空间面群目标几何相似度计算模型

本文针对空间面群目标提出了一种几何相似度计算模型。首先,利用拓扑关系概念领域图定义了面群之间的拓扑关系相似度;然后,对不同类型的面状目标选用合适的"降维"方法处理为"线群"目标,利用方向均值定义线群之间的方向关系即面群目标的方向相似度,以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离关系即面群目标的距离相似度。最后,结合面群的长度和平均长度、面积和平均面积,面密度及紧致度,建立了面群目标几何相似度计算模型,以对面群目标相似度进行整体度量。该模型综合考虑了空间面群目标的几何特征和空间关系特征,并对其作了适当的权重分配。从时间邻近度和尺度邻近度角度,本文设计了2个实验,结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观空间认知。     

基于拓扑谓词的空间拓扑关系相似性度量模型与应用

空间拓扑关系相似性度量是空间数据相似性度量的重要组成部分,它是空间数据检索和空间场景相似查询的基础和关键。本文旨在建立一种能够同时度量简单和复杂拓扑关系间的相似性度量模型。首先,以9个拓扑谓词提出一种简单拓扑关系间相似性度量方法,即定义简单拓扑关系之间距离为两个9交集矩阵之间的距离,从而得到简单拓扑关系之间的相似度。然后,综合考虑实体集合间的数量相似度和维数相似度,建立实体集合间的简单拓扑关系相似性度量模型,并在上述实体集合间简单拓扑关系相似性度量的基础上,采用分解-组合的策略先将复杂拓扑关系分解为若干个局部拓扑关系,通过组合局部拓扑关系之间的相似度,直至建立复杂拓扑关系间的相似性度量模型。实验表明,制图综合中的选取对空间实体集合之间拓扑关系相似度的影响最大,其他因素影响较小,因此,其能以拓扑关系相似度来度量制图综合对拓扑关系的改变程度。     

面向区域增量更新的等高线群混合相似性度量模型

等高线是一种以曲线群簇展现地表起伏形态的表达方式,多源等高线数据之间的相似度能够反映地形地貌的变化程度,因此等高线群的相似性度量是地形图更新、多源数据融合及制图综合领域的关键环节之一。当前的等高线相似性度量方法主要基于要素的单一拓扑特征或几何特征,由于地理空间数据的复杂性和地理要素变化的多样性,这种通过计量多源数据数据单一特征之间的相似与差异程度的方法并不能完整表达多源数据之间的异同,在变化复杂区域、图幅边界区域以及等高线分布密集区域会导致不一致问题。因此,本文引入空间相似度理论,综合探讨了等高线群的相似性层次结构;研究了拓扑特征和几何特征在等高线群相似性度量中的关系和作用机理,构建了等高线群相似性层次结构;讨论了其中各个影响要素的相互关系和相似性度量方法,提出了一种基于拓扑特征和几何特征的区域等高线群混合相似性度量模型,并利用层次分析方法求解各级相似元的权重系数。通过模拟实验和真实数据实验对本文方法的可靠性和有效性进行验证,结果表明：本文提出的等高线群混合相似性度量模型能够定量描述不同尺度不同来源等高线群之间的相似与差异程度,并具有较好的有效性和可靠性;根据本文的混合相似性度量结果和更新阈值之间的关系,对满足更新要求的变化区域实施局部更新,且精度检验表明论文方法能够为等高线数据的更新应用提供可靠依据。     

河系几何相似性的层次度量方法

已有的线群目标几何相似性度量方法主要基于数理统计的思想,通过统计整体变化信息计算几何相似性,缺少对局域特征的表达,并不适用于具有高度分形特征的河系。为此,本文将河系几何特征划分为3层次的信息特征：单条河流的形状特征、局部区域的结构特征、全局范围的分布特征。首先,结合角链码法与Hausdorff距离计算单条河流的形状相似度;然后,根据 “二八定律”确定局部特征区域,通过坐标系转换计算M： N的河系局域结构相似度;最后综合整体描述子得到全局分布相似度,并在该基础上,构建差异指标进行河系多尺度相似性计算与综合质量评价。实验表明,该方法的计算结果优于均值指标法,能有效应用于制图综合的质量评价。     

