級設(shè)計題目人口專題地圖與實現(xiàn)

第1章緒 基于人口的專題地圖開發(fā)背 國內(nèi)外研究現(xiàn) 解決的主要問 本文的主要工 的組織結(jié) 第2章人口專題地圖簡 人口專題地圖概 人口專題地圖項目背 人口專題地圖項目說 人口專題地圖整體系統(tǒng)概 人口專題地圖目標和解決的問 第3章人口專題地圖架構(gòu)設(shè) 人口專題地圖設(shè)計目標和原 功能架構(gòu)設(shè) 第4章人口專題地圖詳細設(shè) 地圖顯示模塊詳細設(shè) 地圖交互模塊詳細設(shè) 地圖數(shù)據(jù)選 地圖數(shù)據(jù)篩 colorbar展 地圖區(qū)域選 人口變化模塊模塊詳細設(shè) 區(qū)字顯 區(qū)域數(shù)據(jù)折線圖顯 區(qū)域數(shù)據(jù)顯 第5章人口專題地圖代碼實 利用地圖API獲取地圖區(qū)域邊界代 利用opencv繪制地 區(qū)域顏色的..............................................實現(xiàn)opencv與MFC之間..............................實現(xiàn)用戶點擊選擇相應(yīng)的人口地 實現(xiàn)用戶點擊選擇地圖的相應(yīng)區(qū) 實現(xiàn)區(qū)域數(shù)據(jù)變化的顯 第6章人口專題地圖總體實 第7章結(jié) 致 參考文 附錄1英文原 附錄2譯 附錄3世界人口信 專題地圖的設(shè)計與實 本文中經(jīng)過統(tǒng)計中國和世界各個國家的人口數(shù)，并結(jié)合專題地圖的思布是東部多，西部少。其中和人口密度最小而人口密度最大。另關(guān)鍵字：專題地圖；專題要Thematicmapsarebasedonnormalmaps,andusingavarietyofwaystoshowamorecomprehensivedemonstrationofnaturalgeographicalorculturalcharacteristicsofeachregiononthemap.UnlikeGeneralmaps,thematicmapsnotonlyshowthestatusoftheelementsandtheirdistribution,butalsodemonstrateditsdynamicchangesanddevelopmentlaw.Inthispaper,wecountedthenumberofWorldandChina'spopulationandcombinedwiththeideaofthematicmapdesign,afterthat,wedesignedthethematicmapofpopulationdistributionandpopulationFirst,wetakethethematicmapprojectbackgroundandtheproblemwewillfaceintoaccountwhiledesignthematicmaps.Thenwefindaseriesofmeasurestosolvetheproblem.Afterthatwemakeapreliminarydesignofthematicmaps.Thenbasedonthisbasicframeworkweaddfurtherspecializedmodulesanddetaileddesigntothesystem.Andafterthatwegivetheentiresystemrenderings.Finally,atofthisarticlewebrieflydescribetheapplicationofthematicmaps,and:thematicmap;thematicelements;populationdistribution;1活的必要條件，是全部社會生產(chǎn)行為的基礎(chǔ)和?？梢哉f一切的社會關(guān)系、社會活動和社會問題都與人口的發(fā)展關(guān)。所以一直以來人口問題廣泛的現(xiàn)代隨著人們生活水平的提高、率下降以及嬰兒存活率大幅上升人口數(shù)一直較為穩(wěn)定的增長根據(jù)的統(tǒng)計地球上的人口在1987年達到五十億，1999年達到六十億，2011年十月達到七十億，這是一個里程碑也同樣了全人類所的機遇和。近年來，世界人口依舊保持著增長的趨勢，但是隨雖然人口問題受到全世界廣泛的關(guān)注，但是網(wǎng)絡(luò)上很少有展現(xiàn)世界人口或中國人口詳細數(shù)據(jù)的專題地圖軟件。本文中結(jié)合世界以及中國的人口數(shù)據(jù)繪制人口專題地圖，可以幫助用戶有效地把握世界以及中國的人國內(nèi)外研究現(xiàn)點符號法、質(zhì)地法、等值和分級統(tǒng)計圖法等，使得專題地圖由只能體現(xiàn)單和范圍有了長足的發(fā)展，除了可以顯示可見的要外還可以反映不可見的推算出來的要素，如可以使用運動通過運動符號以及不同寬窄的“帶”來表為現(xiàn)代專題技術(shù)的繪制提供便利，其中最為突出的是遙感技術(shù)，這種技術(shù)的應(yīng)用實現(xiàn)了專題地圖成本低、周期短、質(zhì)量高的繪制，通過獲取數(shù)據(jù)可的有效逐漸增多，從而專題地圖上要素動態(tài)變化也能得到有效地反映。如我們可以使用來實時獲取全球各地天氣的數(shù)據(jù)，我們可以繪制實時的氣候解決的主要問人口專題地圖是基于普通地圖的基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)計各地區(qū)人口人口信息并通過對各地區(qū)人口的展現(xiàn)和分析。來讓用戶直觀感受到世界和中國的法較好的表現(xiàn)出各地區(qū)的人口數(shù)目，并通過數(shù)據(jù)的對比表現(xiàn)出各地區(qū)通過的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及中計局的人口普查數(shù)據(jù)，搜集各地的人口數(shù)據(jù)信息。