孫 璐，陳 犖，劉 露，蘇德國

(1.國防科學技術大學電子科學與工程學院， 湖南 長沙 410073；2.中國測繪科學研究院，北京 100830)

一種面向服務器制圖可視化的矢量數(shù)據(jù)多尺度組織方法*

孫 璐1，陳 犖1，劉 露1，蘇德國2

(1.國防科學技術大學電子科學與工程學院， 湖南 長沙 410073；2.中國測繪科學研究院，北京 100830)

提出了一種面向服務器制圖可視化的矢量數(shù)據(jù)多尺度組織方法?；谑噶繑?shù)據(jù)瓦片化思想，將矢量數(shù)據(jù)按照全球地理空間金字塔索引模型劃分為層次化瓦片數(shù)據(jù)，將服務器制圖可視化處理中對數(shù)據(jù)圖層的空間查詢操作，轉化為對瓦片數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)讀取操作。實驗及應用表明，該方法減少了數(shù)據(jù)讀取時間，降低了I/O代價，提高了矢量數(shù)據(jù)服務器制圖可視化的整體性能。

矢量數(shù)據(jù);多尺度;制圖可視化;球面墨卡托;矢量瓦片

1 引言

由于傳統(tǒng)基于個人電腦的地理信息系統(tǒng)GIS(Geographic Information System)平臺難以處理數(shù)據(jù)量日益龐大、結構日益復雜的各類地理空間信息，越來越多的地理空間信息管理與處理應用開始采用服務器集群體系架構來構建[1～3]。其中，基于高性能服務器集群的地理空間數(shù)據(jù)制圖可視化是面向服務器架構的GIS三個核心功能——數(shù)據(jù)管理、空間分析和制圖可視化——之一，也是該領域當前的研究熱點。目前，主流的服務器地理信息應用系統(tǒng)通常采用預渲染的方式提前將地圖繪制好以提供瀏覽服務，這種模式由于提供的是只讀性質的地圖，而難以滿足用戶在線交互制圖的需求。

當前實現(xiàn)在線交互制圖的主流解決方案是：對包含修改內容的圖層數(shù)據(jù)進行全部重新繪制，然后與其它圖層數(shù)據(jù)重新進行融合渲染，再返回用戶。對該機制進行分析，可知其性能在大用戶并發(fā)情況下難以滿足應用需求，主要原因是：當用戶進行交互制圖作業(yè)時，客戶端將與服務器開展大量交互(例如修改樣式)，服務器將反復讀取相同數(shù)據(jù)進行不同樣式的繪制，并進行頻繁查詢處理操作，從而消耗大量資源，導致系統(tǒng)響應變慢，服務質量下降。尤其當操作大規(guī)模矢量數(shù)據(jù)時，密集的查詢操作將導致磁盤長時間處于高負荷狀態(tài)。在高并發(fā)條件下，會導致服務器負載過重，甚至失去響應。

上述問題的根源在于服務器數(shù)據(jù)繪制需要多次執(zhí)行復雜度高的空間查詢操作，而其中相當數(shù)量的操作屬于重復操作，應當予以避免。為此，作者提出根據(jù)空間瓦片模型對用戶繪制的空間范圍進行劃分，將被繪制的矢量數(shù)據(jù)根據(jù)瓦片劃分模式進行重組，形成矢量瓦片模型；當被繪制區(qū)域首次繪制時，將生成矢量瓦片數(shù)據(jù)并予以緩存；當被繪制區(qū)域重復繪制時，只需讀取對應矢量瓦片數(shù)據(jù)進行處理，從而減少了大量空間查詢處理操作，提高交互制圖性能。

2 研究現(xiàn)狀

2.1 全球空間瓦片模型

全球空間瓦片模型是當前使用最廣泛的空間數(shù)據(jù)多尺度(多分辨率)組織模型[4]。該模型的主要原理是：對全球空間進行不同尺度的劃分，每個尺度上的劃分都將形成一系列彼此相接的空間瓦片區(qū)域(以下簡稱瓦片)，這些瓦片將無縫地覆蓋全球空間；對于同一空間區(qū)域，相鄰尺度上瓦片的空間幾何特征(例如長度、寬度、空間范圍等)是可以通過遞推計算得到的。將上述瓦片集合按照劃分尺度大小的順序組織起來，即成為對全球空間描述的多尺度模型。按照尺度由大到小排列，瓦片數(shù)目規(guī)模成等比級數(shù)增長，狀若金字塔，因此全球瓦片模型也稱為金字塔模型。

