[发明专利]一种地理空间分布特征驱动的字符云位置配置方法

说明书

本发明提供一种地理空间分布特征驱动的字符云位置配置方法，将字符云与地图相结合，通过字符的构型和尺寸表达专题要素特征同时，对字符的放置位置设置地理空间约束，反映空间分布规律，包括读取地图数据，将地理区域边界的点存储到数组中，生成地理区域轮廓，读取字符的专题要素数据；初始化字符，根据字符的属性信息定义字符字形，将文本专题要素的数量信息归一化或分级后定义字符的尺寸；解析专题要素的地理位置信息，设置各字符的位置配置优先级，定义字符的初始位置；建立字符的地理空间约束规则，对字符进行放置；重复进行在放置过程中对字符进行空间冲突检测，并对没有通过的字符进行自适应调整，直至所有字符的位置符合地理空间约束规则。

技术领域

本发明涉及一种文本可视化技术领域，尤其是涉及一种关联地理空间特征的专题图字符云布局方法。

背景技术

在大数据时代背景下，各行各业对于数据可视化表达的需求不断增大。如何直观的表示海量数据并进行可视化分析，一直是GIS领域的研究热点。在众多可视化表达的技术和手段中，字符云(word Cloud)作为一种文本可视化方法，通过对文本进行语义提取和字符断裂，形成字符并按一定规则布局，把用户的关注点吸引到特定字段或区域，从而对浏览用户产生一定的导向作用。

早在1995年，Douglas Coupland在Microserfs著作中就提到了字符云的概念。之后，照片共享网站Flickr首次设计并使用了字符云，随后很多网站也纷纷效仿。现如今国内外对于字符云的研究主要集中在几个方面。一方面是字符云对不同领域研究的贡献，例如字符云在图书馆信息组织中的应用；在本体搜索研究中的应用；在知识组织中的应用。第二方面是字符云可视化布局研究，例如，基于用户体验的字符云布局研究，基于视觉识别的布局研究；第三方面是字符云生成算法的研究，例如带时间轴云图的设计与实现算法；个性化字符云中的字符排序算法。

将字符云与地图表达进行结合，需要顾及字符云的地理属性。目前，顾及地理特征的字符云布局方法主要采用显示表达和隐式表达两种策略。显示表达是将字符云作为一个图层叠加在通用地图上。例如，Milgram最早将字符云应用到了地理信息可视化的研究中，将巴黎地标物，按照其出现的频率用不同大小的字符标注在地图上，形成巴黎的心理认知地图。Jaffe等人将海量照片信息经过处理后，选取出具有代表性的字符可视化在通用地图上的相应位置上，实现了大型照片集信息的可视化。基于他们的想法，Slingsby和Wood运用混搭的方式，即运用已有的技术(Yahoo，KML，Google Earth3)将字符云叠加在通用地图上，实现了带有地理位置字符的可视化，并支持不同尺度的浏览。隐式表达则是对地图进行简单处理，地图上的基本要素不再显示。Nguyen提出的Taggram地图省略地理要素，只留下了地理区域的轮廓。然后通过分析区域的形状，使字符的布局更好的适应地理区域的形状和面积。Chiara提出了GeoVisual Analytics方法，通过分析总结数据集，生成了一种可交互的字符云地图，支持用户选择查看和研究感兴趣的区域。华一新等人则将字符云和Cartogram地图相结合，提出了一种基于字符云位置关联的文本信息可视化方法，生成了全国部分大城市高频搜索词的字符云地图。

现有的字符云专题图布局方法虽然在一定程度上考虑了字符的地理位置，但为了使字符云与地理区域范围一致，往往将范围内的字符随机排列，或者去掉地理区域轮廓而对字符布局进行一些扭曲，容易引起读图者对字符的地理属性信息的误解。关联地理空间特征进行字符云位置配置，目前尚缺乏适用的算法模型。

发明内容

本发明针对现有技术问题，提供一种关联地理空间特征的专题图字符云布局方法。

本发明所采用的技术方案提供一种地理空间分布特征驱动的字符云位置配置方法，将字符云与地图相结合，通过字符的构型和尺寸表达专题要素特征的同时，对字符的放置位置设置地理空间约束，并反映空间分布规律，包括以下步骤：

步骤1，读取地图数据，将地理区域边界的点存储到数组中，生成地理区域轮廓；读取字符的专题要素数据，获取字形、位置、数量及所属地理单元信息；