[发明专利]GIS矢量数据精确转换成KML的方法无效

专利信息
申请号: 200710018547.4 申请日: 2007-08-27
公开(公告)号: CN101110075A 公开(公告)日: 2008-01-23
发明(设计)人: 张继忠;张培宏;赵军;刘祥磊;马进;席晶 申请(专利权)人: 西安煤航信息产业有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 西安新思维专利商标事务所有限公司 代理人: 李罡
地址: 710054陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: gis 矢量 数据 精确 转换 kml 方法
【说明书】:

技术领域:

发明涉及的是一种用于把GIS矢量数据精确转换成KML的方法。

背景技术:

Google Earth的出现给传统GIS带来了巨大的冲击,Google Earth具有全 球高清地理影像数据和较快的影像网络传输速度等优势,其已经开始渗透到人 们日常生活的许多方面,人们对Google Earth的关注和使用程度也越来越高, 要使用Google Earth就得对其影像数据进行解读,而Google Earth自带的KML 文件是对影像数据解读的唯一方式,KML是一种基于XML语法格式的文件,我 们可以通过多种方式获取KML,如手工编写、Google Earth系统生成等,但是 这些方法效率低下,且精度不够,通过将传统的GIS矢量数据转换到KML是一 种快速、高效的获取KML的途径。

在现有技术中,一般的GIS软件都有将对应格式的矢量数据转换为KML的 模块,这些模块使用的方法基本原理相同,都包括三部分,一是空间信息的转 换,空间信息的转换从本质上讲就是坐标数据的转换,将非WGS84的坐标系统 下的坐标数据直接转换为WGS84坐标系统下的坐标数据,然后再将坐标数据信 息写入KML文件;二是点线面显示样式的控制,Google Earth没有自带的符 号库,对点线面的显示样式的控制是通过KML的标签实现的,由于涉及的标签 众多,难以控制,以上模块只对颜色和宽度等几个标签对KML中的点线面的显 示样式进行控制,而且颜色的产生是随机的,宽度值是默认的。三是属性信息 的转换,属性信息的转换是指将GIS的属性信息用KML的各种标签用多种表达 方式显现。

通过实际应用和理论研究,我们发现上述模块的转换存在明显的缺陷,主 要包括两个方面,一是精度不够,这主要是针对中国而言,在我国矢量数据通 常采用的是北京54坐标系或西安80坐标系,二者向WGS84坐标系转换的七参 数尚未对外公开,所以利用上述模块转换后的KML数据叠加到Google Earth 上都存在几十米的偏移;二是KML中点线面的表现形式混乱,由于Google Earth 中没有符号库,对点线面的控制是通过KML中点线面对应的标签控制的,上述 模块用于对KML中点线面的显示样式控制的标签或者是随机产生,或者是默认 值,也就是说这些模块对KML中的点线面的控制没有统一的标准,所以同一矢 量数据进行多次转换,得到的KML数据的显示样式是不相同的,即具有随机性。

技术方案:

本发明提供一种GIS矢量数据精确转换成KML的方法,以克服现有技术存 在的精度不够和显示样式随机性较大的问题。

为克服现有技术存在的问题,本发明的技术方案是:一种GIS矢量数据精 确转换成KML的方法,是以GIS的矢量数据作为数据源,通过符号库配置文件 和坐标转换的步骤,将GIS的矢量数据转换成为可以在Google Earth客户端显 示的KML文件的方法。

本发明所采用的具体技术方案是:一种GIS矢量数据精确转换成KML的方 法,包括下述步骤:

(1)KML类编写:采用面向对象的思想,将KML文件的每一个标签看作一 个对象进行封装,形成KML类;

(2)符号库配置文件的设计和制作:符号库配置文件采用Access表的形 式,以编码字段为主索引,表中通过字段设置控制点线面的显示属 性;符号库配置文件的分类原则是国标体系和专题数据;

(3)对需要转换的矢量数据进行预处理操作:包括数据拓扑检查、编码 字段空值检查和根据用户需求合并相同名称的矢量数据;

(4)获取七参数:七参数可以通过两种方式获取,一是通过控制点坐标 计算获取,二是直接从当地测绘部门获取;

(5)将GIS矢量数据转换为KML:包括利用符号库配置文件控制生成的 KML中点线面的样式和分级显示高度、利用七参数控制转换生成的 KML的精度两部分;

(6)将转换后的KML在Google Earth客户端进行显示,检查判定转换后 的在Google Earth客户端显示的效果,如果不符合用户的需求则返 回步骤(1),调整符号库配置文件。

上述方法中通过控制点坐标计算获取的七参数采用的是布尔莎模型和最小 二乘法。

上述方法中利用七参数控制转换生成的KML的精度采用的是布尔莎模型和 Ozone算法。

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