構建全球瓦片模型需要明確兩個問題，一是如何建立全球劃分的基礎空間。當前的主要做法是將全球空間通過某種空間投影轉換到平面上，形成平面連續(xù)的全球空間范圍。二是如何在全球空間上進行多尺度劃分。當前的主要做法是基于四叉樹結構對全球空間進行多尺度遞推劃分[5]。

目前使用較廣泛的全球空間瓦片模型主要有兩種：基于球面墨卡托投影構建四叉樹結構的瓦片金字塔和基于等距圓柱投影構建雙四叉樹結構的瓦片金字塔。

球面墨卡托投影把地球看作正球體[6]，地球半徑取R=6 378 137m，赤道周長為2πR=2×20 037 508.342 789m。該投影將赤道作為標準緯線，本初子午線作為中央經線，兩者交點為坐標原點，向東向北為正，向西向南為負，經線和經線之間相互平行且間隔相等，坐標范圍為±20 037 508.342 789m，對應地理坐標為±180°，緯線和緯線之間相互平行，間隔從赤道向兩級逐漸增大，坐標范圍也是±20 037 508.342 789m，對應地理坐標±85.05°。該投影未包括南北兩極的部分區(qū)域，整幅地圖呈正方形[7]。該模型基于四叉樹結構將投影后得到的區(qū)域進行層次劃分，劃分方法是：第0層包含一個瓦片，空間范圍為全球，假設該瓦片像素尺寸為256×256，則第0層瓦片的像素分辨率為156 543.033 9m；設第i層(i>1)的瓦片像素分辨率為Ri，則按照四叉樹結構，Ri=Ri-1/2，即高層中每一塊都將被分為四塊；定義左上角為瓦片編號原點。如圖1所示為該方法劃分模型。

Figure 1 Dissection model of tile based on quadtree structure圖1 基于四叉樹結構的瓦片劃分模型

依據(jù)上述方法構建的瓦片金字塔，可以根據(jù)層數(shù)(z)、行號(x)、列號(y)三個參數(shù)以及瓦片像素尺寸和投影參數(shù)確定轉換公式，計算出瓦片所表示的空間范圍，也可以根據(jù)層數(shù)和空間坐標對瓦片進行定位。這種構建方法可以對全球范圍內的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一組織和管理，而不需要針對特定數(shù)據(jù)構建瓦片金字塔，可以方便地實現(xiàn)多個地圖數(shù)據(jù)的疊加操作。

等距圓柱投影則是將全球空間范圍投影成一個長寬比為2的矩形，進行空間劃分時，如將瓦片形狀取正方形，則需要對東西半球分別按四叉樹模型構建瓦片金字塔。因其劃分后數(shù)據(jù)量比基于球面墨卡托投影劃分的瓦片金字塔大，其使用沒有基于球面墨卡托投影劃分的金字塔模型范圍廣。

兩種投影方式都可以將全球空間范圍投影成一個平面，利用四叉樹結構建立瓦片金字塔，提高訪問效率。

2.2 矢量瓦片

傳統(tǒng)的地圖瓦片技術將數(shù)據(jù)進行渲染繪制后生成圖片格式的瓦片，客戶端接收到的瓦片中不包含數(shù)據(jù)內容。Antoniou V等[8]提出了一種將矢量數(shù)據(jù)瓦片化應用于網絡高效傳輸矢量數(shù)據(jù)的方法，該方法將需要用于傳輸?shù)氖噶繑?shù)據(jù)根據(jù)一定規(guī)則劃分成若干個小數(shù)據(jù)單元進行傳輸，各個數(shù)據(jù)單元的傳輸相互獨立，這樣的矢量數(shù)據(jù)單元稱之為矢量瓦片。

受該思路啟發(fā)，本文提出將被操作的大規(guī)模矢量數(shù)據(jù)根據(jù)全球空間瓦片劃分模型進行瓦片化劃分，并將劃分后的數(shù)據(jù)進行存儲，形成一系列規(guī)模較小的矢量瓦片數(shù)據(jù)，然后利用這些矢量瓦片數(shù)據(jù)參與渲染繪制，以減少復雜的空間查詢代價。

