一种面向化简的海岸线弯曲识别与结构化表达方法

海岸线弯曲识别与结构化表达是海岸线自动化简研究的基础。分析现有曲线弯曲识别与结构化表达方法用于海岸线化简中存在的问题;在通视分析相关理论基础上,面向海岸线化简应用,提出一种基于完全可视区间的层次弯曲渐进识别方法;根据弯曲间关系利用多叉树结构存储弯曲,实现海岸线结构化表达。通过对比实验,证明本文方法识别海岸线弯曲更加精细准确、层次性强,能更加细致地表现海岸线结构特点,也验证了本文方法适用于海岸线多尺度化简应用。     

一种河口湾海岸线渐进化简方法

形态复杂的河口湾海岸线自动化简是当前线要素化简研究的难点之一。在现有研究基础上,结合地理特征影响下河口湾海岸线形态特点及海图综合约束,提出一种河口湾海岸线渐进化简方法。该方法以约束Delaunay三角网为支撑构建河口湾骨架线二叉树模型,结构化表达河口湾海岸线形态特征;基于此模型,通过叶子流路渐进取舍、"退化"充分化简细小弯曲或弯曲细小部分,通过局部夸大消除河口湾内视觉冲突等,实现河口湾海岸线化简。试验结果表明,该方法充分化简目标尺度下不可视的局部细节,顾及河口湾海岸线整体形态特征保持,在几何层次、地理层次上都具有一定优越性,适于多种形态河口湾海岸线化简应用。     

顾及地理特征保持的溺谷海岸线化简算法

在溺谷海岸成因、地理特征分析基础上提出顾及地理特征保持的溺谷海岸线化简算法。该算法利用Delaunay三角网为支撑几何结构建立河口层次树模型表达溺谷海岸线特有的河口树枝状特征,通过次要河口的删除实现岸线化简。试验结果表明该算法保持了溺谷岸线树枝状特征,同时具有自身拓扑一致性、保证航海安全性等优点。     

以弯曲骨架线为化简指标的海岸线综合方法

针对海岸线综合中以弯曲高度和弯曲深度为化简指标的不足,提出了以弯曲骨架线为指标的综合方法。在基于曲线单调段的弯曲识别的基础上,通过弯曲部位三角网的构建提取了弯曲骨架线。结合＂扩陆缩海＂原则进行了海岸线综合实验,验证了该方法在保持海岸线形态特征方面的有效性与可行性。     

Delaunay三角网支持下的海图等深线化简

等深线化简是海图综合的重要研究内容。针对现有化简方法存在的化简弯曲识别不准确、化简不彻底等问题,提出了一种Delaunay三角网支持下的等深线化简算法。首先,对等深线构建约束Delaunay三角网,实现了等深线弯曲结构的二叉树表达;其次,基于约束Delaunay三角网结构,改善了等深线上需要化简弯曲的识别方法;最后,设计了多种化简手段,建立了新的等深线化简模型,实现了对等深线形状的彻底化简。实验结果表明,化简结果能够满足航行安全要求,等深线的主要弯曲特征得到了有效保持和清晰表达,化简精度符合制图要求,且能够有效避免自交。     

采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法

针对道路化简后可能导致要素间空间关系前后不一致的问题,提出了一种采用弯曲进行道路化简冲突避免的方法。首先,以弯曲为单元分析道路化简前后弯曲的形态变化规律,对化简过程产生的要素间空间冲突类型进行了归纳和总结;其次,基于道路弯曲与要素之间的空间关系,提出了相应的冲突判别规则;最后,利用弯曲化简的可控性和弯曲组的间接化简策略实现对化简冲突的避免。试验表明,该方法能有效地识别和避免道路化简产生的空间冲突,确保化简前后道路与其他要素空间关系的一致性。     

一种顾及空间关系约束的线化简算法

线要素化简在制图表达与综合领域一直是研究的热点和难点之一。然而,经典化简算法多针对单独线要素进行处理,缺乏对该线要素与周边线要素之间整体空间关系的考虑,并且,存在计算结果生硬(D-P算法)、局部极值点缺失,特别是在曲度较大之处出现相交异常(L-O算法)等问题。为此,本文提出一种顾及空间关系约束的线化简算法,建立线要素全局化简方法(LGSM)和矢量位移、面积位移等5类评价指标。采用等高线、河流和道路3类线要素实际数据进行了试验,充分检验了本文算法的优越性,其处理结果符合开方根模型规律,降低了曲线复杂度,在保证全局空间关系不变条件下,不仅更好地保持了曲线整体形状特征,而且光滑美观、精度高。     

顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简

鉴于常规曲线化简方法应用于水系曲线化简时难以顾及水系要素的三维特征及其拓扑关系,本文提出了一种顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简方法。该方法首先对D-P算法进行三维扩展,实现水系中单条河流三维曲线化简,然后构建水系树结构表达其拓扑关系,最后按照水系树的层次顺序依次进行河流曲线化简和干流与支流的拓扑关系重构。试验结果表明,该方法化简精度高,既能保持水系的三维形态特征,又能保证河流交汇处的拓扑一致性。     

DP算法自动实现方法：以河流化简为例

曲线化简是自动地图综合的重要内容,但其中广泛应用的DP(Douglas-Peucker)算法却是非自动化的,原因是需要在算法执行之初由人工输入距离阈值ε。为此,首先提出了一个多尺度曲线相似度的计算公式;然后基于该公式,以河流数据为例给出了地图比例尺与曲线目标相似度的函数关系推导方法和曲线目标相似度与ε的函数关系推导方法,进而得出了ε与比例尺的函数关系;最后实现了DP算法的自动化。实验研究表明,利用提出的自动化DP算法可以获得指定地理区域不同比例尺的水系要素的化简结果,化简结果与经验丰富的制图员的手工化简结果的相似度平均值为0.927,相似度总体表现良好,表明了该方法良好的可靠性和较高的智能化。     

