間重疊、相交;相鄰、包容拓撲關系錯誤和不完整情況。
      [0029]因此本發(fā)明在處理其超大數據量、拓撲關系極其復雜的遙感影像數據時,更能夠顯示出該發(fā)明的轉換效率和高速性能。該技術的應用可以提高在大面積、大范圍的各類資源調查中的效率和自動化程度,及時準確地的獲取各種資源信息,從而達到節(jié)省人力物力的目的。
      【專利附圖】

      【附圖說明】
      [0030]當結合附圖考慮時,通過參照下面的詳細描述,能夠更完整更好地理解本發(fā)明以及容易得知其中許多伴隨的優(yōu)點,但此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解,構成本發(fā)明的一部分,本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明,并不構成對本發(fā)明的不當限定,如圖其中:
      [0031]圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)圖。
      [0032]圖2為本發(fā)明的數據預處理流程示意圖。
      [0033]圖3為本發(fā)明的上部向右型-搜索方向示意圖。
      [0034]圖4為本發(fā)明的右側向下型-搜索方向示意圖。
      [0035]圖5為本發(fā)明的下部向左型-搜索方向示意圖。
      [0036]圖6為本發(fā)明的左側向上型-搜索方向示意圖。
      [0037]圖7為本發(fā)明的邊界拓撲搜索模型流程示意圖。
      [0038]圖8為本發(fā)明的多邊形搜索流程示意圖。
      [0039]圖9為本發(fā)明的創(chuàng)建多邊形矢量數據流程示意圖。
      [0040]圖10為本發(fā)明的創(chuàng)建矢量文件流程示意圖。
      [0041]下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。
      【具體實施方式】
      [0042]顯然,本領域技術人員基于本發(fā)明的宗旨所做的許多修改和變化屬于本發(fā)明的保護范圍。
      [0043]實施例1:如圖1、圖2、圖3、圖4、圖5、圖6、圖7、圖8、圖9、圖10所示,
      [0044]一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng):
      [0045]一、數據預處理流程;
      [0046]在本發(fā)明中,對柵格數據結構的描述如下:
      [0047]用N表示該數據的最大行數,第一行為0,最后一行為N,具體到某一行時用η表
      /Jn ο
      [0048]用M表不該數據的最大列數,第一列為O,最后一列為Μ,具體到某一列時用m表
      /Jn ο
      [0049]在獲取遙感影像數據后,為了實現算法的簡單化、避免在計算中需要對柵格數據中的四個邊界上(第一行、最后一行、第一列和最后一列)的數據進行特殊計算,減少計算中的條件分支判斷,提高運算效率,達到用一個統(tǒng)一直觀的處理流程進行計算的目的,對柵格數據進行了邊界擴展處理,即進行數據預處理操作。
      [0050]數據預處理的目的是在將原柵格數據的四周添加一圈新的像元數據。
      [0051]對于所要添加的像元數據,要求是該數據的像元值或屬性內容,要與原柵格數據中任何一個的像元值或屬性內容都不相同。
      [0052]數據預處理的第二個目的是根據像元值或屬性內容的分類,設置柵格轉矢量的條件。是將柵格數據全部轉換為矢量數據;還是只轉換某些指定像元值或屬性內容中某些類型的像元,即設置柵格轉矢量所依據的基本條件。
      [0053]在邊界搜索流程中,將根據所設置的柵格轉矢量條件,只對滿足轉換條件的柵格數據進行轉換。柵格轉矢量條件,用數組ZHTJ (i)表示,需要進行轉換的屬性類型數量,用ZHLX_SL 表示。[0054]數據預處理流程見圖2.[0055]如原柵格數據為18行,13列,包含有9種屬性類別,原柵格數據見表1所示;擴展處理后的柵格數據為為20行,15列,包含有10種屬性類別,擴展后的柵格數據見表2所示。