其次對獲取的資料進行加工處理：對于通過地圖獲取的邊界坐標通過一定方式的來使之成為符合opencv畫布的坐標對于各地區(qū)的和已知的地圖坐標信息繪制地圖并利用各地的人口信息以及colorbar來實現(xiàn)本文的主要工5的組織結(jié)第一章緒論，首先介紹人口專題地圖的開發(fā)背景，然后說明以及國內(nèi)外專后針對之前所問題設(shè)計解決方案。第四章詳細設(shè)計，將人口專題地圖的拆分成三個模塊：地圖顯示模塊、第2人口專題地圖項目背很少有展現(xiàn)世界或中國人口詳細數(shù)據(jù)的軟件。為了研究世界和中國的人口分布以及預(yù)測可能的人口增長情況，我們以各地的人口信息為數(shù)及人口的波動情況。幫助人們分析人口分布以及可能的人口增長情況。軟件的實際開發(fā)難度并不是很大,項目的主要問題是數(shù)據(jù)的搜集主要包括世界各國的人口的人口數(shù)據(jù)以及各國和的邊界坐標信息。針對于以上的三個問題。主要是結(jié)合地圖api來獲取省界國家邊界的坐標,使用opencv來繪制相應(yīng)的地圖以及MFC來開發(fā)實現(xiàn)與用戶之間的交人口專題地圖項目說人口專題地圖是為了方便用戶直觀了解世界及口分布以及人口的圖，主要用于科學(xué)參考。要繪制人口專題地圖首先要利用opencv和已知的地圖值區(qū)間內(nèi)的數(shù)亦到紅色與藍色間的某種確定的顏色。以達到直觀表現(xiàn)人口人口專題地圖整體系統(tǒng)概為了使專題地圖內(nèi)容專題化，本次主要是結(jié)合世界以及口分布數(shù)據(jù)2-1選擇模塊以及區(qū)域人口顯示模塊。MFCopencv首先通過地圖的接口編寫相應(yīng)工具獲得地圖邊界的坐標結(jié)合opencv來繪了人口分布的可視化展示，將相應(yīng)的顏色到地圖的各個區(qū)域上。2-1colorbar顏色和colorbar的對比我們可以大致了解各個區(qū)域的人口數(shù)目的情況最后是位置顯示該區(qū)域的位置，以及該區(qū)域的人口情況和基于此數(shù)據(jù)的折線圖人口專題地圖目標和解決的問世界各個區(qū)域的人口分布差異較大,通過以上的數(shù)據(jù)可以看到人口數(shù)目最多的口數(shù)有將近十三億八千萬而人口數(shù)最少的國家馬爾維納斯群島僅有三千余人口。除此之外國家按照人口數(shù)分布極不均勻，201620100667511人口的增長較人口的基數(shù)而言較小，根據(jù)各國的人口增長率而言鮮55顏色對比，雖然能看到顏色變化但無法了解增長的波動情況，若是直接將opencv專題地圖之后我們要使得專題的圖能為用戶提供更好的交互，使得用戶能方便的切換中國地圖與世界地圖以及方便的切換人口數(shù)首先是選擇合適的函數(shù)將與區(qū)域人口數(shù)目對應(yīng)顏色到該區(qū)域，并獲口數(shù)較多的一端國家分布叫稀疏由于地圖區(qū)域的顏色是從已有的colorbar上采樣并用來填充相應(yīng)的區(qū)域，顯然若是采用等比例的各個區(qū)域的顏色會向射的方法，總體將數(shù)據(jù)和colorbar都分為10個部分，其中colorbar按照等比之上可以將人口數(shù)據(jù)以及colorbar的十個部分一一對應(yīng)可以看到與將數(shù)據(jù)等比例分割相比較小的數(shù)據(jù)的區(qū)間所對應(yīng)的colorbar上的范圍擴大而較大的數(shù)據(jù)的區(qū)間對應(yīng)的colorbar上的范圍縮小得到較好的顯示效果將colorbar分成相同的10段每段都為79個像（選擇的colorbar的格式為790*colorbar0~5050100,100~200,200~500,500~1000,1000~2000,2000~40004000~8000,8000~3000030000~140000colorbar個部位的國家數(shù)目在總體上相差不多。對于中國的而言，以2016年的人口數(shù)據(jù)為例2114.8,1007,河北7287,山西3630,內(nèi)2497.61,遼寧4390,吉林2699,黑龍江3835,2415,江蘇7939.49,浙江5493.86928.5,福建3774,江西4522.15,山東9579,9413,5799,湖南6690.6,10644,廣西5282,海南803,重慶2970,8107,3502.22,云南4687,300.2,陜西3763.7,2582.18,青海529,夏572,2232.78。可以看出的人口分布比較為均勻，因此與之前不同這次直接采用了直接的方式將人口數(shù)據(jù)直接的分成相同大小的10個區(qū)間用于與colorbar的采用這兩種不同的顯示方法最終得到的中國地圖和世將提取被選中區(qū)域的人口數(shù)據(jù)來繪制折線圖以體現(xiàn)人口數(shù)量的變化情況。但是由于若是直接將人口數(shù)據(jù)來畫折線圖基本上看不出來有什么變化。所以將使用人口的變化用來畫折線圖。遍歷的數(shù)據(jù)得到人口最小值以及人口的最大值，將的數(shù)據(jù)減去人口的最小值之后用來繪制折線圖。在此人口的到折線圖的y軸。把的人口增長按照比例到折線圖上，可以看到由于繪制專題地圖需要區(qū)域邊界點的坐標，在排除手動描點這種費力的手段后，我們發(fā)現(xiàn)在地圖之類的地圖軟件中當(dāng)搜索城市時該區(qū)域的邊界會被用顏色著重的描繪出來，考慮到這個情況我們可以推斷地圖軟件中有相應(yīng)的接口可以導(dǎo)出區(qū)域邊界的坐標在此基礎(chǔ)之上查找地圖相應(yīng)的api文檔發(fā)現(xiàn)果然地圖開放了區(qū)域邊界坐標信息獲取的接口。基于這些接口可以構(gòu)Boundarygetget考慮到專題地圖的界面以及操作的友，使用MFC來編寫用戶交互界面。最開始要做的工作是顯示之前由opencv繪制的地圖。因為在opencv中用cvCreateImage()來創(chuàng)建格式的畫布，接下來的繪制都在這個畫布上進行。因此opencv繪制的地圖就直接保存在IplImage格式的對象中為了將IplImage 顯示到MFC的PictureControl控件之中，我們需要CvvImage這個類，然而這個類在Opencv2.2以后的版本中廢棄了。為此，首先準備CvvImage.cppCvvImage.hMFC790*600PictureControlTypeRectangle修改其ID為IDC_IMAGE。