3 基于矢量瓦片的矢量數(shù)據(jù)多尺度組織模型

基于矢量瓦片的矢量數(shù)據(jù)多尺度組織模型借鑒了矢量瓦片在處理矢量數(shù)據(jù)中相互獨立的特點，根據(jù)瓦片金字塔構建的索引及其使用的投影，計算出瓦片的空間范圍，并從原始數(shù)據(jù)中通過空間查詢得到要素集合，生成矢量瓦片進行數(shù)據(jù)多尺度組織。

3.1 數(shù)據(jù)組織

通過基于球面墨卡托投影構建的全球空間瓦片模型可以實現(xiàn)全球多尺度空間數(shù)據(jù)索引與組織的一體化集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速調度[4]。

但是，在實際應用時，針對不同空間范圍的數(shù)據(jù)全部建立統(tǒng)一的全球金字塔結構不利于數(shù)據(jù)的快速檢索，且會產生大量冗余的空白數(shù)據(jù)，故該模型只負責建立全球統(tǒng)一的金字塔結構的瓦片索引，各個數(shù)據(jù)在該索引機制下分別獨立地建立局部的子金字塔模型進行數(shù)據(jù)組織。該子金字塔模型的空間索引是全球空間索引的子集，存儲的數(shù)據(jù)則是局部多尺度空間數(shù)據(jù)。

由此，進行空間數(shù)據(jù)檢索時，將根據(jù)數(shù)據(jù)的標識找到該數(shù)據(jù)的子金字塔，再根據(jù)索引完成瓦片的查詢。

3.2 數(shù)據(jù)內容

上述模型中的每個矢量瓦片中的數(shù)據(jù)是被操作矢量數(shù)據(jù)與瓦片空間范圍拓撲相交計算后得到的結果要素集合，每一個集合元素都包含了要素幾何特征與描述屬性。

矢量瓦片一般用文件進行存儲。根據(jù)不同解碼方案，可以是文本數(shù)據(jù)文件，也可以是二進制數(shù)據(jù)文件。在作者參與的科研項目中，采用的有GeoJSON(基于JavaScript對象表示法的地理數(shù)據(jù)格式)格式[9]、PBF(Protocolbuffer Binary Format)格式[10]和MVT(Mapnik Vector Tiles)格式[11]。

3.3 矢量瓦片的生成

當矢量空間數(shù)據(jù)參與交互制圖操作時，需要對該數(shù)據(jù)進行瓦片化處理，步驟是：

步驟1根據(jù)數(shù)據(jù)的范圍初始化瓦片空間；

步驟2接收交互系統(tǒng)傳入的操作參數(shù)，如數(shù)據(jù)空間范圍、設備顯示范圍等；

步驟3通過空間范圍和顯示范圍計算出當前瓦片框架集合，任意瓦片都含有層數(shù)、行號、列號等索引信息；

步驟4對任意瓦片通過空間求交操作得到該瓦片要素集合并解碼，按照瓦片文件組織方法對應的文件路徑保存矢量瓦片文件。

上述生成矢量瓦片金字塔的過程是一個動態(tài)過程，服務器會根據(jù)用戶瀏覽需要實時按需生成對應瓦片。

3.4 矢量瓦片的數(shù)據(jù)更新

矢量瓦片模型和文件建立后，瓦片中的數(shù)據(jù)內容有可能隨著系統(tǒng)應用而更新。更新的數(shù)據(jù)往往是局部區(qū)域的。因此，當圖層數(shù)據(jù)產生變化時，只需對與變化區(qū)域對應的瓦片數(shù)據(jù)進行更新即可，不必更新整個矢量瓦片模型。更新步驟如下：

步驟1計算出所有更新數(shù)據(jù)的空間范圍，并標記數(shù)據(jù)的狀態(tài)：新增、刪除、修改等；

步驟2獲取待更新數(shù)據(jù)的子金字塔已構建的層數(shù)；

步驟3對已構建的每一層通過空間范圍計算出更新范圍所包含的瓦片范圍，遍歷瓦片內的瓦片數(shù)據(jù)，根據(jù)更新數(shù)據(jù)標記的狀態(tài)分別對瓦片中的數(shù)據(jù)進行更新。