群组目标空间方向关系建模

已有的空间方向关系描述模型大都针对空间单个目标,对于群组目标空间方向关系计算模型却鲜有研究和论著。为此,提出适用于群组目标空间方向关系的定性描述与定量计算模型。首先,群组目标空间方向关系定性描述模型利用带约束的Delaunay三角剖分与动态阈值“剥皮”法求得了源目标群分布边界多边形;然后,以方向关系矩阵模型为依据对其方向关系进行了定性描述与建模;其次,运用数学形态变换理论对参考目标群进行“膨胀”,求解“膨胀”后的参考目标群与源目标群的交集;最后,在此基础上结合地学信息图谱相关理论实现了群组目标空间方向关系的定量计算与建模。实验表明,群组目标空间方向关系定性描述模型较好地顾及了群组目标的空间形态对空间方向关系的影响,能够对空间方向关系做出较为准确的定性判断;群组目标空间方向关系定量计算模型实现了群组目标空间方向关系的精确定量描述,且能够以形象直观的方式对群组目标空间方向关系进行可视化表达。2种模型较好地解决了群组目标空间方向关系的描述与计算问题。     

街道路网形态对太原市城区旅游资源空间分布影响研究

以太原市城区旅游资源为研究对象,采用核密度分析法、平均最近邻指数、标准差椭圆和空间句法模型,分别从旅游资源空间分布特征和街道路网形态对旅游资源分布的影响,研究旅游资源分布规律。结果表明:①太原市城区旅游资源呈单核集聚分布,分布方向为“东北-西南”走向,与街道路网方向相似。②不同类型旅游资源空间分布类型、方向和核心具有差异性。其中自然景观类旅游资源呈多核心均匀态势,分布方向为“西北-东南”向模式。③不同尺度下,无论对于整合度还是选择度,全局性路网核心与局部性路网核心在分布形态上呈现出延续性和相似性的特征。④相同尺度下,与整合度相比,太原市城区街道路网穿行能力核心呈现外扩型的分布特征。⑤太原市城区旅游资源空间分布一定程度上依赖于街道路网形态。休闲娱乐类旅游资源高度依赖路网结构,其中受路网整合度的影响大于选择度的影响;人文景观类对街道路网依赖性一般;自然景观类旅游资源与街道路网相关性较低,几乎不受城市街道路网的影响。     

线状空间数据传输的几何相似性度量算法与实验分析

 同一地物在不同比例尺或者不同来源的地图上通常存在着相似性,对于图形几何形似性度量方法的研究有利于地图编制、查询、匹配、更新。线状地物要素在地图中占有很大的比例,因此,本文以线状空间目标为例,在前人的基础上给出了线状空间数据的几何图形相似性度量模型:(1)以差异距离作为相似性特征的位置相似度;(2)以分形维数作为相似性特征的形状相似度;(3)以长度或者周长作为相似性特征的大小相似度。相对于(3)大小相似度而言,(1)位置相似度、(2)形状相似度综合考虑了几何图形整体统计的方法和局部几何特征结构。完成多尺度传输的线状空间数据几何相似性度量实验,并对数据传输量与几何相似性度量方法进行比较,实验结果表明:基于广义Hausdorff距离模型的中位数Hausdorff距离的位置相似性对于空间数据渐进性传输具有稳定性和可行性。最后,总结了本文的研究成果,并展望了该方向进一步研究的若干问题。     

基于等角边界距离相似性的遥感影像面状图斑匹配研究

基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法。然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度。本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法。① 从面目标的质心以10°为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;② 提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③ 从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验。通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了13.8%;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90%以上。通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80%以上。本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法。     

