3S笔记

本文深入探讨了瓦片地图技术的原理与应用,详细介绍了如何通过分层切割地图图片生成多分辨率的正方形栅格图像,即瓦片,用于提供高效的地图服务。以百度和天地图为例,阐述了瓦片地图在现代地图服务中的重要地位。
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1 瓦片地图

1.1 百度百科解释

瓦片地图

瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型,从瓦片金字塔的底层到顶层,分辨率越来越低,但表示的地理范围不变。首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的数量N,把缩放级别最高、地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层,即第0层,并对其进行分块,从地图图片的左上角开始,从左至右、从上到下进行切割,分割成相同大小(比如256x256像素)的正方形地图瓦片,形成第0层瓦片矩阵;在第0层地图图片的基础上,按每2x2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图图片,并对其进行分块,分割成与下一层相同大小的正方形地图瓦片,形成第1层瓦片矩阵;采用同样的方法生成第2层瓦片矩阵;…;如此下去,直到第N一1层,构成整个瓦片金字塔。
ArcGIS中自带切片功能,切片过程中选择切片方案,根据所选方案不同,例如金字塔级别不同,地图切片范围不同等,都会影响到切片的速度。切片之后的数据称为瓦片。
现在越来越多的地图服务用到瓦片技术,例如现在我国实行发布的天地图服务就运用了地图瓦片技术。其实切片之后的地图瓦片是栅格图像,并不具备定位信息,不过切片运用了相关切片算法之后,可以计算出具体定位的位置。

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瓦片地图原理
指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式,按缩放级别或者比例尺,切成若干行和列的正方形栅格图片,对切片后的正方形栅格图片被形象的称为瓦片(Tile)。
地图瓦片整体介绍

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瓦片地图原理

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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