本发明涉及地图制作领域，尤其涉及一种多显示级别地图的制图方法。
背景技术：
基于多维度计算的地理信息数据抽稀及地图制图技术主要分为数据抽稀和地图制图两部分。数据抽稀作为地图制图的数据处理环节存在，通过基于多维度计算的数据抽稀算法对海量地图兴趣点数据的处理，生成地图制图环节中各地图显示级别所需的兴趣点显示内容，以达到在保证地图制图美观的前提下，优先显示重要性更高的兴趣点数据，达到制图者最主要的制图效果要求。
传统的地图数据抽稀主要有两种处理思路，一种是按百分比进行抽稀，另一种是以本身的稀疏程度进行抽稀。第一种按百分比抽稀的方式只是单纯的减少数据量，并不考虑数据的空间位置，随机对数据进行缩减；第二种抽稀方式仅考虑原有数据的稀疏程度，抽稀后的结果是在保留原有的稀疏趋势进行数据缩减。这两种抽稀方式共同的缺点是没有考虑到数据的重要性，仅仅是起到缩减数据的作用，并不能体现出制图者对重要数据的显示要求。
传统的地图抽稀办法仅仅是对数据量的简单抽稀，起到精简地图内容，达到一定程度上的美观效果。其本质上并没有考虑数据的属性、类型和重要性，无法做到对于重点数据的优先抽稀保留，无法体现出制图者对地图显示内容的真实需要。
传统的地图抽稀办法是根据数据的空间位置关系进行抽稀，属于单一维度的抽稀计算，实质上是没有针对其它维度的抽稀算法支撑的，所以仅仅只是从空间分布的角度去处理数据。
技术实现要素：
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种多显示级别地图的制图方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
一种多显示级别地图的制图方法，包括以下步骤：
s1、权重表处理，通过制定兴趣点标准分类代码表，并对分类类别设置权重值，构成权重表；
s2、数据权重转换，制定分类代码转换对照表，将现有地理信息数据转换后按权重表赋值；
s3、数据抽稀，计算各个显示级别的抽稀半径内的待抽稀地理信息数据最终权重值，最大权重值的数据为该显示级别下的抽稀结果；
s4、制图配图，将抽稀后的地理信息数据导入地图工程制图。
具体地，上述步骤s1具体包括以下步骤：
s11、将各个兴趣点的分类代码整合，并制定成为兴趣点标准分类代码表；
s12、根据兴趣点的分类级别对兴趣点分类代码表内各个具体分类设置权重值，制定权重表；
s13、对权重表进行检验，与现有地理信息数据进行关联查询，判断所有数据的分类是否均包含在分类代码表和权重表内；
s14、若存在未包含的分类，则跳转至步骤s11。
具体地，上述步骤s2具体包括以下步骤：
s21、确定地理信息数据中的分类字段，将其与标准分类代码表匹配，制定分类代码转换对照表；
s22、通过分类代码转换对照表对地理信息数据进行分类代码赋值，将地理信息数据赋予标准分类代码值；
s23、通过权重表对地理信息数据进行权重赋值，完成对地理信息数据中各条数据的权重值标准化。
具体地，上述步骤s3具体包括以下步骤：
s31、将待抽稀的地理信息数据所在范围进行网格化处理，网格边长d，将总范围分割为多个d×d的网格集；
s32、将待抽稀的地理信息数据按已有的网格集进行网格划分，将数据序列号与网格序列号绑定，将所有数据划分至各个网格内；
s33、对各个显示级别的地图设定不同的抽稀半径r，地图比例尺越小抽稀半径越小；
s34、对某个显示级别的地图进行抽稀，遍历所有网格集，并获取各个数据的最终权重值q0，计算公式为：
q0＝q0+10×a×(1-d0/r)
式中：q0为某个数据在步骤s23中获取的标准权重值；
a为距离转换系数，其值为3；
d0为该数据距离中心点的距离；