耦合尺度的地理实体空间相关度算法的建立与应用

传统的地理实体空间相关度算法存在适应的实体和拓扑关系类型较少、没有考虑空间尺度依赖性而导致数据区分能力差的问题。本研究提出一种能依据指定的空间尺度（本文所指“空间尺度”是指定的地理空间范围）,计算出相应的地理实体空间相关度的算法。该算法以地理学第一定律和Egenhofer关于空间相关度的论述为理论依据,分析点、线、面实体的拓扑关系和度量关系而建立不同的相关度计算公式。通过对比分析,本算法不仅能计算出不同类型和不同拓扑关系下的地理实体间相关度,而且计算结果随着空间尺度的变化而改变,与人类通常的认知相符合。最后,以地理空间数据检索为例,介绍了本算法的应用。与传统的关键词匹配检索方法相比,应用本算法能提高数据检索的F1-measure值,并且能对文档按照与检索词的相关度进行排序。本算法可应用于地理信息检索、数据发现、数据推荐和关联数据等领域。     

多尺度点–线目标拓扑关系不一致性探测方法

不一致性探测对提高多尺度点–线目标拓扑关系一致性处理的科学性和效率具有十分重要的意义。道路和居民地作为基础地理空间数据中两类最重要的地图要素,两类要素之间拓扑关系在不同尺度地理空间数据中的不一致性问题十分突出。本文以同名点状居民地与线状道路为例,研究了多尺度地理空间数据的拓扑关系不一致性问题,提出了基于拓扑距离的多尺度点–线目标拓扑关系不一致性探测方法,并进行了实验验证。研究表明,本文方法识别出的拓扑关系不一致性结果,可以作为不同尺度数据中点–线目标拓扑关系一致性处理的依据。     

一种逐级合并OD流向时空联合聚类算法

现有OD流向聚类多将O点和D点相分离或者将OD流向看作4维空间的数据点进行聚类处理,忽视了流向长度、方向、时间对流向聚类的影响。本文以流向作为研究对象,提出一种基于流向间相似性度的逐级合并OD流向时空联合聚类算法。首先在充分研究OD流向的空间信息和时间信息的基础上,构建合理的OD流向间时空相似性度量方法,对OD流向间的时空相似性进行量化;然后提出逐级合并OD流向聚类策略,优化类簇合并的顺序,以减少层次聚类的时间开销,实现OD流向的时空联合聚类。以成都市的滴滴出行OD数据和纽约市出租车数据为例对本文方法进行了验证,结果表明：① 本算法聚类获得的流向类簇不仅带有空间特征还具备时间特征;② 在不同参数下本方法可以得到不同时空尺度的聚类结果;③ 与现有较高水平的流向聚类算法相对比,本文方法的聚类效果更好。这体现在流向类簇内部的流向之间有着充分的相似性,以及本文方法不仅可以提取出显著的流向类簇,还可以提取出非热点区域之间的流向类簇。本算法顾及空间因素和时间因素,可以通过调整时空相似性度量方法中的时间参数和空间参数以实现不同时空尺度的流向聚类,这使得从不同时空角度研究城市居民出行模式成为可能。本文提出的OD流向时空联合聚类算法从联合时间信息和空间信息的角度获得对运动数据的新见解,有助于合理全面地研究居民的移动模式、区域之间的空间联系、已知出行结构的确定以及出行目的的探索,是后续一系列分析工作的基础。     

Douglas-Peucker算法全自动化的多尺度空间相似关系方法

地图综合本质上是空间相似变换,研究Douglas-Peucker算法及其参数的设置,实质是研究算法的最佳距离阈值与尺度变化间的定量关系,但目前二者关系未知,导致参数设置及化简结果的选择主观性强。为此,提出以多尺度线要素空间相似关系为契合点,利用阈值参数寻优原理确定二者间定量关系,以实现基于DP算法线要素的全自动化简。结果表明：① 二次函数是描述最佳距离阈值与尺度变化间定量关系的最优函数;② 针对来源于相同地理特征区,如长江下游平原,的线要素可行,利用同一最佳距离阈值可实现基于DP算法线要素的全自动化简,且化简结果与已有成果数据吻合度较高;而来源于不同地理特征区域,如长江下游平原和江淮平原,的线要素,用同一最佳距离阈值化简是不合理。因此,应选择不同的最佳距离阈值,以实现不同地理特征区域线要素的DP算法全自动化简。     

