小波分析与Douglas算法结合简化GIS线状要素

"多分辨率小波分析在GIS线状要素简化中的应用" 本文探讨了将多分辨率小波分析应用于地理信息系统(GIS)中线状要素简化的方法。线状要素，如道路、河流和海岸线，是GIS数据的重要组成部分，它们在地图制图中占据着核心地位。线要素的简化是自动制图综合的关键步骤，旨在减少数据量，提高地图的可读性，同时保持其视觉效果和重要特征。 小波分析是一种数学工具，它能够对信号或数据进行多尺度（多分辨率）的分析。在GIS中，小波分析能够对线状要素进行精细的分解，将复杂的数据结构转化为不同尺度的细节信息。多分辨率分析则允许在不同的精细程度上查看和处理这些细节，这对于地图的可视化和数据压缩特别有用。 Douglas算法是一种常用的曲线简化算法，它通过去除线要素上的冗余点来实现简化，同时保持原始曲线的拓扑关系和视觉相似性。结合小波分析的多分辨率原理，可以更智能地决定哪些点是关键点，哪些可以被移除，从而实现更精确的简化。 在实际应用中，作者黄娟和程耀东进行了实验，将这种结合小波分析和Douglas算法的方法用于线状要素的简化。实验结果显示，这种方法能够有效地减少线要素的复杂性，同时保持化简前后曲线的视觉一致性，并且不丢失重要的特征信息。这为GIS中的数据管理和地图制作提供了新的优化策略，有助于提升地图的制图质量和效率。 关键词：小波分析——作为一种强大的数学工具，小波分析在处理复杂数据时能提供多尺度的洞察力，适用于GIS中的数据处理和简化。 小波多分辨率分析——通过小波变换，可以在不同尺度上分析数据，这对于识别和提取线状要素的关键特征至关重要。 Douglas算法——作为曲线简化的基本算法，它在保持曲线形状和拓扑关系的同时，有效减少数据点的数量。 线状要素——GIS中的线状数据，如道路网络，需要进行适当的简化以适应不同应用场景的需求，同时保持其关键特征。 中图分类号：P208（地理信息系统），P283.7（地图制图学）——反映了本文的研究领域和主题。 文献标识码：A——表示该文属于学术论文，具有较高的研究价值。 文章编号：1672-349X（2010）06-0013-04——这是文章的唯一标识，方便读者检索和引用。 本文介绍了一种创新的GIS线状要素简化方法，结合了小波分析的多分辨率特性和Douglas算法的简化优势，对于提升GIS数据处理的效率和质量具有重要意义。这种方法不仅减少了数据存储和处理的负担，还确保了地图的视觉质量和信息保真度，对于地理信息科学的实践和理论研究都具有重要参考价值。