      [0056]在算法中規(guī)定釆用將原像元屬性類別的最大數值+1所得到的屬性值,作為擴展數據的屬性值,添加到原柵格數據四周,以保證所添加的擴展數據與原柵格四周邊界上數據屬性值的完全不同?;蛘哂脰鸥駭祿南裨淖畲笾?50的方式添加擴展數據。數據擴展后的柵格數據包含有10中屬性種類,比原數據增加了一種屬性類型。
      [0057]表1原柵格數據示例,N*M=18*13
      【權利要求】
      1.一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于包括數據預處理流程、邊界搜索流程、多邊形搜索流程、創(chuàng)建多邊形矢量數據流程、創(chuàng)建矢量文件流程; 只對柵格數據中的某些指定的像元屬性值或內容,進行柵格轉矢量計算;而不存在現有柵格轉矢量算法中,只能一次將柵格數據全部轉化為矢量數據的強制性限制; 數據預處理流程; 在獲取遙感影像數據后,為了實現算法的簡單化、避免在計算中需要對柵格數據中的四個邊界上(第一行、最后一行、第一列和最后一列)的數據進行特殊計算,減少計算中的條件分支判斷,提高運算效率,達到用一個統(tǒng)一直觀的處理流程進行計算的目的,對柵格數據進行了邊界擴展處理,即進行數據預處理操作; 邊界搜索流程,根據所設置的柵格轉矢量條件,只對滿足轉換條件的柵格數據進行轉換; 邊界節(jié)點搜索步驟; 對擴展后的數據按照所設置柵格轉矢量條件,進行邊界拓撲搜索模型計算,在計算中每次采用3*3像元矩陣中的五個像元,按照邊界拓撲搜索模型的要求進行邊界點計算,對于在計算過程中滿足轉換條件和邊界搜索條件的像元,稱之為邊界點(邊界節(jié)點),在多邊形搜索中簡稱節(jié)點; 對于搜索到的節(jié)點,將其保存到節(jié)點數據結構中,供多邊形搜索時時使用; 多邊形搜索流程; 從創(chuàng)建一個多邊形數據結構后開始的,通過遍歷節(jié)點數據的方式,找出那些節(jié)點間相互連接符合特定條件的方向要求和坐標點位置要求的節(jié)點,并且這些節(jié)點通過相互間的連接,形成一個首尾相連的閉合多邊形,將這個閉合多邊形作為多邊形數據結構中的一條多邊形記錄進行保存,并且需要刪除在節(jié)點數據中的這些節(jié)點;重復上述操作,直到將節(jié)點數據中的所有節(jié)點全部都變成一個個封閉多邊形,作為一條條多邊形記錄,添加到多邊形數據結構中,即當節(jié)點數據中已經沒有節(jié)點時,完成一個分層次柵格轉矢量的多邊形搜索過程; 創(chuàng)建多邊形矢量數據流程; 在完成多邊形搜索后,啟動創(chuàng)建多邊形矢量數據流程;創(chuàng)建多邊形矢量數據的目的是,為多邊形數據結構中的每個島多邊形,找到一個能夠包容他的最小獨立多邊形,找到這個獨立多邊形后,將島多邊形的坐標點鏈表中的坐標數據,添加到包容他的獨立多邊形的坐標點鏈表的末端,修改獨立多邊形的面積為:S=S-Sd,S為獨立多邊形面積,Sd為島多邊形面積;并給獨立多邊形的島多邊形數量的屬性值+1,他的初始值為O ; 重復上述操作直到為所有島多邊形找到包容他的獨立多邊形為止; 創(chuàng)建矢量文件流程; 首先根據柵格數據所使用的坐標系信息,創(chuàng)建矢量文件和坐標系,然后根據多邊形矢量數據中獨立多邊形的數量,建立循環(huán)搜索過程,每次讀取一個多邊形矢量數量,并按照多邊形矢量數據的結構寫入到矢量文件中,當將多邊形矢量數據中的所有獨立多邊形矢量數據全部寫入到矢量文件中時,完成創(chuàng)建矢量文件流程,結束柵格轉矢量流程,結束對一個柵格文件的轉換工作。
      2.根據權利要求1所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于數據預處理是在將原柵格數據的四周添加一圈新的像元數據; 對于所要添加的像元數據,要求是該數據的像元值或屬性內容,要與原柵格數據中任何一個的像元值或屬性內容都不相同; 數據預處理是根據像元值或屬性內容的分類,設置柵格轉矢量的條件;是將柵格數據全部轉換為矢量數據;還是只轉換某些指定像元值或屬性內容中某些類型的像元,即設置柵格轉矢量所依據的基本條件; 對于分層次邊界拓撲搜索模型算法而言,即使不進行數據預處理操作,也可以實現柵格轉矢量操作,只是在節(jié)點計算時增加一些條件控制和分支判斷即可實現。
