空间认知模式及其应用

从对不同空间模型的对比与分析入手,结合空间认知行为、神经系统科学和认知心理学的有关研究成果,对空间认知模式进行了研究。研究表明,“空间”的一般表现形式分为感知空间、认知空间和符号空间3种,不同的空间表现形式具有不同的空间认知方式;根据空间认知方式的差异,空间认知模式包括空间特征感知、空间对象认知、空间格局认知3个层次,而空间特征、空间对象则是空间认知模式构成的两个基本单位。文章以大华北地区为实验区域,通过对该区域强震发生空间的格局分析,进一步阐述了空间认知模式及其应用。     

从GIS数据库中挖掘空间关联规则研究

G IS数据库中空间关联规则发现是SDMKD的重要内容,广泛涉及到知识的表示和推理,需要地理空间知识的深入参与。在地理空间认知的基础上,结合认知逻辑,通过ILP对空间关联规则进行形式化描述,特别分析了其中涉及的空间谓词;通过例子说明了形式化空间关联规则的具体应用。从G IS数据库中挖掘空间关联规则的主要问题是多层、多关系的规则挖掘问题,不同专题图层不同空间对象之间空间谓词的高效计算与存储表达是解决问题的关键;把空间关系非空间化,将连续数据离散化,从而把求解问题转换成布尔型关联规则问题进行讨论,基于此而探讨了一种通过SJI-P表组织空间谓词,然后根据目标对象的概念层级自顶向下、逐层细化的空间关联规则挖掘方法。     

空间数据动态更新的冲突自动检测处理方法

针对空间数据动态更新的冲突检测与处理问题,以空间冲突的表现形式为基础,以地理实体与数据库空间目标的映射关系为切入点,探讨了空间冲突的检测方法,给出了空间冲突检测模型;并综合考虑不同类型的空间冲突,针对性地给出了处理方案;最后通过自主开发的更新系统进行实例验证,取得了良好的实验结果,证实了该方法具有一定的可靠性。     

最短路径算法加速技术及其搜索空间分析

为了分析不同最短路径算法加速技术与搜索空间的关系,首先分析了不同研究阶段最短路径算法的原理,然后在此基础上实现了不同算法,最后通过实验分析比较不同阶段算法的加速比和搜索空间的关系。结果表明,最短路径算法加速技术的加速比与搜索空间减少的倍数成线性关系,减少最短路径算法的搜索空间可大幅提升算法效率。     

数字城市空间管治动态信息分类标准研究

探讨了数字城市空间管治信息需求与分类体系。通过分析空间准入评价与空间管制决策指标体系，提出数字城市空间管治信息分类体系模型。     

采用聚类技术探测空间异常

提出了一种基于聚类的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的实体集合,分别探测空间异常,给出了一种稳健的空间异常度量指标,提高了异常探测结果的可靠性。通过实例验证以及与SOM方法的比较分析,证明了该方法的正确性和优越性。     

地理信息科学中的尺度分析

尺度是对地理现象观察、度量的标准之一,是空间数据采集、建模、分析的重要依据,是空间数据的重要特征。在探讨空间尺度与人类认知空间的关系基础上,分析地理信息科学(G ISc)中空间尺度在不同应用对象和不同应用环境中的内涵:针对地图表达的比例尺;地理现象的内在尺度和分析建模时的分析尺度。并以地图表达为例重点论述尺度变化对空间模式的影响。     

数字城市空间管治信息质量体系研究

本文探讨了数字城市空间管治信息质量体系。通过分析空间准入评价与空间管制决策指标体系，提出数字城市空间管治质量指标体系。     

硬分类对低空间分辨率图像分类效果的影响

针对图像分类效果与图像的空间分辨率之间的关系尚未得到定量分析的问题,该文以中巴卫星CCD图像对冬小麦的分类结果为参考数据,对空间分辨率与制图精度之间的关系进行理论分析。通过在不同空间分辨率状态下分别计算随着硬分类阈值的取值变化而得到的由漏分误差和错分误差所形成的"帕累托边界",来分析硬分类器所能达到的分类精度的极限。结果表明,在空间分辨率相对较低的前提下,图像整体分类效果取决于被分类像元的纯度在图像中的数量分布状况。研究结论可为制作遥感专题图时如何选取合适的空间分辨率图像提供参考。     

基于空间统计分析与GIS的人均GDP空间分布模式研究

本文将空间统计分析与G IS相结合,探讨我国地级及以上城市人均GDP在空间分布上的特征。研究表明,我国地级及以上城市人均GDP在整体上呈现显著的空间集聚性,而在东、中、西部三个区域呈现不同的空间关联模式。     

三个目标间空间方位关系表达模型及其GIS应用

空间方位是一类重要的空间关系,它不同于目前研究较多的方向关系。空间方位关系描述的是三个目标间的空间关系,它的理论基础是基于射影几何中的三点共线不变性。本文首先阐述了空间方位的基本定义、表达基础以及它与拓扑关系、方向关系的区别。然后,重点回顾了6种较为有代表性的方位关系描述模型,指出了这些模型的适用性,并对这些模型进行了比较分析。最后,简要地分析了空间方位关系在GIS中的应用前景以及有待进一步研究的若干问题。     

