(47-1) 15 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Подход к обнаружению и устранению артефактов пространственных изолиний в приложениях Веб-ГИС
А.В. Воробьев 1,3, Г.Р. Воробьева 2,3

1 Геофизический центр РАН, 119296, Россия, г. Москва, Молодежная, д. 3;
2 Институт космических исследований РАН,
117997, Россия, г. Москва, ул. Профсоюзная, д. 84/32;
3 ФГБОУ ВО Уфимский университет науки и технологий,
450076, Россия, г. Уфа, ул. Заки Валиди, д. 32

 PDF, 1034 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1127

Страницы: 126-136.

Аннотация:
Одной из распространенных проблем современных геоинформационных веб-ориентированных библиотек и интерфейсов при построении пространственных изолиний является присутствие в результирующем наборе множественных артефактов, в частности, разомкнутых линий уровня. Как следствие, сформированный набор пространственных изолиний после процедуры веб-рендеринга затрудняет анализ пространственного распределения соответствующих параметров, с одной стороны, и снижает качество рендеринга пространственного изображения, с другой. При этом особенно критичны артефакты пространственных изолиний для больших объемов данных. В работе предложен подход, позволяющий выполнить корректировку программно сформированных изолиний посредством идентификации разомкнутых линий и их последующего выборочного соединения либо замыкания. С точки зрения программной реализации представленный подход практически не изменяет времени отклика серверных сценариев. Эффективность разработанного подхода была подтверждена на примере веб-приложения, обеспечивающего визуализацию геопространственного изображения в виде комплекса пространственных изолиний геофизических параметров в области аврорального овала.

Ключевые слова:
пространственные изолинии, геоинформационные технологии, веб-рендеринг, артефакты геопространственных изображений.

Благодарности
Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 21-77-30010).

Цитирование:
Воробьев, А.В. Подход к обнаружению и устранению артефактов пространственных изолиний в приложениях Веб-ГИС / А.В. Воробьев, Г.Р. Воробьева // Компьютерная оптика. – 2023. – Т. 47, № 1. – С. 126-136. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1127.

Citation:
Vorobev AV, Vorobeva GR. An approach to detecting and eliminating spatial contour artifacts in Web GIS applications. Computer Optics 2023; 47(1): 126-136. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1127.

References:
  1. Kurlovich DM. Geoinformation methods of weather analysis and forecasting: study book [In Russian]. Minsk: BGU, 2013.
  2. Yuyukin IV. Spline-interpolation of navigation contours [In Russian]. Vestnik Gosudarstvennogo Universiteta Morskogo i Rechnogo Flota Imeni Admirala S.O. Makarova 2019; 6(58): 1026-1036. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-6-1026-1036.
  3. Gorokhov S, Shcherbakova T, Sedov S. Elimination of isoline drift when analysis of the electrocardiosignal of the vehicle driver. 2021 Intelligent Technologies and Electronic Devices in Vehicle and Road Transport Complex 2021: 1-5. DOI: 10.1109/TIRVED53476.2021.9639163.
  4. Djavaherpour H, Mahdavi-Amiri A, Samavati F. Static and dynamic progressive geospatial interlinking. ACM Trans Spat Algorithms Syst 2022; 8(2): 16. DOI: 1145/3510025.
  5. Kumari S, Parmar V. GeoWebCln: An intensive cleaning architecture for geospatial metadata. Quaestiones Geographicae 2022; 41(1). DOI: 10.2478/quageo-2022-0004.
  6. Podany J, Stary V, Tomicek J. 3D surface roughness characteristics for biological applications. Manufacturing Technology 2021; 21(6): 836-841. DOI: 10.21062/mft.2021.096.
  7. Pakdil M, Çelik R. Serverless geospatial data processing workflow system design. ISPRS Int J Geoinf 2021; 11(1): 20. DOI: 10.3390/ijgi11010020.
  8. Traxler C, Hesina G. Interacting with big geospatial data. GIM Int 2017; 31: 19-21.
  9. Kachanov P, Zuev A, Yatsenko K. Method of overlapping geospatial data. Bulletin of the National Technical University «KhPI» Series New solutions in modern technologies 2016; 119. DOI: 10.20998/2413-4295.2016.12.17.
  10. Sun K, et al. Geospatial data ontology: the semantic foundation of geospatial data integration and sharing. Big Earth Data 2019; 3(3): 269-296. DOI: 10.1080/20964471.2019.1661662.
  11. Czarnecki J, Jones M. The problem with open geospatial data for on-farm research. Agric Environ Lett 2022; 7(1): e20062. DOI: 10.1002/ael2.20062.
  12. Figueiredo L, [et al.] MoreData: A geospatial data en-richment framework. Int Conf on Advances in Geographic Information Systems 2021: 419-422. DOI: 10.1145/3474717.3484210.
  13. Horbiński T, Lorek D. The use of Leaflet and GeoJSON files for creating the interactive web map of the preindustrial state of the natural environment. J Spat Sci 2020; 67(1): 61-77. DOI: 10.1080/14498596.2020.1713237.
  14. Vorobev AV, et al. Short-term forecast of the auroral oval position on the basis of the “virtual globe” technology. Russ J Earth Sci 2020; 20: ES6001. DOI: 10.2205/2020ES000721.
  15. Vorobev AV, et al. System for dynamic visualization of geomagnetic disturbances based on data from ground-based magnetic stations. Sci Vis 2021; 13(1): 162-176. DOI: 10.26583/sv.13.1.11.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20