如果數(shù)據(jù)被刪除，那么該數(shù)據(jù)對應的矢量瓦片金字塔也將被清空。

3.5 多圖層矢量瓦片合成

在交互制圖過程中，有時需要對多個數(shù)據(jù)獨立進行制圖，有時也需要對多個數(shù)據(jù)組合進行綜合制圖，兩種制圖方式的繪制結果是有差異的。前者多個數(shù)據(jù)的繪制結果以多個數(shù)據(jù)圖層的形式進行簡單疊加即可，數(shù)據(jù)間相互獨立；而后者的繪制會根據(jù)數(shù)據(jù)不同的組織方式、不同的組合形式而產生不同的繪制結果，多個數(shù)據(jù)的矢量瓦片需要整合在一個瓦片中以便繪制。

當用戶需要對多個數(shù)據(jù)合成進行制圖時，為保持各數(shù)據(jù)的獨立性，其各自的子金字塔保持不變，系統(tǒng)新構建一個包含所有數(shù)據(jù)金字塔索引結構的子金字塔，而該新建的子金字塔瓦片中的數(shù)據(jù)將通過各數(shù)據(jù)的子金字塔中相同索引的瓦片數(shù)據(jù)合成一個數(shù)據(jù)瓦片。

4 矢量瓦片地圖服務的實現(xiàn)

瓦片金字塔的建立，標志著任意瓦片的邏輯索引和矢量數(shù)據(jù)多尺度組織的邏輯索引的確定。服務器在繪制時，根據(jù)瓦片索引直接讀取矢量瓦片進行繪制，不再依賴于原始數(shù)據(jù)。

在交互制圖過程中，任意矢量瓦片只在首次請求生成該瓦片時從原始數(shù)據(jù)進行空間查詢操作，而后只要數(shù)據(jù)本身未做更新，無論多少次請求都將直接使用矢量瓦片中的數(shù)據(jù)進行繪制。與每次繪制都需要進行空間查詢相比，構建矢量瓦片金字塔將提高交互制圖時的性能，改善用戶體驗。尤其是大規(guī)模矢量數(shù)據(jù)的交互制圖，空間查詢過程非常消耗資源且耗時，矢量瓦片技術的優(yōu)勢將突出體現(xiàn)。

4.1 矢量瓦片提供地圖服務實現(xiàn)流程

通過分析瓦片地圖的服務模式，得到在建立矢量瓦片金字塔的情況下服務器響應瓦片繪制請求的主要流程如圖2所示。其中，地圖瓦片是否保存可根據(jù)需要進行選擇。在交互制圖過程中，一般不選擇保存地圖瓦片。

Figure 2 Workflow of tiled map rendering with vector tile圖2 使用矢量瓦片繪制流程

4.2 矢量瓦片提供地圖服務請求-響應的代價模型及代價函數(shù)

設客戶端需要繪制的圖層為集合L={l0,l1,…,ln}，當前繪制區(qū)域的空間范圍為BBox(球面墨卡托投影下的地理坐標，單位：m)，可視范圍為View(繪制設備的像素范圍，單位：像素)，得到當前可視區(qū)域的像素分辨率r=BBox.Width/View.Width，通過r及構建瓦片金字塔時確定的各層像素分辨率，用就近原則得出當前視圖瓦片所在的層數(shù)z及其對應的像素分辨率Res。得到層數(shù)信息后，根據(jù)空間范圍計算出在當前層命中的瓦片行列的范圍[x1,x2]×[y1,y2]，計算公式為：

其中Ti(z,xp,yq)代表圖層li在第z層、第p行、第q列的瓦片，那么客戶端請求的瓦片集合為：

設代價函數(shù)Cost(i,z,p,q)代表服務器響應瓦片Ti(z,xp,yq)所需的時間，則代價函數(shù)為：

Cost(i,z,p,q)=Read(i,z,p,q)+

Draw(i,z,p,q)+Transmit(i,z,p,q)

其中，Read(i,z,p,q)代表讀取瓦片Ti(z,xp,yq)數(shù)據(jù)消耗的時間，Draw(i,z,p,q)代表繪制瓦片Ti(z,xp,yq)消耗的時間，Transmit(i,z,p,q)代表網絡傳輸消耗的時間(包括發(fā)送請求的時間和返回繪制結果的時間)。那么，當前繪制請求消耗的總時間為：

4.3 代價分析

在相同的網絡環(huán)境以及相同的客戶端、服務器等軟、硬件條件下，在是否構建矢量瓦片金字塔的情況下，服務器在處理瓦片Ti(z,xp,yq)的請求時，二者在Draw(i,z,p,q)與Transmit(i,z,p,q)的差異基本可以忽略不計，其主要的差異存在于函數(shù)Read(i,z,p,q)所代表的讀取數(shù)據(jù)時間。如已構建矢量瓦片金字塔，則繪制任務可以根據(jù)瓦片索引快速讀取數(shù)據(jù)進行繪制，反之，則需要根據(jù)空間范圍進行空間查詢，從原始數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)。故函數(shù)Read(i,z,p,q)所消耗的時間將決定二者性能上的差異。

5 實驗結果與分析

5.1 實驗環(huán)境

服務器集群含數(shù)據(jù)庫服務器和制圖服務器。數(shù)據(jù)庫服務器的配置是：雙IntelXeon四核處理器、16GB內存、RedHatEnterpriseLinux5.5操作系統(tǒng)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫存儲矢量空間數(shù)據(jù)，掛接磁盤陣列，容量為12TB，文件系統(tǒng)是NFS。制圖服務器的配置是：雙IntelXeon六核處理器、32GB內存、RedHatEnterpriseLinux6操作系統(tǒng)，與數(shù)據(jù)庫服務器共享磁盤陣列存儲系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫服務器主要實現(xiàn)矢量空間數(shù)據(jù)存儲和訪問功能；制圖服務器主要實現(xiàn)矢量瓦片生成、瓦片數(shù)據(jù)繪制、矢量瓦片提取與訪問等功能。瓦片存儲在磁盤陣列存儲系統(tǒng)中。各服務器由萬兆以太網交換機連接。

5.2 實驗數(shù)據(jù)及實驗方法

實驗所用數(shù)據(jù)為：(1)從OpenStreetMap[12]下載的中國道路數(shù)據(jù)，包含487 240個線要素，如圖3a所示；(2)從OpenStreetMap下載的德國行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，包含61 683個面要素，如圖3b所示。

Figure 3 Experimental data圖3 實驗數(shù)據(jù)

實驗數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)庫后，按照本文提出的方法實時構造交互制圖區(qū)域的矢量瓦片，然后分別從對應的矢量瓦片結構的第4～11層中各選取一個瓦片作為該層的實驗樣本，樣本信息見表1和表2。

Table 1 Sample tile information of data(1)表1 數(shù)據(jù)(1)選取的瓦片樣本信息

Table 2 Sample tile information of data(2)表2 數(shù)據(jù)(2)選取的瓦片樣本信息

其中表(1)為數(shù)據(jù)1選取的瓦片樣本信息，表2為數(shù)據(jù)(2)選取的瓦片樣本信息。

為了進行對比，采用兩種渲染方式:(1)直接從數(shù)據(jù)庫中讀取交互制圖區(qū)的矢量數(shù)據(jù)進行渲染；(2)從構建好的矢量瓦片結構中讀取交互制圖區(qū)的矢量數(shù)據(jù)進行渲染。記錄和對比兩種方式下服務器進行渲染操作的數(shù)據(jù)讀取時間。為減少實驗過程中網絡及磁盤狀態(tài)的隨機誤差，將重復10次的讀取時間的平均值作為實驗結果進行分析。

5.3 實驗結果

得到的實驗結果分別如表3和表4所示。

Table 3 Experimental results of data (1)表3 數(shù)據(jù)(1)實驗結果

Table 4 Experimental results of data (2)表4 數(shù)據(jù)(2)實驗結果

從表3實驗結果可看出，方式(2)的數(shù)據(jù)讀取時間遠小于方式(1)的數(shù)據(jù)讀取時間，帶來了交互制圖性能的大幅提高。

從表4的實驗結果可看出，使用矢量瓦片存儲數(shù)據(jù)用于繪制仍然可以明顯減少讀取數(shù)據(jù)時間，但隨著數(shù)據(jù)量的減少，加速效率下降比較明顯。因此，實驗結果表明,本文提出的方法在大規(guī)模矢量數(shù)據(jù)在線交互制圖時更為適用。