地籍空间对象拓扑关系一致性研究

空间数据库是通过建立并执行空间完整性约束来维护目标及其间关系的精确性、正确性、有效性。空间完整性约束包括对几何结构冲突、属性冲突及空间关系冲突约束,其中,空间关系冲突是指目标间的拓扑、方向及度量关系应符合空间完整性约束。在地籍数据库中,空间对象拓扑关系约束是为防止任意对象及其目标间的拓扑关系冲突,避免造成数据库对实体及其之间关系的表达错误,导致自身几何结构和对象间拓扑关系错误等,从而破坏了空间数据库的完整性。     

Spatial Relations between Classes as Integrity Constraints

The quality and integrity of spatial data is very important to support interoperability among different systems. To reach this aim integrity rules defined by the application play an important role (for example, constraints between object classes). In this article, we propose a methodology to define integrity constraints using user level spatial relations between classes of individuals. We will also provide mapping rules from user level relations to geometric level operators to allow the computation of relations. As a case study, we will define the constraints for the class of rivers and some of its specializations.     

Detection and correction of inconsistencies between river networks and contour data by spatial constraint knowledge

In the representation of topographic data, the distribution of hydrographic networks should be constrained by the contour model’s landform features. During the integration of topographic databases, however, spatial conflicts may destroy these constraints, generating inconsistencies. This study presents a method to detect and correct inconsistencies between river networks and contour data by spatial knowledge. First, structured terrain features are extracted from the contour-based geometric representation and matching relationships between rivers and contours are constructed based on spatial knowledge of the distribution of rivers and talwegs. We then propose a distance metric for measuring differences and identifying inconsistencies between the matched river and contour features. Three correction approaches are provided for different inconsistency situations, including river adjustment referenced to the contour, contour adjustment referenced to the river and adjustment of both river and contour to middle positions. We apply the proposed method to the integration and maintenance of national topographic infrastructure in order to demonstrate its effectiveness.     

Spatial‐Scene Similarity Queries

Assessing spatial scenes for similarity is difficult from a cognitive and computational perspective. Solutions to spatial‐scene similarity assessments are sensible only if corresponding elements in the compared scenes are identified correctly. This matching process becomes increasingly complex and error‐prone for large spatial scenes as it is questionable how to choose one set of associations over another or how to account quantitatively for unmatched elements. We develop a comprehensive methodology for similarity queries over spatial scenes that incorporates cognitively motivated approaches about scene comparisons, together with explicit domain knowledge about spatial objects and their relations for the relaxation of spatial query constraints. Along with a sound graph‐theoretical methodology, this approach provides the foundation for plausible reasoning about spatial‐scene similarity queries.     

Spatial Relation Resolution and Spatial Relation Abstraction

This paper attempts to regard spatial relation transformation as an important process in map generalization. The spatial relation generalization can be divided into the components of abstraction: topology, distance and orientation. The concept‘‘ spatial relation resolution‘‘ is introduced to describe the constraints of relative spatial relation. On the basis of nine intersection models, the cardinal direction models and the iso-dis-tance-relation models, this paper gives three sorts of relation resolution representations for topological, distance and orientation relation, respectively. Two mapping implementations in map generalization is discussed.     

邻接凸多边形方向关系计算及其推理

在对拓拟邻接凸多边形方向关系计算特殊性分析的基础上，提出了一个邻接凸多边形方向关系计算法和二维空间方向关系推理方法。与Voronoi图所表达的邻近拓扑关系相结合，该算法可以用于计算离散二维空间目标之间的方向关系。     

限制条件下的空间聚类分析--改进的K-中心点聚类算法

针对空间聚类过程中存在障碍实体的问题,提出了改进的K-中心点空间聚类算法,提高了算法的执行效率,解决了限制条件下空间聚类问题,使得聚类结果更具实用性。     

顾及功能语义特征的建筑物空间分布模式识别方法

本文从空间-语义双重约束角度,提出一种顾及空间邻近和功能语义相似的建筑物空间分布模式识别方法。首先,基于建筑物的空间位置邻近性(即建筑物间的最小距离)约束进行聚类,获得建筑物的空间分布模式和建筑物间的空间邻近关系;然后,根据建筑物的功能语义相似性约束进行分割,获得建筑物的初步聚类结果;最后,考虑簇内相似性与簇间差异性进行整体优化,获得最终聚类结果。试验验证表明,本文方法比现有方法能够更有效地识别空间邻近与功能语义一致的建筑物群,服务于智慧城市建设中对建筑物进行语义层次综合和对城市结构进行深入研究的需求。     

节点相似度辅助下的线要素匹配方法设计

同名要素匹配是空间数据集成、更新和融合的关键技术。针对要素匹配中不同尺度数据构成差异但拓扑结构相似的问题,本文提出一种基于节点相似度的线要素匹配方法。该方法以线要素节点为主要特征,选取了方向、距离等相似性度量指标,并构建了拓扑、方向和距离三类约束,在此基础上,设计了一种基于拓扑关系和空间位置的匹配模型,实现了线要素特征点的相似性匹配。采用大规模道路网进行试验,试验结果表明,该方法切实可行,能够有效解决复杂线要素匹配问题。