      3.根據權利要求1所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于分層次柵格轉矢量的多邊形搜索,含有步驟如下; 柵格數據中的一個像元就是對應于地表上的一個二維正方形區(qū)域(也有矩形的),該矩形的四條邊,就是此像元與其他相鄰像元的分界線;對于一個由3*3像元組成的像元矩陣來講,處于矩陣中心的像元,稱之為中心點像元,在中心點像元周圍還分布有八個像元; 在進行柵格轉矢量時,既要考慮(邊)相鄰像元之間共用分界線的問題,還要考慮點相鄰像元可能出現的不同情況;一個中心點像元與周圍八個像元間所構成的排列組合情況; 如果在柵格數據中,如果有一塊像元類型或像元值(或像元值在一定范圍內)完全相同的區(qū)域(可以是任意形狀),將這個區(qū)域的像元當作一個獨立數據層;那么與該區(qū)域相鄰的所有像元,他的像元類型或像元值(或像元值不在那個范圍內的像元)就一定不同,將所有這些相鄰像元都當作一個相鄰數據層;依據上述分層次處理的技術路線,通過將獨立數據層與相鄰數據層間的分界線都提取出來,連接成一個個封閉多邊形,即分層次柵格轉矢量。
      4.根據權利要求1所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于多邊形數據結構是一個包含有:多邊形圖形信息和多邊形搜索信息兩部分內容的數據結構。
      5.根據權利要求1所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于在多邊形搜索流程中,首先根據節(jié)點數據中節(jié)點數量建立遍歷節(jié)點循環(huán)過程,讀取一個節(jié)點(第一個節(jié)點,并且不是獨立節(jié)點),將這個節(jié)點作為一個多邊形搜索的種子節(jié)點,根據種子節(jié)點所包含的坐標數量信息,對多邊形面積、最大范圍進行計算,計算后將多邊形圖形信息和坐標點位置信息記錄到多邊形數據結構中,形成一條多邊形數據;同時根據種子節(jié)點,設置這條多邊形數據中多邊形的頭部和尾部的方向和坐標點信息,即多邊形的開始方向、開始點坐標;和多邊形的結束方向、結束點坐標;同時刪除節(jié)點數據中的這個種子節(jié)點,將節(jié)點數據的節(jié)點數量-1,為多邊形后續(xù)節(jié)點的搜索建立條件。
      6.根據權利要求5所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于根據多邊形搜索流程繼續(xù)讀取節(jié)點數據中的節(jié)點,判斷此節(jié)點是否是這個多邊形的后續(xù)節(jié)點,其過程是分別用此節(jié)點的結束方向、結束點坐標與多邊形的開始方向、開始點坐標進行判別;及用此節(jié)點的開始方向、開始點坐標與多邊形的結束方向、結束點坐標進行判別; 步驟1、如果此節(jié)點有一個方向符合節(jié)點間相連的指向性關系和坐標點唯一性原則,則此節(jié)點是這條多邊形中的一個節(jié)點,根據這個節(jié)點所包含的坐標數量信息,對多邊形面積、最大范圍進行計算,計算后將多邊形圖形信息和坐標點記錄到這條多邊形數據中,同時根據此節(jié)點,修改這條多邊形數據中多邊形的頭部和尾部的方向和坐標點信息,即多邊形的開始方向、開始點坐標;和多邊形的結束方向、結束點坐標;同時刪除節(jié)點數據中的這個節(jié)點,將節(jié)點數據的節(jié)點數量-1,為多邊形后續(xù)節(jié)點的搜索建立條件; 步驟2、如果此節(jié)點的兩個方向都符合節(jié)點間相連的指向性關系和坐標點唯一性原則,則通過此節(jié)點將這條多邊形的首尾連接在一起了,證明這個多邊形已經封閉,不需要為這個多邊形繼續(xù)搜索他的后續(xù)節(jié)點了 ;在此同樣需要根據這個節(jié)點所包含的坐標數量信息,對多邊形面積、最大范圍進行計算,計算后將多邊形圖形信息和坐標點記錄到這條多邊形數據中;同時還有根據此時的多邊形面積值判斷多邊形類型,如果多邊形面積>0,證明多邊形是按順時針方向形成封閉多邊形,此多邊形為獨立多邊形;給多邊形數據結構中的多邊形類型賦值I ;否則(面積〈0),證明多邊形是按逆時針方向形成封閉多邊形,此多邊形為島多邊形;給多邊形數據結構中的多邊形類型賦值O ;為創(chuàng)建矢量多邊形流程創(chuàng)造條件;步驟3、如果此節(jié)點的兩個方向都不符合節(jié)點間相連的指向性關系和坐標點唯一性原貝U,則證明此節(jié)點不包含在這個多邊形中,在繼續(xù)讀取下一個節(jié)點數據中的節(jié)點,重復上述操作流程,直到找到一個兩個方向都符合節(jié)點間相連的指向性關系和坐標點唯一性原則的節(jié)點,將這個多邊形閉合,完成這個多邊形的搜索; 步驟4、重復上述操作,直到將節(jié)點數據中的所有節(jié)點都通過搜索形成一個個封閉多邊形,節(jié)點數據中的節(jié)點數量=0時,完成對節(jié)點數據的多邊形搜索過程; 多邊形面積、最大范圍計算; 在多邊形搜索過程中需要對多邊形的面積和最大范圍進行計算, 多邊形最大范圍計算; 從建立一條多邊形數據 第一個種子節(jié)點開始,根據節(jié)點中的坐標點數量,按照X、Y坐標值逐個進行對比計算,得到多邊形的最大范圍Xmin, Xmax, Ymin、Ymax ;對于后續(xù)添加到多邊形中的每個節(jié)點,同樣根據節(jié)點中的坐標點數量逐點與多邊形的最大范圍進行對比計算,一直進行到最后一個使多邊形產生閉合的節(jié)點為止,完成多邊形最大范圍的計算工作; 多邊形面積計算; 多邊形的面積計算與多邊形最大范圍計算過程中完全相同;同樣從建立一條多邊形數據第一個種子節(jié)點開始,根據節(jié)點中的坐標點數量N,計算多邊形的面積,其計算公式為:
      7.根據權利要求1所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于在完成多邊形搜索后,啟動創(chuàng)建多邊形矢量數據流程;為多邊形數據結構中的每個島多邊形,找到一個能夠包容他的最小獨立多邊形,找到這個獨立多邊形后,將島多邊形的坐標點鏈表中的坐標數據,添加到包容他的獨立多邊形的坐標點鏈表的末端,修改獨立多邊形的面積為:S=S-Sd,S為獨立多邊形面積,Sd為島多邊形面積;并給獨立多邊形的島多邊形數量的屬性值+1,他的初始值為O ; 重復上述操作直到為所有島多邊形找到包容他的獨立多邊形為止; 創(chuàng)建多邊形矢量數據流程步驟,首先對多邊形數據按照多邊形類型和多邊形最大范圍進行排序,根據島多邊形的數量建立搜索循環(huán)過程,在循環(huán)中每次讀取一個島多邊形數據,根據島多邊形的最大范圍,在獨立多邊形數據中搜索找到一個能夠包容他的獨立多邊形序列,此序列中的獨立多邊形從最小獨立多邊形向逐漸擴大的順序排列,首先從最小獨立多邊形開始,判斷島多邊形是否被包容,如果被包容,將島多邊形的坐標點鏈表數據添加到獨立多邊形的坐標點鏈表數據中,完成一個島多邊形的搜索;如果不被包容,則在包容他的獨立多邊形序列中尋找下一個獨立多邊形進行判斷,直到找到一個包容他的獨立多邊形為止; 重復上述操作,直到為每個島多邊形找到包容他的獨立多邊形為止。
      8.根據權利要求1所述的一種基于分層次邊界拓撲搜索模型的柵格轉矢量系統(tǒng),其特征在于在創(chuàng)建多邊形矢量數據流程結束后,獨立多邊形與島多邊形的拓撲關系已經建立完成,只需要將多邊形矢量數據寫入文件就完成柵格轉矢量的全部流程和操作了 ; 創(chuàng)建矢量文件流程步驟,首先根據柵格數據所使用的坐標系信息,創(chuàng)建矢量文件和坐標系,然后根據多邊形矢量數據中獨立多邊形的數量,建立循環(huán)搜索過程,每次讀取一個多邊形矢量數量,并按照多邊形矢量數據的結構寫入到矢量文件中,當將多邊形矢量數據中的所有獨立多邊形矢量數據全部寫入到矢量文件中時,完成創(chuàng)建矢量文件流程,結束柵格轉矢量流程,結束對一個柵格文件的轉換工作。
      【文檔編號】G06F17/30GK103838829SQ201410054741
      【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年2月18日 優(yōu)先權日:2014年2月18日
      【發(fā)明者】孟獻策, 鞠洪波, 肖鵬, 陳永富, 張懷清, 劉華 申請人:中國林業(yè)科學研究院資源信息研究所
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