地理信息系統應用論文
地理信息系統(GeographicInformation System, GIS)在最近幾年取得了重大技術(shù)進(jìn)展，各類(lèi)地圖服務(wù)商提供多層次、多類(lèi)別在線(xiàn)地圖服務(wù)，渲染客戶(hù)端可選種類(lèi)繁多、渲染速度快，基于地圖的信息展現顯得更為友好、直觀(guān)，使得GIS應用在各行業(yè)的信息化建設中逐漸得到普及。
在電力系統中，GIS可以友好準確地展示如變電站、線(xiàn)路、桿塔、故障點(diǎn)、輸變電管理、配電管理、用電管理等電力對象設備的具體位置和各設備之間的層次關(guān)系。但是隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的普及和各類(lèi)系統的不斷增加，故障點(diǎn)等點(diǎn)要素數據也在呈幾何級增長(cháng)，當地圖上加載大量點(diǎn)要素數據時(shí)，會(huì )出現彼此覆蓋和加載速度過(guò)慢的問(wèn)題。
據驗證，當瀏覽器地圖客戶(hù)端(Flash. Silverlight或JavaScript)一次性加載超過(guò)500個(gè)點(diǎn)要素時(shí)會(huì )出現加載速度明顯變慢的現象，超過(guò)1 000個(gè)點(diǎn)要素時(shí)基本造成地圖客戶(hù)端宕掉，亞需一種解決方案即能快速展示且不丟失數據。
地理空間點(diǎn)聚合(M arkerCluster)可以依據一定的模型和算法，將分布密集的點(diǎn)要素聚合在一起統一展現。當矢量數據非常大時(shí)，通過(guò)聚合會(huì )大大減少瀏覽器客戶(hù)端渲染消耗時(shí)間，從而增強系統實(shí)用性，提高系統用戶(hù)體驗度。
文章以空間點(diǎn)聚合為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)比較當前通用的層次聚類(lèi)算法和劃分算法兩大類(lèi)聚合算法及與GIS結合的優(yōu)缺點(diǎn)，依據劃分算法思想，設計并實(shí)現一種l決速空間點(diǎn)聚合算法，通過(guò)該算法可以很好地解決海量電力設備資產(chǎn)的客戶(hù)端展現能力。
聚合算法本質(zhì)為將集合內具有相似性或相關(guān)性的一類(lèi)或多類(lèi)對聚合為一個(gè)對象，從而達到降低復雜因子的目的，方便分析問(wèn)題。目前比較通用的聚合算法有層次聚類(lèi)算法和劃分算法等兩大類(lèi)。文章將分別對這2類(lèi)算法思想做分析和比較。
層次聚類(lèi)算法原理為預先定義要聚類(lèi)的K的對象集合以及KXK的相互間隔矩陣(或者是相似性規則矩陣)，層次聚類(lèi)算法的基本操作步驟如下所列。
1)整理待聚類(lèi)對象集合。
2)將單個(gè)對象劃分為一類(lèi)，共計得到 K 類(lèi)，每類(lèi)僅且只包含1 個(gè)對象。約定類(lèi) i 和類(lèi) j 的間距為它們所包含的對象之間的最小距離。
3)找到距離最接近的 2 個(gè)類(lèi)(對象)并合并成 1 個(gè)類(lèi)(對象)，于是總的類(lèi)數少了 1 個(gè)。
4)然后重新算出新的類(lèi)(對象)和所有未合并的對象之間的距離
5)重復以上第 3~4 步，直到把所有類(lèi)合并為 1 個(gè)類(lèi)(對象)為止，此類(lèi)含有的對象個(gè)數為 K。
6)根據步驟 4 的不同，層次聚類(lèi)算法可以細分為完整連結法、單一連結法、平均法聚類(lèi)法等。
1.2 劃分算法
劃分算法基本實(shí)現原理為確定一個(gè)區間，把符合特定條件的元素放到這個(gè)區間中，具體步驟如下所列。
1)定義 2 個(gè)指針 ki 和 kj，初始化 ki 和 kj 區間的下界和上界，即 ki=lowCell，ki=hkighCell;選取無(wú)序區的第 1 個(gè)對象 V[ki]( 即V[lowCell]) 作為基準對象，并將它保存在變量 node 中。
2)令 kj 自 hkighCell 起向左依次遍歷，直至找到第 1 個(gè)主鍵數值小于 node.key 的對象 V[kj]，將 V[kj] 移至 ki 所指的位置上。此 步 相 當 于 V[kj] 和 基 準 V[ki]( 即 node) 進(jìn)行了交換，使主鍵小于基準主鍵 node.key 的記錄進(jìn)行左移。
3)令 ki 指針自 ki+1 位置向右開(kāi)始遍歷，直至找到第 1 個(gè)主鍵數值大于 node.key 的對象標記為 V[ki]，將 V[ki] 移到 ki 所指的位置上，相當于對 V[ki] 和基準 V[kj] 進(jìn)行了交換，使主鍵大于基準主鍵的記錄移到了基準的右邊，交換后 V[ki] 中又相當于存放了 node。