在添加了控件之后添加函數(shù)DrawPicToHDC()來向控件添加，DrawPicToHDC()函數(shù)之中使用GetDlgItem來獲取窗口中ID為IDC_IMAGE的子元素的句柄，通過返回的句柄對用來顯示專題地圖控件來進行操作將這個句柄所對應(yīng)的控件作為窗口客戶區(qū)并將地圖到上面去。2000200520102011年以及2016年的人口地圖。然后為每一個按鈕添加處理程序，在已經(jīng)實現(xiàn)MFC地圖顯示的情況下點擊不同按鈕可以在ID為IDC_IMAGE的控件中TextBoxTextBoxTextBox最后，為了實現(xiàn)用戶對于部分的區(qū)域進行操作，先給ID為IDC_IMAGE的控擊區(qū)域的序號根據(jù)這個序號來獲取該區(qū)域的名稱以及該區(qū)域的人口數(shù)據(jù)，3按照人口專題地圖的要求，表現(xiàn)各個地區(qū)的人口要素，而對其他要素進一步的概略甚至不予顯示。采用多種如顏色以及折線圖顯示來表現(xiàn)MFC31系統(tǒng)的門戶是用戶的可見部分，通過軟件的技術(shù)細節(jié)來向用戶提供3-1主要是接受用戶的指令并調(diào)度底層的作業(yè)。執(zhí)行層接受服務(wù)層發(fā)出令并執(zhí)4cvCreateImage(cvSize(940600),8,3940*600的左上角的坐標為(0，0)而右下角的坐標為（940,600）個國家或的一個省，首先將其。并通過地圖的api構(gòu)造最終的數(shù)據(jù)與其對應(yīng)的區(qū)域關(guān)聯(lián)用于之后的專題地圖繪制。在第二步時我們得到了區(qū)域的邊界信息，但是由于我們使用地圖API得到的地圖邊界信息是邊界點。以世界地圖為例——經(jīng)度的范圍（180180），維度為（9090）。顯而易見所獲取的坐標無法和畫布匹配，針對這個問題國家邊界坐標信息做一定的——首先把將所有的x軸坐標加180使之經(jīng)度的范圍變化為（0,360），其次吧y軸坐標加90，使得緯度的范圍變化為（0180），到區(qū)間（0,940），緯度變換到區(qū)間（0,600）在第二步時我們的到了各個區(qū)域的，在第三步時我們得到了各個地將變換的到的地圖邊界坐標通過opencv的cvFillPoly方法畫出各個國家或是們并沒有指定繪制區(qū)域的顏色其中各個區(qū)域填充的顏色將在colorbar上采樣獲得，首先用IplImage*image1=cvLoadImage("colorbar.png",1);導(dǎo)入colorbar。查詢信息可知的像素是是790*39。對應(yīng)世界地圖的人口的特點我們采用了分段的方法。而對應(yīng)中國地圖我們采用直接映射的方法最終得到一個介于0到790之間的一個整數(shù)i利用opencv的cvGet2D的方法我們最終可以獲得 上點（i，10）上的像素信息。地圖數(shù)據(jù)在人口專題地圖制作中我們分別對世界各國和中國采樣了5個年份分別為2000年2005年,2010年,2011年,2016年的數(shù)據(jù)，據(jù)此我們利用MFC的按鈕控件來實現(xiàn)和世界的相應(yīng)的人口地圖的選擇。當(dāng)選擇了世界或是來確定區(qū)域的顏色、在交互模塊中的min文本框和max文本框中分別顯示各國或是的最小人口數(shù)及最大人口數(shù)和colorbar展示區(qū)域中載入相應(yīng)的顏色對照（中國和世界的對照不同）。地圖數(shù)據(jù)由上可知，在選擇地圖數(shù)據(jù)之后在交互模塊中的min文本框和max文本框中顯示各國或是的最小人口數(shù)及最大人口數(shù)。我們在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)地圖的minmax當(dāng)各國或的人口數(shù)在區(qū)間之內(nèi)則該區(qū)域顯示為原本的顏色，否則該區(qū)域的minmaxminmax數(shù)及最大人口數(shù)然后按照正確的區(qū)間進行篩選。而且若是min文本框中的數(shù)據(jù)大于max文本框中的數(shù)據(jù)則將兩者的數(shù)據(jù)互換。從而使得篩選區(qū)間是處于colorbar展載入colorbar用于標識地圖顏色所對應(yīng)的數(shù)據(jù)，選擇的colorbar的的紅色對應(yīng)的人口數(shù)最大因此可以將區(qū)域的人口數(shù)到colorbar上的一個國和中國的數(shù)據(jù)差異較大且人口數(shù)與colorbar的函數(shù)并不相同我們采用兩張不同的colorbar分別對應(yīng)世界人口和口當(dāng)?shù)貓D數(shù)據(jù)選擇完畢后就載入中國或是世界的colorbar。地圖區(qū)域2首先要獲得鼠標點擊所對應(yīng)的坐標，根據(jù)MFC的OnClickedImage（）添加點擊事件處理函數(shù)獲得鼠標點擊處對應(yīng)左上角的坐標位置,在此MFCpicturecontrol非是相當(dāng)于左上角的像素點的坐標，為此可以將得到的坐標按照一定比例縮放出像素點的坐標，在此為了方便起見直接調(diào)整MFCpicturecontrol最后要查詢點擊的位置是在哪個區(qū)域的?？梢杂弥暗玫降南袼刈鴺薱vScalar與中國地圖輪廓都是靜態(tài)的。方便起見，在此事先在繪制時在循環(huán)中將世界各國或的顏色cvScalar的第一個通道的值設(shè)置為i，隨著i的逐級遞增，世界各國和中國的顏色也隨之變化。最終可以看到每個省或是每cvSaveImage(中國地圖和世界分別保存為中國和世界的模板。在得到的鼠標點擊事件之后產(chǎn)生的像素點坐標之后。用坐標在相應(yīng)的模板中取像素值，根據(jù)所區(qū)字顯在程序中已經(jīng)將區(qū)域的名稱在Cnum數(shù)組和Wnum數(shù)組中的對應(yīng)位置中，CnumWnumStaticText區(qū)域數(shù)據(jù)折線圖顯opencv的cvCreateImage函數(shù)創(chuàng)建一個*160的空白畫布，在此空白畫布的基礎(chǔ)之上繪制人口數(shù)據(jù)折線圖。