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2020, 12, v.18;No.136 70-74+7
基于渐进式传输与增量绘制的地理大数据可视化方法
基金项目(Foundation): 国家重点研发计划课题(2018YFB0505403)
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DOI:
摘要:

将ECharts这种开源的可视化工具与地理信息系统相结合,根据地理大数据的特点进行整合优化,形成一套专门处理地理大数据的可视化框架。利用WebGL硬件加速技术,借助数据渐进式压缩传输技术以及Canvas和SVG双擎绘制策略,实现了增量绘制渲染的地理大数据可视化方法。该方法以时空动态可视化的方式在Web端对地理大数据进行多种形式的展现,将数据转换成动态图形,使得地理大数据的隐藏价值得以发掘并展现,提高了地理大数据可视化的效率。该方法已经应用于国土云、智慧城市、智慧市政等多个领域,为社会大众及专业人士提供通用服务及专题服务。

Abstract:

The diversification of data formats and the rapid increase of data volume put forward higher requirements for the speed of geographical information visualization. In order to meet this demand, we combined ECharts, an open source visualization tool, with GIS, integrated and optimized according to the characteristics of geographical big data, and formed a visualization framework for dealing with geographical big data. The framework utilized WebGL hardware acceleration technology, and realized the geographical big data visualization method of incremental rendering by means of data progressive compression transmission technology and Canvas and SVG dual engine rendering strategies. The method used spatio-temporal dynamic visualization to display various forms of geographical big data on the Web side, transforming the data into dynamic graphics, enabling the hidden value of geographical big data to be discovered and displayed, and improving the efficiency of geographical big data visualization. This method has been applied to many fields such as the National Land Cloud, Smart City and Smart Municipality, which can provide general services and special services for the public and professionals.

参考文献

[1]崔丹阳.基于HTML5的数据可视化系统分析与研究[D].北京:北京邮电大学,2017

[2]曾悠.大数据时代背景下的数据可视化概念研究[D].杭州:浙江大学,2014

[3]李强,任宏旭,眭海刚,等.分布式地理数据高效可视化技术研究[J].地理空间信息,2017(9):63

[4]李红旮,崔伟宏.地理信息系统中时空多维数据可视化技术研究[J].遥感学报,1999,3(2):157

[5]李翠. Web前端地理数据可视化技术研究与实践[D].上海:华东师范大学,2016

[6]刘建忠,齐华.矢量地图数据渐进式传输的研究[J].铁路计算机应用,2007,16(3):5-7

[7]王刚.顾及要素特征的层次增量分块矢量数据组织与高效网络传输研究[D].武汉:武汉大学,2011

基本信息:

中图分类号:P208

引用信息:

[1]尹培培,陈庆,陈小佩,等.基于渐进式传输与增量绘制的地理大数据可视化方法[J].地理空间信息,2020,18(12):70-74+7.

基金信息:

国家重点研发计划课题(2018YFB0505403)

发布时间:

2020-12-23

出版时间:

2020-12-23

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