插值方案
2023-07-21 15:07:03 1 举报AI智能生成
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插值方案对比
作者其他创作
大纲/内容
turfjs把网格数据转为geojson矢量等值面
用地区边界的geojson与插值等值面的geojson相切得到最终结果
使用高德GEOJSON图层渲染
实现
性能优异
可放在子线程进行插值，不阻塞UI
几秒钟处理48张
优点
效果一般
修修补补不解决核心问题
不成熟，容易有洞
实时生成，耗费客户设备性能
结果不会储存
缺点
矢量方案
提前准备好掩模图片（geojson绘制到画布上存为png），绘制网格数据时用掩模判断哪里画哪里不画
将网格数据直接绘制到画布上
提前准备好该地区定位点（通过读取geojson数据计算包围盒得出）
使用高德图片图层即可（若已无内存bug，则无需使用threejs）
如果为避免绘制时间过长需要降低分辨率，图片图层可能模糊，最好使用threejs来控制显示效果
可等值面，也可渐变过渡
自己控制绘制，不会有洞
需要前端逐像素绘制，绘制时间较长，可能阻塞UI
为避免绘制时间过长，可能需要降低分辨率，显得模糊
图片方案
克里金插值库把离散点数据插成网格数据
前端请求离散点数据
前端插值方案
NCL将网格数据转为矢量等值面
提前准备好shp掩模（geojson转成）
也可返回不掩模的svg，在前端用地区边界裁切
输出svg矢量格式返给后端，后端再返给前端
前端解析svg数据，重新构造为geojson
前端通过svg内携带的两个点和其经纬度，确定位置
效果好+准确
生成和网络传输都需要较长耗时
精度较高导致文件大，不方便优化文件尺寸
NCL将离散点插值成网格数据
前端请求后端，后端请求NCL
后端雪婷NCL方案
插值方案
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