基于uml表示的数字城市gis图形库建模及其实践

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1、分类号——UI)C“{密数学位论文基于UML表示的数字城市GIS图形库建模及其实践(题名和副题名)代国兴(作者姓名)指导教师姓名——至垒型塾撞——士建盘高丝曼堡逝～——由清学位级别墨壅塑±专业名称丛生墨猩论文提交目期2005．5论文答辩H期——学位授予单位和同期盘室墨墨盘鲎．答辩委员会主席注i：注明《国际十进分类法UDC>>的类号评阔人南京理工大学工程硕士论文基于UML表示的数字城市GIs图形库建模及其实践摘要人们越来越多地需要在不舄分辨率，不周空间尺度上对地理现象进行观察、理解和描述，即越来越多地需

2、要对多种比例尺的空间数据进行分析、处理和表达。这就导致了对多[Lifo尺特征GIS需求的出现。数字地图自动综合的研究是一个非常艰难的课题。目前矢量地图主要是通过人工描图的方式识别道路信息，由于该方式耗时，低效，并且不易及时更新。可以利用已有的基于单一比例尺的GIS数据库中的基础地理数据，通过自动制图综合生成多比例尺数据。显然，这种方法不但可以极大的减少多比例尺数据采集、存储、管理和更新的投入，而且可以扩大GIS基础数据库的服务面，提高其潜在的应用价值。所以对自动制图综合辛DGIS线状要素的简化研究是目

3、前数字地图中的关键技术之～。本文的目的是利用UML改进GIS图形建模，并运用于对自动制图综合和GIS线状数据的简化的图形建模过程。在目前自动制图综合和GIS线状数据的简化成果的基础上，设计了自动制图综合和GIS线状数据的简化的算法，改进部分包括：基于不规则曲线特征点分类的样条插值和精度控制；基于人眼分辨率极限的GIS线状数据的简化；基于线状数据的自然小波基构造；正交周期小波在路网、河网、等高线等数据的简化实验。关键词；UML，数据简化，小波分析，地理信息系统，不规则曲线，特征点，建模。塑塞堡三奎兰三望

4、堡主堡苎差三!型!壅至竺壑皇苎吏竺!里堑壁塞蔓墨茎壅些AbstractPeopleneeditindi￡f：erentresolutionratiosmoFeandmore，observe。understandanddescribethegeographicalphenomenonondifferentspaceyardstick，namelyneedtoanalyse．dealwithandexpresstOthespaceda_【aofmanykindsofSCalesmoreandmore．Th

5、ishascausedappearanceofmult-scalescharacteristicGISdemand．TheresearchofautomaticcartographicgeneralizationiSaverydifficultSUbiect．NowrecognizingtheroadnetworkbyhandtracingisUSedgenerallyinthecreationofthevectormap．It’Stimeconsumingandinefficientbvt11ism

6、eans．Moreover，it’Sdif五eulttOupdatetimely．CanutilizethegeographicaldataoffoundationinexistingGISdatabasebasedOilsingleSCale，producemult—SCaledatasyntheticallythroughautomaticcartographicgeneralization．Obviously，gather，store，managementandnewerinputinreduc

7、tionmuIt-SCalesdatathatthiskindofmethodnotonlycanbegreat，andCanexpandtheservicesurfaceofGISbasicdatabase，improveitspotentialusingvalue．SotheresearchofautomaticcartographicgeneralizationandGISlinearfinearkeyelementiSoneofthekeytechnologyofthedigitalmap．T

8、heourposeofthethesisisI；outilizeUMLtoimproveGIsfiguremodelingandapplytOfiguremodefingcoupewithGISlineardatasimplifyingandautomaticcartographicgeneralization．BasingOntherecentproductionofautomaticcartographicgeneralizationandGISli