分布式地图综合的服务链模型与动态组合研究

At present, the distribution of geographical information on the internet is the trend of the times. Representation, especially multi-scale representation, of geo-information online is a greater challenge for automated map generalization. Under the network environment, map generalization is faced with a series of problems: 1) various geographical feature types; 2) multiple data models; 3) non-uniform operator parameter types; 4) different scale requirements and etc. How to share and integrate the map generalization resources distributed on different network nodes becomes a severe problem for automated map generalization. This project has deeply reviewed the related work of automated map generalization at home and abroad, and proposed a concept of Distributed Map Generalization Service Chain, which is on the basis of the study of process controlling in map generalization and geographical information service composition, from the global view of map generalization. Based on the semantic features of service, we analyze the connection interface and the combination models of the services in the particle size. Through Hierarchical Task Network method, we implement the dynamic composition of distributed map generalization services, and establish abstract service chains of map generalization. Finally, the abstract service chains are transformed into the concrete ones to solve the comprehensive map generalization tasks. The achievements of this project are helpful to the development of globalization and intelligence of map generalization. In addition, it is also a deep thought of automatic generalization behavior pattern from the view of service, and it will perfect the theories and methods of geographical information services.

互联网时代的地理信息访问变得尤为普及，赋予了地图自动综合技术更高的使命与挑战。网络环境下的地图综合面临着地理要素、数据模型、算子参数及尺度变化要求多种多样等一系列问题，如何将分布在不同网络结点上的地图综合资源进行共享与集成，成为目前地图自动综合亟待解决的问题。本项目深入追踪国内外关于地图自动综合的发展现状，在已有地图综合过程控制方法与地理信息服务组合研究的基础上，结合人工智能思想，提出了分布式地图综合服务链的概念。关注尺度变换约束机制下，细粒度服务间的连接接口及其组合模式，重点探讨重基于层次任务网络方法的分布式地图综合服务的动态组合机制，以形成优质的综合抽象服务链。在此基础之上，基于工作流将其转化为具体服务链，最终实现复杂地图综合任务的完善解决方案。本项目成果将有助于地图综合全局化与智能化的发展，是从服务角度对地图自动综合行为模式的深层次思考，也是对地理信息服务理论与方法体系的发展与补充。

网络环境下的地图综合面临着地理要素、数据模型、算子参数及尺度变化要求多种多样等一系列问题，如何将分布在不同网络结点上的地图综合资源进行共享与集成，成为目前地图自动综合亟待解决的问题。多要素协同综合由于涉及多种地图要素，操作过程往往需要多个操作进程的来回切换，复杂的综合流程更适合网络地图综合思想的验证。本课题将多要素协同综合作为主要实验，研发了一系列适合于验证网络环境下地图综合操作的综合算子，如道路与居民地的协同综合、等高线与水系的协同综合以及顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简。为了研究分布式环境下，多要素协同综合的交互机制，将多Agent思想引入于地图自动综合领域，基于地图制图综合行为过程的研究，考虑不同类型 Agent 的任务和通信能力的不同，结合综合过程中的协同及冲突处理机制，基于 FIPA 的交互协议，提出了各类型 Agent 之间的 7 种交互机制。为了保证地图综合的效果，引入了遗传算法等人工智能的方法，并采用居民地等要素进行了地图综合实验，验证了算法的有效性。将上述成果，在多结点的分布式环境进行了地图综合的验证实验，证明了该思想的可行性。本研究的结论有助于地图综合全局化与智能化的发展，是从网络服务角度对地图自动综合行为模式的深层次思考，也是对地理信息服务理论与方法体系的发展与补充。该项目的下一步研究，可结合云计算、高性能计算等领域的成果，将会进一步推动地图自动综合的发展与应用。