在程序中人口數(shù)據(jù)在二維數(shù)組Cdata和二維數(shù)組Wdata之中，對于兩個二維數(shù)組其中2000年、2005年、2010年、20112016年的人口數(shù)據(jù)信息并將其保存到數(shù)組da5]174*160的空白畫布基礎(chǔ)上，x375個點。畫布的y軸被用于體現(xiàn)人口的變化，根據(jù)人口信息計5yy10,，人口數(shù)最大的區(qū)域的y值置為150。為了實現(xiàn)這個條件，首先遍歷該區(qū)域的數(shù)據(jù)minmaxda人口的最小值得到的值在數(shù)組da中用于之后人口數(shù)據(jù)變化折線圖的繪制。da（0，maxmin）之中，這個區(qū)間就是人口數(shù)據(jù)浮動的區(qū)間。將這個人口數(shù)據(jù)浮動區(qū)間到折線圖的y軸（da[i]-minmaxmin*14010y（10150）。區(qū)域數(shù)據(jù)在的到區(qū)域人口數(shù)的基礎(chǔ)上，通過MFC的StaticText控件在折線圖下 利用地圖API獲取地圖區(qū)域邊界代查詢地圖的相關(guān)資料得知cityData.js之中包含有各區(qū)域的，首先對應(yīng)要提取的某個區(qū)域查詢cityData.js文件得到相應(yīng)的區(qū)域，然后通過地圖的API來查詢的邊界信息，在此基礎(chǔ)之上使用getBoundary方利用opencv地在上述代碼中利用cvFillPoly函數(shù)來繪制實心的多邊形其中函數(shù)的第一中將從地圖中的十六個邊界點的坐標進行平移縮放然后作為繪制的參數(shù)。imagecolorbar在進行人口數(shù)據(jù)和顏色的之前，首先要載入作為取色器的colorbar圖片，該實質(zhì)上是一端紅色一端藍色的顏色漸變圖。之后為每一個國家各自創(chuàng)建一個顏色對象。上述代碼以國家的人口數(shù)與顏色的為例，首先是eda與edb。判斷的兩個數(shù)據(jù)是否符合篩選的要求，即eda與edb所代表的數(shù)是否在最小人口數(shù)與最小人口數(shù)之間且eda的值是否比edb的值小。若是符合edaedb改eda與edb的值后用來篩選。遍歷所有區(qū)域的人口數(shù)據(jù)，此時若是區(qū)域的人的值都為0，若是區(qū)域的人口數(shù)處在校正后的區(qū)間之內(nèi)則判斷人口數(shù)是處于十colorbar實現(xiàn)opencvMFCMFC790*600PictureControl修改其Type為Rectangle修改其ID為IDC_IMAGE。在添加了控件之后添加函數(shù)DrawPicToHDC來向控件添加，DrawPicToHDC函數(shù)之中使用GetDlgItem來獲取窗口中ID為IDC_IMAGE的子元素的句柄，通過GetDC來獲GetSafdeHdc返回的句柄對用來顯示專題地圖控件來進行操作。將這個句柄所對應(yīng)的控件作為窗口客戶區(qū)并將地圖到上面去。20001time份的選取，time0、1、2、3、420002005201020112016DrawPicToHDC(程序中首先使用GetDlgItem來獲取窗口中ID為IDC_IMAGE的子元素的句柄，GetDCGetCursorPos（）來獲取點擊位置的坐標并通過ScreenToClient（）函數(shù)來將所得針對設(shè)備的坐標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?yīng)人口地圖上的坐標數(shù)據(jù)再次通過判斷cw來確定點擊的人口地圖還是世界人口地圖，使用上一步得到的地圖坐標信息在對應(yīng)的模板圖上像素點的顏色信息,已知該顏色的第一個通道的顏色對應(yīng)為該區(qū)域的最后過該區(qū)域查詢相應(yīng)的Cnum或Wnum數(shù)組來取得所點擊的區(qū)稱，并通過DrawPicToHDC2（）函數(shù)在區(qū)域數(shù)據(jù)變化顯示模塊繪制該區(qū)域的人口變化折線上述代碼實現(xiàn)了當(dāng)用戶選中地圖上的有效區(qū)域時，繪制該區(qū)域人口數(shù)MFC軟件中添加像素值為174*160PictureControl控件，并修改其Type為Rectangle修改其ID為IDC_IMAGE1。在添加了控件之后添加函DrawPicToHDC2來向控件添加，DrawPicToHDC2函數(shù)之中使用IDIDC_IMAG1GetDCGetSafdeHdc接著通過cvCreateImage函數(shù)來創(chuàng)建174*160的空白畫布來用于折線圖的繪制。緊接著cw的值，其中若是cw的值為1則代表當(dāng)前選中的區(qū)域cw0Cnum1WnumTYPE表示所選區(qū)域的，結(jié)合對應(yīng)的數(shù)組可以得到該區(qū)域2000年、2005年、2010年、2011年和2016年的人口數(shù)據(jù)信息。遍歷的數(shù)據(jù)得到人口最小值以及人口的最大值，將的數(shù)據(jù)減去人口的最值之后用來繪制折線圖。在浮動區(qū)間到折線圖的y軸。把的人口增長按照比例到折線圖上，最后通過之前返回的繪圖指針句柄對用來顯示折線圖的控件進行操作。 6紅色表示人口的數(shù)量較大。根據(jù)不同區(qū)域的人口數(shù)據(jù)通過一定的方式用相應(yīng)的顏色可視化的表現(xiàn)出各地區(qū)的人口數(shù)目大小。并在此基礎(chǔ)上切換的人口地圖可以從區(qū)域顏色變化表現(xiàn)出各地區(qū)人口的變化趨勢。人口專題地圖6-16-2圖6-1口數(shù)據(jù)展示效果62從圖6-1與圖6-2可以看到，專地圖可以分為3各部分，分別為地圖展示模塊、用戶交互模塊和人口變化展示模塊。專題地圖系統(tǒng)中右側(cè)占據(jù)覺到多數(shù)位置的是用戶區(qū)域顯示用于顯示相應(yīng)的人口地圖，其中不同的顏色表示不同的人口數(shù)據(jù)，從藍色往紅色表示人口數(shù)據(jù)變大。