【摘 要】
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针对格网聚类后不同像素点的数据密度可能存在较大差异,导致生成的热力图不能准确表达数据源区域分布特征的问题,文章在研究基于像素的热力图渲染算法基础上,在中心影响力计算步骤引入非线性变换的图像增强算法予以改进,同时使用改进后的热力图渲染算法、改进前基于像素的热力图渲染算法、主流地图引擎Mapbox进行了热力图渲染比较实验。实验结果表明:改进后算法与改进前算法相比,能够很好地处理由于中心灰度值分化导致热
【机 构】
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中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,中国矿业大学环境与测绘学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0502102),江苏省自然科学基金资助项目(BK20181361)。
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针对格网聚类后不同像素点的数据密度可能存在较大差异,导致生成的热力图不能准确表达数据源区域分布特征的问题,文章在研究基于像素的热力图渲染算法基础上,在中心影响力计算步骤引入非线性变换的图像增强算法予以改进,同时使用改进后的热力图渲染算法、改进前基于像素的热力图渲染算法、主流地图引擎Mapbox进行了热力图渲染比较实验。实验结果表明:改进后算法与改进前算法相比,能够很好地处理由于中心灰度值分化导致热力图渲染失真的问题;改进后算法与使用Mapbox进行热力图渲染的效果基本一致,甚至在边缘区域的分布特征细
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