顾及地理实体的地名信息检索方法研究

随着在线电子地图应用的普及,地名信息检索已成为相关研究领域的热点,并取得了丰富的研究成果。然而,这些研究主要侧重于检索效率和文本关键词匹配质量的提高,并未顾及实际应用需求和地名信息检索方法的矛盾。本文通过分析地理实体和地名的特征及关系,提出将二者相融合来研究地名信息检索的形式和方法,从数据特征和应用场景的角度出发,提出顾及地理实体的地名信息检索模式,并实现对其的结构化表达,在该检索模式中将地理实体的属性特征和空间关系作为检索特征项;以检索模式为基础提出了基于地理实体相似度计算的地名信息检索模型,并深入研究了文本型属性与数值型属性综合的属性相似度计算方法,以及定性空间过滤与定量距离计算综合的空间关系相似度计算方法;最后,通过实验验证了顾及地理实体的地名信息检索方法的可行性和检索质量。实验结果表明,该检索方法既能实现精细化和空间化的检索需求,也能保证检索结果的准确度。     

空间点集自动概括方法的优化设计

在考虑空间点集整体结构的前提下,从系统的观点和人类视觉的角度出发,把空间点集划分成三个子集:边界点子集、聚集中心子集和内部点子集。对于边界点子集采用并改进Delaunay三角网方法确定边界点以及边界点的取舍;对于聚集中心,采用模糊聚类分析方法确定中心点子集的组成。最后在确定边界点子集和聚集中心子集的前提下,设计内部点子集自动化简的最优化方法。     

面向多分辨率DEM的河网相似性测度与分析

河网是地形结构的核心要素,能够有效地反映DEM对地表形态的刻画能力。实现不同分辨率条件下DEM河网相似性测度对DEM地形综合、DEM质量评估及DEM不确定性分析等研究具有重要意义。基于此,本文以黄土高原典型样区为研究区,基于5 m高精度DEM建立的多分辨率DEM数据集,构建了地形特征自适应的DEM河网自动提取方法,建立了综合拓扑关系、方位关系、距离关系及属性特征四维信息的河网相似性度量模型,并分析了河网相似性变化特征及其与地形参数的相关性。实验结果显示,河网自动提取方法的制图精度和用户精度均在90%以上,总体精度优于Passalacqua等提出的GeoNet方法,能够有效实现不同分辨率下河网较高精度提取;河网相似性度能综合反映河网空间分布特征的差异性,河网相似度与分辨率变化率之间的幂函数关系R²达0.978,且河网相似度与高程、坡度中误差分别表现为幂函数和对数函数关系,后者对数关系显著性优于前者幂函数关系。研究表明,在以河网作为DEM构建重要数据源的背景下,本文的研究成果可为DEM质量及其应用适宜性的定量评价提供基础。     

基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局

基于大数据进行城市服务设施空间格局分析已成为一种新的研究热点,而餐饮业是城市服务业的典型代表,因此通过开源大数据对城市餐饮业的空间布局进行研究具有重要的意义。本文以北京地区作为研究区,采用网络爬虫技术获取大众点评上153 895家餐饮店数据,引入基于密度的CFSFDP聚类算法从空间分布密集度和人均消费等级方面对餐饮业背后蕴含的地理聚集特征进行分析。研究发现：① 北京地区餐饮店总体呈现多中心的空间分布特征,其集聚程度以主城区为核心向外逐级递减,并明显表现出围绕重要商圈、旅游景点和住宅区进行布局以及沿交通轴线扩展的趋势;② 不同人均消费水平的餐饮店呈现等级体系特征,即高档餐馆少而集聚,中低档餐馆多而散的分布特点;③ 餐馆分布密集程度和定价表现出接近市场和消费者的特征。同时,本文综合空间集聚特征和消费水平2项指标对影响餐饮店集群空间分布格局的因素进行了分析,以期为政府规划部门进行城市商业空间布局研究提供借鉴。