4)依據步驟 3 的結果，令指針 kj 從位置 kj-1 開(kāi)始向左遍歷，如此重復，對遍歷方向進(jìn)行交替改變，從兩端向中間部分進(jìn)行靠攏，直 至 ki=kj 時(shí)，ki 便 是 基 準node 最終的位置，將 node 放置在此位置點(diǎn)上就完成了一次劃分。
通過(guò)比較上述 2 類(lèi)算法可以得出：層次聚類(lèi)算法時(shí)間復雜度為 T(n)=n2;劃分算法時(shí)間復雜度為 T(n)=nlog2n。劃分算法具有較高的執行效率，但是層次方法在算法上和真實(shí)數據的特性吻合度高，相對于劃分方法聚類(lèi)的實(shí)際效果比較好，能夠更好地服務(wù)于生產(chǎn)運行，所以在應用時(shí)需根據不同的目的做相應選擇或改進(jìn)。
2 GIS 應用點(diǎn)聚合的算法設計
以上描述了 2 類(lèi)聚合算法與GIS 應用結合的目的在于減少一次性渲染對象個(gè)數，提高客戶(hù)端顯示效率，增強用戶(hù)體驗度。
層次聚類(lèi)算法需要首先對地圖展現屏幕劃分為 N×N 個(gè)地理方格，然后依次計算待聚合空間點(diǎn)集合的子對象坐落于哪個(gè)方格內部，從而實(shí)現聚合。該算法實(shí)現容易，但是需要遍歷所有地理方格，因此比較耗時(shí)。
劃分算法思想則不同，直接歸納到對象集合，減少了 CPU 計算時(shí)間，結合 GIS 實(shí)際技術(shù)特點(diǎn)，得出在 GIS 中聚合實(shí)現思想為：當前顯示比例下，聚合中心點(diǎn)為(0，0)，選取聚合半徑(Distance)為 20 像素的空間對象集合，則聚合幾何對象(Cluster Geometry)將展現所有的距離不超過(guò) 20 屏幕像素單位的點(diǎn)要素。這種設計思想的優(yōu)勢為實(shí)現方便而且效率很高。具體實(shí)現步驟如下所列。
1)定義相關(guān)參數，包括待聚合空間點(diǎn)對象集合(features)、聚合后空間對象集合(clusters)、聚合半徑(Distance)、當前比例地圖分辨率(Resolution)。
2)依次遍歷 features 對象，首 先 得 到 A=features[i(]i=0、1、2……、features.length)。
3)依次遍歷 clusters 對象，得到 B=clusters[j(]j=0、1、2……、clusters.length)。
4)判 斷 A 與 B 對 象 中 心點(diǎn)距是否超過(guò) Distance，如果小 Distance，則把 A 對象添加至clusters[j] 集合內，并返回第 2 步繼續執行;如果大于 Distance 則范圍第 3 步繼續執行。
5)當第 4 步完全執行完畢，仍未歸納 A 對象時(shí)，需要把 A 當做新的聚合體添加至 clusters，而clusters 個(gè)數增加 1 個(gè)。繼續從第 2 步開(kāi)始執行。
6)當 features 所有對象遍歷完畢后，聚合結束。
7)在 GIS 中展現聚合幾何對象。
劃分算法在 GIS 中應用難點(diǎn)為第 4 步如何判斷 A 與 B 距離，第 1 步需要得到 B 對象的地理中心坐標，第 2 步需要根據當前 地 圖 投 影(Projection)、地 圖比例(Scale)及地圖顯示分辨率(Resolution)等三大影響因子把A 與 B 的地理距離轉換為屏幕像素距離，然后與 Distance 做比較。
3 算法實(shí)現
3.1 劃分算法和電力 GIS 結合實(shí)現為了驗證上述算法的有效性和實(shí)用性，根據圖 1 聚合算法流4 結語(yǔ)文章重點(diǎn)以 GIS 聚合算法為基礎，在比較層次聚類(lèi)算法和劃分算法的基礎上，詳細介紹了劃分算法在 GIS 聚合中的設計和實(shí)現。
GIS 聚合算法應用廣泛，不僅可以減少每次空間點(diǎn)渲染個(gè)數，提高地圖渲染客戶(hù)端效率，能夠很好地解決海量電力設備節點(diǎn)的展現問(wèn)題，而且可以進(jìn)一步改進(jìn)算法，實(shí)現GIS 熱點(diǎn)跟蹤專(zhuān)題圖，如事件發(fā)生頻率、人口出生分布密度等，通過(guò)GIS 直觀(guān)展示后，可以更容易發(fā)現問(wèn)題，為上層決策提供重要技術(shù)依據，GIS 聚合算法在其他行業(yè)中也有著(zhù)廣泛的應用，具有很好的應用和推廣價(jià)值。
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