s35、分析网格内各数据的最终权重值，取最终权重值最大的数据为该显示级别下网格抽稀的最终结果，并记录最终结果字段标识；
s36、重复步骤s34和步骤s35，获得所有显示级别的地图的全部网格的抽稀结果。
具体地，上述步骤s4具体包括以下步骤：
s41、将步骤s36中的抽稀结果导入地图工程；
s42、设定某个显示级别地图的显示条件，并在仅在该条件下将该级别下的抽稀结果字段标识；
s43、完成所有显示级别的显示条件，完成制图。
本发明的有益效果在于：
1、降低抽稀算法的时间复杂度和空间复杂度，通过网格化处理，将复杂的空间数据分布按一定的网格数据组织形式进行分组，在优化算法计算时间的同时，解决杂乱的空间数据分布对抽稀造成的多样化复杂程度；
2、设计完成兴趣点数据抽稀权重对照表，包括对数据分类的整理和对各分类权重值的设定，以满足重要兴趣点权重值偏大的原则为标准，形成通用的兴趣点权重清单，解决后期多批量数据统一的处理方式；
3、以权重对照表为重要级依据，按地图显示级别分级完成数据抽稀。通过对数据名称、类型、权重和空间位置等多个维度的综合计算，得出空间布局最合理、数据重要性表达最全面的数据抽稀结果。
具体实施方式
下面对本发明作进一步说明：
本发明一种多显示级别地图的制图方法，包括
s1、权重表处理
s11、将各个兴趣点的分类代码整合，并制定成为兴趣点标准分类代码表，同时将兴趣点分类代码按大、中、小三个级别进行规划，便于进行权重值设定，大级别内分类权重值设定大，小级别内的分类权重值设定小；
s12、根据兴趣点的分类级别对兴趣点分类代码表内各个具体分类设置权重值，权重值的范围在10-90之间，原则上设置整十位权重，各别特别的分类可设置个位数值，最终形成权重表；
s13、对权重表进行检验，与现有地理信息数据进行关联查询，判断所有数据的分类是否均包含在分类代码表和权重表内，若存在未包含的分类，则跳转至步骤s11。
s2、数据权重转换
s21、确定地理信息数据中的分类字段，将其与标准分类代码表匹配，制定分类代码转换对照表，其具体方法可为将分类字段导出为文本或表单，关联上步骤s1中生成的标准分类代码表，进行自动匹配，自动匹配完成后再进行人工匹配；
s22、进行分类代码转换操作，通过分类代码转换对照表对地理信息数据进行分类代码赋值，将地理信息数据赋予标准分类代码值；
s23、通过权重表对地理信息数据进行权重赋值，完成对地理信息数据中各条数据的权重值标准化。
s3、数据抽稀
s31、将待抽稀的地理信息数据所在范围进行网格化处理，网格边长d＝100，通过网格化处理降低算法的时间复杂度，将总范围分割为多个100×100的网格集；
s32、将待抽稀的地理信息数据按已有的网格集进行网格划分，将数据序列号与网格序列号绑定，将所有数据划分至各个网格内，降低算法的空间复杂度；
s33、对各个显示级别的地图设定不同的抽稀半径r，地图比例尺越小抽稀半径越小；
s34、对某个显示级别的地图进行抽稀，遍历所有网格集，并获取各个数据的最终权重值q0，计算公式为：
q0＝q0+10×a×(1-d0/r)
式中：q0为某个数据在步骤s23中获取的标准权重值；
a为距离转换系数，其值为3；
d0为该数据距离中心点的距离；
s35、分析网格内各数据的最终权重值，取最终权重值最大的数据为该显示级别下网格抽稀的最终结果，并记录最终结果字段标识；
s36、重复步骤s34和步骤s35，获得所有显示级别的地图的全部网格的抽稀结果。
s4、制图配图。
s41、将抽稀结果导入地图工程；
s42、设定某个显示级别地图的显示条件，并在仅在该条件下将该级别下的抽稀结果字段标识；
s43、完成所有显示级别的显示条件，完成制图。
本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。