曲线形态的结构化表达

以弯曲作为曲线形态的基本结构单元,分析曲线形态的空间结构特征,提出一种曲线形态的结构化方法,即利用约束Delaunay三角网模型,结合格式塔原则,对曲线形态进行结构划分,将曲线弯曲划分为基本弯曲和复合弯曲,并对弯曲特征进行识别,给出弯曲间空间结构关系的探测方法,并利用面向对象模型对曲线形态的结构化知识进行表示.实验结果证明,与曲线弯曲深度层次二又树模型相比,本文提出的曲线形态结构化方法在弯曲划分的视觉感受、曲线形态结构化知识表达的完备性、用于曲线化简的实际效果更优.     

两时期海岸线间变迁区域自动构建算法

当前对于涉及两个时期间海岸线蚀退型和淤积型区域的构建研究尚缺乏较为自动准确的方法。将两个时期的海岸线视为有向且无自相交的曲线,相互打断为若干有向折线段。通过总结各类型区域边界的构成规律,提出两时期海岸线间变迁区域的自动构建算法。构成变迁区域边界的海岸线折线段总是两个时期间隔出现,且有相同的起点或终点,移除构成某一变迁区域的所有折线段后,对其他区域的提取没有影响。据此规律,提取某一变迁区域边界上的所有折线段,利用其中的点构建区域,根据早期海岸线的方向,判断变迁区域的具体类型。以实际海岸线数据进行验证实验,结果符合预期。该算法可根据两个时期的海岸线,快速准确地提取出由水域变为陆地的淤积型区域和由陆地变为水域的蚀退型区域,为分析海岸线的时空变化特性提供辅助作用。     

河网汇水区域的层次化剖分与地图综合

对于具有网络状结构的河系数据的综合化简,判断河流分支在河网中的重要性需要考虑三个层次的结构信息:全局范围内的空间分布模式;局域环境下的分布密度;单条河流的几何特征。为提取这些结构化信息,本文基于网络分析运用Delaunay三角网模型建立了各级河流分支汇水区域的层次化剖分模型,其基本思想是将汇水区域划定当作“空间竞争”问题来求解,运用类似于Voronoi图的空间等剖分几何构造表达“袭水”过程,在各支流子系统内部及其环境之间通过Delaunay三角网骨架线确定汇水区域的分水岭。基于该层次剖分模型可计算河流分布密度、相邻河流间距、汇水范围及层次关系,进而推算出河系网中每一条河流的重要性系数,实现不同尺度下河流的综合选取。     

Complex Coastline Generalization

A combination of procedural algorithms and predicate logic formalisms is proposed to generalize complex coastlines. The advantage of this combined strategy is to cover both the geometric and conceptual aspects of the generalization process. The geometric part is dedicated to simplification and displacement operations for graphical presentation. The conceptual part handles the problem of river selection based on geometrical and semantic criteria. The derivation of a hierarchical model reflecting the hierarchical structure of the bay/river network of the coastline is a requirement for river selection. A case study was carried out, and results show an improvement over more conventional procedural approaches. The idea of building a hierarchical model to prepare the ground for feature selection can be applied to other hierarchically structured objects such as road networks or nested buildings in urban areas.     

保持移动速度特征的轨迹线化简方法

轨迹线数据实施化简处理对于缓解数据存储、传输压力以及后期的分析可视化效率具有重要意义。常规方法(如Douglas-Peucker算法)主要考虑线目标的几何形态结构,直接应用到轨迹线化简中容易丢失移动物体的运动状态特征。本研究从保持轨迹线隐含速度特征出发,提出了一种基于移动速度相似性原则的轨迹线层次化剖分与分区化简处理方法。首先,以相邻轨迹点构成的直线段为基本单元,在拓扑连接关系约束下基于速度指标对轨迹直线段进行层次化聚类,并将聚类结果组织为层次树结构;然后,以建立的层次树结构为约束条件对原始轨迹线实施分区处理,使得同一区域内轨迹线片段的中间点距首尾基准线的最大时间同步偏移距离小于设定的阈值;最后,依次连接各分区轨迹线片段首尾点导出化简结果。采用真实的车辆轨迹线作为试验数据,通过与其他多种方法进行对比分析验证了本文提出方法的有效性。     

制图综合中建筑物多边形的合并与化简

讨论了数字环境下顾及建筑物矩形几何特征的多边形自动综合算法,针对多边形之间的拓扑邻近与视觉邻近两种空间关系,提出了基于矢量和基于栅格的两种建筑物多边形合并方法。关于建筑物形状的化简,本文提出了矩形差分方法,并在此基础上建立了建筑物多边形化简的层次化途径。     

Otsu法、区域生长法及形态学相结合的遥感图像海岸线提取

针对现有的海岸线提取方法精度低,无法满足处理各种传感器卫星图像及对线性多样复杂的海岸线提取的需求,本文提出了一种将Otsu法、区域生长法及形态学相结合的遥感图像海岸线提取方法。并且通过试验证明,该海岸线提取方法可以充分发挥Otsu、区域生长法及形态学方法在提取海岸线方面的各自优势,大大提高了海岸线的提取精度。并利用该方法对两种不同的卫星图像数据进行海岸线提取,验证了该方法在不同条件下均有良好的适用性。