剩余部分中上部為用戶交互模塊上下部為人口變化顯示模塊，用戶交互模塊用于系統(tǒng)的具體China_2000CHina_2005CHina_2010、CHina_2011、CHina_2016分可用于中國這五年的人口地圖顯示，同理按鈕World_2000World_2005World_2010World_2011World_2016TextBoxTextBoxcolorbar區(qū)稱顯示區(qū)域、區(qū)域人口變化折線圖展示區(qū)域以及區(qū)域人口數(shù)據(jù)展示區(qū)域。6-363人口篩選的過程中代表篩選的人口上界與人口下界的TextBox中的數(shù)后的區(qū)間之內(nèi)按照預(yù)先設(shè)定好的方法為區(qū)域填充顏色，若是不再區(qū)間6-46-56465圖6-4與圖6-5顯示的模 是使用與人口地圖相同的邊界坐標表區(qū)域?qū)?yīng)于Cnum或Wnum數(shù)組的號碼，在蒙版圖中就體現(xiàn)為顏色越深的區(qū)域7通過對人口專題地圖的人口數(shù)據(jù)的篩選，我們發(fā)現(xiàn)由于口向發(fā)達地區(qū)匯集口分布表現(xiàn)為經(jīng)濟區(qū)人口多貧困區(qū)人口少而對于世界人而言，由于發(fā)達國家出生率減小人口分布經(jīng)常表現(xiàn)為發(fā)展中國家人口多，發(fā)達國家人口少。發(fā)遠遠沒有達到盡頭。例如，編寫算法利用區(qū)域的人口數(shù)據(jù)預(yù)測將來可能的人口變化情況、搜集的人口數(shù)據(jù)信息增加人口專題地圖的要素如人口的在本文的結(jié)束之際，回想準備畢業(yè)設(shè)計的時光，我衷心感謝導(dǎo)師楊義軍。在他的悉心指導(dǎo)下我才完成了本科階段最后的。老師、關(guān)愛學(xué)生，在學(xué)習(xí)和生活中給予了我極大地幫助。另外也感謝父母和同學(xué)毛,冷雪飛，王碧輝，吳松森等.OpenCV3編程入門[M].:電子工業(yè),2015.24~27.任哲等.MFCWindows應(yīng)用程序設(shè)計[M].社,2007.:黃仁濤、龐小平、馬晨燕等.專題地圖編制 大學(xué):Dorling,Daniel."Areacartograms:Theiruseandcreation.""ConceptsandTechniquesinModernGeographyseriesno.59."Norwich:UniversityofEastAnglia,Gastner,MichaelT.andMarkE.J.,"Diffusion-basedmethodforproducingdensity-equalizingmaps."ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences2004;Gillard,Quentin(1979)."PlacesintheNews:TheUseofCartogramsinIntroductoryGeographyCourses".JournalofGeography78;楊凱元專題地圖發(fā)展的現(xiàn)狀及其特點[J];陜西師大學(xué)報(自然科學(xué)版);1981Z1地理信息;200501息工程大學(xué);2005崔紀鋒;統(tǒng)計專題地圖的設(shè)計與實現(xiàn)[D]; 信息工程大學(xué);2005年陳毓芬;地圖集符號系統(tǒng)構(gòu)圖規(guī)律的研究[J];測繪學(xué)院學(xué)報;199001[12]張保鋼;;智能型專題地圖統(tǒng)計圖表軟件的研制[J];測繪信息與工程;199304王樹功，麥志勤;環(huán)境制圖在環(huán)境科學(xué)研究中的應(yīng)用分析[A];地圖學(xué)與學(xué)術(shù)討論會集[C];2002劉宗義;環(huán)境地圖中多元信息疊置分析方法的探討[J];環(huán)境研究與監(jiān)測;04徐康惠;環(huán)境圖集的選題與實例[J];地理與地理信息科學(xué);011TheRoleofComplexityandSymbolizationMethodinMapAlanM.DepartmentofGeography,VirginiaPolytechnicInstituteandStateUniversity,Blacksburg,VA24061.Thematicmapeffectivenesscanbedefinedonlyintermsofspecificuserrequirements.Considerationofcommonrequirementsresultsinfourcriteriabywhiapeffectivenessisevaluated:effectivenessfordirectacquisitionofbothspecificandgeneralinformationandformemoryofbothspecificandgeneralinformation.Theinfluenceofvisualmapcomplexityandtwomethodsofsymbolization(choroplethandshadedisoplethmaps)oneachaspectofcomplexityisevaluated.Thoughisoplethmapsprovetobeconsistentlylesscomplexthanchoroplethmaps,theonlysignificantdifferenceineffectivenessbetweenthemethodsisformemoryofgeneralpatterns,inwhichcaseisoplethmapsaremoreeffective.Mapcomplexityisfoundtohavetwocomponentsthatinfluenceeffectivenessinquitedifferentways.Complexityofamappeddistributionisinverselyrelatedtoeffectivenessofmapsincommunicatinggeneralpatternsbuthaslittlerelationtocommunicationofspecificdetails.Thesecondaspectofcomplexity,thenumberofclasses,isinverselyrelatedtocommunicationofspecificdetailsbutexhibitslittlerelationshiptocommunicationofgeneralpatterns.HEeffectivenesswithwhichthematicmapscommunicatespatialinformationhasreceivedconsiderableattentioninthecartographicliterature.Determinationofmapeffectivenesshasrelevanceforanyoneusingthematicmapstoinstructstudentsorillustrateresearchresults.Forexample,thechoiceofwhetherornotamapshouldbeproduced,andifso,whatkindofmap,ismostappropriaymadeinrelationtothemap'spotentialforeffectivecommunicationofthenecessaryspatialconcepts.Avarietyoffactorsarelikelytoinfluencemapeffectiveness,includingtechnicalskillsofthe constructingthemap,materialsandreproductionmethods,amountofinformationpresented,visualmapcomplexity,methodsofsymbolization,themappercipient'sunderstandingandperceptionofthatsymbolization,andphysicalandmentalabilitiesofthepercipient.'Ofthesefactors,twoareofspecialinteresthere:complexityandmethodofsymbolization.Complexityisofinterestbecauseofitspossiblenegativeimpactoneffectiveness.Manyresearchershavearguedforlesscomplexmapstoavoidconfusingthemapreader(Monmonier1974).Thoughitisunlikelythattherelationshipbetweencomplexityandeffectivenessisasimplelinearone,itseemsreasonabletohypothesizethatsomerelationshipdoesexist.Symbolizationisofinterestbecauseitcanbemosteasilycontrolledbythemapmakerandislikelytoproducethegreatestchangeintherepresentationofdata.Cartographicre-searchdirectedtowardsymbolizationhasfocusedonindividualsymbolizationmethodsandattemptstorefinethemtoimprovemapeffectiveness.Suchresearchhasresultedinguidelinesfortheuseofspecifickindsofsymbolization.Whenfacedwiththetaskofproducingagraduated-circlemap,forexample,amapmakerhasanobjectivebasisfromwhichtocomparetherelativemeritsofsquare-rootscalingandperceptuallyadjustedscaling.Littleattention,however,hasbeengiventocomparingdifferentkindsofsymbolization.Noobjectivecriteria,there-fore,areavailableforevaluatingtherelativemeritsofalternativesymbolizationmethodsthatmaybeappropriateforrepresentingspecificdata(e.g.,agraduated-circlemapversusadotmapforpopulationdata).Thegoalofthepresentstudyistoexaminetherelationshipbetweencomplexityandeffectivenessoftwoformsofsymbolization,choroplethandshadedisoplethmaps.Thesetwoformsofsymbolizationareselectedbe-causeagivensetofdanoftenberepresentedappropriaywitheithermethod,andpreviousresearchhasdemonstratedthatisoplethmapsareconsistentlylesscomplexthanchoroplethmaps(MacEachren1982).Thissuggeststhatisoplethmapsmayprovetobemore"effective,"ifindeedthereisaninverserelationshipbetweencomplexityandeffectiveness.Butjustwhatismeantbythetermeffectiveness?Evencursoryconsiderationrevealsthateffectivenesscanbedefinedonlyinrelationtoagivenneed.Ifamapistobeusedforselectingorfollowingroutes,forexample,effectivenesswillberelatedtothesuccesswithwhichamapreaderisabletodistinguishbetweenmajorandminorhighwaysortheeasewithwhichplacenamescanberead.Ontheotherhand,fortheintroductorygeographystudentfacedwiththetaskofdescribingtherelationshipbetweentemperatureandvegetation,effectivenessmaybedefinedastheeasewithwhichpatternscanbedistinguishedandcompared.Howwedefineeffectiveness,then,dependsontheuseofthemap.Amapjudgedeffectiveinonecasemayproveoflimitedusefulnessinanother.Mapscanprovidespecificandgeneralin-formation.Thesearenotdiscretecategoriesbutaretwoendsofacontinuumalongwhichallinformationcontainedinamapwillfall.Mapeffectiveness,then,canbejudgedatvariouslevelsofgeneralization,andtheeffectivenessofanygivenmapislikelytovaryasthelevelofgeneralizationrequiredvaries.Beyondcategorizingthekindofinformationthatmightbeobtainedfromamap,weshouldalsoconsiderthesubsequentuseofinformation.Twocategoriesareagainevident:directacquisitionofinformationforimmediateuse,andstorageinandretrievalfrommemoryforsomelateruse.Directacquisitionofinformationforimmediateuseisdependentuponinterpretationandunder-standingoftheinformationpresented.Storageandretrievalfrommemoryalsorequireinterpretationandunderstandingofthein-formation.Inaddition,however,storageandretrievalaredependentuponorganizationofinformationandcompatibilityofthatinformationwithpreviouslyacquiredknowledge.Thesetwocategoriesofinformationuse,combinedwiththecategoriesofinformation,resultinfourcriteriabywhiapeffectivenesscanbeevaluated:effectivenessindirectacquisitionofbothspecificandgeneralin-formationandmemoryforbothspecificandgeneralinformation.Althoughthereislikelytobemuchvariationamongspecifiksorfordifferentformsofsymbolization,itshouldbepossibletoformsomegeneralizationsthatwillholdforeachofthesefourcategoriesofeffectiveness.PreviousStudyofMapPreviousresearchdealingwithmapeffectivenesshasconcentratedalmostexclusivelyondirectacquisitionofinformation.Topicsconsideredincludevalueestimation(Flannery1971;Crawford1973;Kimerling1975),patterncomparison(i.e.,estimationofsimilarity)(McCartyandSalisbury1961;Olson1970;Muehrcke1973;LloydandSteinke1976),andpatternidentification(i.e.,identificationofregions)(Jenks1973;Dobson1977;McCleary1975).Variousmethodshavebeendevelopedforevaluatingtheabilityofpercipientstoperformthesetasks.Thechoiceofmethodisrelatedtothenatureofthesymbolizationandtowhetherspecificorgeneralinformationisofinterest.Thosestudiesdealingwithacquisitionofspecificinformationhaveconcentratedonvalueestimation.Methodologiesforevaluatingtheaccuracywithwhichvaluescanbeestimatedcanbedividedintothoseusingdirectandthoseusingindirectscaling.Thelatterinvolveshavingsubjectsperformsometasksuchaspartitioning,asusedbyKimerling(1975)forgraytones.Directscaling,asitsnameimplies,isasimplerandmoredirectmethodforevaluatingacquisitionofspecificdetails.Inthismethodsubjectsaresimplyaskedtoestimatethemagnitudeofaparticularstimulus.Graytones(StevensandGalanter1957)andgraduatedcircles(Flannery1971)areamongthesymbolsevaluatedusingthisapproach.Greatervariationexistsamongmethodsforexaminingdirectacquisitionofgeneralpat-ternsthanamongmethodsdealingwithspecificdetails.Moststudies,however,haveemployedeitherpatterncomparisonorpat-ternidentificationasthemeasureofeffectiveness.McCartyandSalisbury(1961),inanearlyattempttoevaluatethematicmapeffectiveness,examinedsubjects'abilitiestocomparethepatternofisoplethmappairsbyaskingthemtoestimatethecoefficientofcorrelation,r,betweendistributions.Olson(1970)questionedtheusefulnessofaskingsubjectstoestimater,becausethisapproachassumesthatthemapshavebeendesignedtoreflectit.Shedemonstratedtheadvantages,overthisprocedure,ofaforced-choicetestinwhichsubjectswereaskedtodeterminewhichoneofapairofmapswasmorelikeathird.Muehrcke(1973)extendedtheuseofmapcomparisontaskstotheevaluationofalter-nativemethodsofsymbolization.Hecomparedtheeffectivenessofdot,choropleth,isarithmic,shadedisarithmic,andprofilemapsincommunicatingthedegreeofsimilaritybetweenmappeddistributions.Patternidentificationisthefocusofthesecondapproachtomeasuringtheeffectivenessofmapsincommunicatinggeneralpat-terninformation.Theextenttowhichpatternscanbeidentifiedhasbeenevaluatedonthebasisofsubjects'abilitiestooutlineregions.Thismethodhasbeenappliedtobothchoroplethanddotmaps(Jenks1973;McCleary1975;Muller1979).Owingtothegreatdiversityinsizeandshapeofregionsvisualized,however,ithasproveddifficulttointerpretresultsofsuchregionalizationtasks(Jenks1973).Inspiteofthevolumeofworkconcernedwithdirectacquisitionofmapinformation,thematterofincorporatingtheconceptualimageofthemapintomemoryhasbeenlargelyignored.Steinke(1979),inoneofthefewstudiesofthisaspectofmapeffectiveness,examinedtheeffectivenessofgraduatedcirclemapsinfacilitatingthestorageandretrievalfrommemoryofthepatternofthedistribution.Twoapproachesexistbywhicheffectivenessforstorageandretrievalofmapinformationcanbemeasured.Subjectscanbepresentedwithataskrequiringtheuseofin-formationthatappearedonthemap(withthemapnolongerpresent)ortheycansimplybeaskedtoreconstructthemapfrommemory.Steinke(1979)chosethelatterapproachandexaminedtherelationshipbetweenvisual-searchpatternsandtheabilityofrespondentstoreconstructgraduated-circlemapsfrommemory.Resultsindicatethatcommunicationwasmosteffectivewhenfixationtimesonmaplocationswereshortandwhenalargeproportionofthefixationswereonthebodyofthemap.Itwasalsoshownthatareductioninperipheralinformation(i.e.,title,legend,scale,northarrow,andneatline)resultedinbetterreproductionoftheoriginalmappat-tern,apparentlybecausetheproportionofthetotalfixationtimespentonthemapbodywas2符號化和綜合化方法對專