本文提出的基于矢量瓦片的矢量數(shù)據(jù)多尺度組織方法已經在面向集群服務器的高性能地理信息系統(tǒng)HiGIS[13]中得到了初步的應用，如圖4所示即為本文實驗所使用的OpenStreetMap中國道路數(shù)據(jù)使用矢量瓦片在HiGIS中渲染繪制的結果。

Figure 4 Rendering result of experimental data in HiGIS圖4 實驗數(shù)據(jù)在HiGIS中的渲染結果

6 結束語

本文深入分析了當前主流的在線地圖服務模型，針對地圖瓦片在交互制圖過程中出現(xiàn)的弊端，在數(shù)據(jù)層面上對瓦片進行緩存，使用存儲矢量數(shù)據(jù)的矢量瓦片進行交互制圖。實驗結果表明，使用矢量瓦片進行數(shù)據(jù)繪制可大幅減少獲取數(shù)據(jù)時間，從而提高服務器提供在線交互制圖服務的性能。

盡管使用矢量瓦片可以加快獲取繪制數(shù)據(jù)的速度，但其在實際應用中仍有較多的改進空間：

(1)瓦片生成過程中，要素解碼操作消耗的時間較多，導致其首次繪制的性能低于不使用瓦片，可考慮首次繪制時直接使用數(shù)據(jù)繪制，后臺進行解碼生成矢量瓦片；

(2)可以考慮并實現(xiàn)要素解碼操作的并行化；

(3)可以考慮，在生成矢量瓦片的過程中，有條件地使用要素簡化相關算法，減少瓦片的數(shù)據(jù)量；

(4)繪制矢量大規(guī)模數(shù)據(jù)時，可以考慮將矢量瓦片存儲于并行文件系統(tǒng)，使用并行繪制程序繪制瓦片，提高繪制速度；

(5)如果應用于數(shù)據(jù)量較小的數(shù)據(jù)，將產生較多無矢量要素的空白瓦片，需要研究合理處理空白瓦片的方法。

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SUNLu,born in 1989,MS candidate,his research interest includes visualization of geospatial data.

陳犖(1973-),男,上海人，博士，教授，CCF會員(E200005291M)，研究方向為地理空間信息處理。E-mail:luochen@nudt.edu.cn

CHENLuo,born in 1973,PhD,professor,CCF member(E200005291M)，his research interest includes geospatial information processing.

劉露(1982-),男,天津人，博士，講師，CCF會員(E200023797M)，研究方向為地理信息系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)。E-mail:luliu@nudt.edu.cn

LIULu,born in 1982,PhD,lecturer,CCF member(E200023797M)，his research interests include geographic information system, and intelligent transportation system.

蘇德國(1977-),男,山東濰坊人，博士,副研究員,研究方向為地理信息技術。E-mail:sudeguo@nrscc.gov.cn

SUDe-guo,born in 1977,PhD,associate research fellow,his research interest includes geographic information technology.

Amulti-scalemanagementmethodforvisualizationofvectordataonservercluster

SUN Lu1,CHEN Luo1,LIU Lu1,SU De-guo2

(1.College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073；2.Chinese Academy of Surveying and Mapping,Beijing 100830,China)

A multi-scale management method for visualization of geographic vector data on server cluster is proposed. Based on the idea of vector data tiling, a global tile-pyramid index model is established. Then, the vector dataset is divided into individual vector tiles according to the index structure. When rendering tiles on servers, the tiled dataset acts as the feature data source so as to avoid doing spatial query on the raw dataset on the fly. Experimental results indicate that the proposed method can reduce the time of data preparation and the cost of I/O when rendering a tile image, and consequently promote the performance of geographic vector data visualization.

vector data;multi-scale;visualization;spherical Mercator;vector tile

2013-07-08;

：2013-09-13

國家863計劃資助項目(2011AA120305，2011AA120306)

1007-130X(2014)02-0226-07

TP311

：A

10.3969/j.issn.1007-130X.2014.02.007

孫璐(1989-),男,浙江義烏人，碩士生，研究方向為地理空間數(shù)據(jù)可視化。E-mail:sunlu825007@163.com

通信地址：410073 湖南省長沙市國防科學技術大學電子科學與工程學院Address:College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073,Hunan,P.R.China