相邻多边形共享边界的一致化改正

针对相邻多边形叠置不能保证精确的拓扑邻近,往往产生大量的“碎片”和“缝隙”,破坏了面状目标间的拓扑一致性这一问题。依据相邻多边形之间的空间关系,将共享边界不一致区分为相交型,相离型,交织型,将拓扑一致化处理的操作分为咬合式处理和平差式处理,并基于Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网模型邻近分析,探测由三角形集表达的边界不一致局部区域,通过三角网骨架线提取来进行边界不一致改正。     

基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法

分析了常规压缩算法(如Douglas-Peucker算法)压缩无拓扑多边形数据会产生公共边界不一致现象,认为出现此现象的原因是多边形公共边界的压缩起始点选择不一致,进而提出了一种新的基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法。算法原理包括:首先将多边形公共边界的两个端点作为约束点处理,使得多边形从约束点处逻辑上分成几段;然后利用常规压缩算法进行分段压缩,使每一多边形公共边界的压缩初始点一致,从而保证了无拓扑多边形数据的一致性压缩;最后大量试验验证了此算法的有效性。     

基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法

分析了常规压缩算法(如Douglas-Peucker算法)压缩无拓扑多边形数据会产生公共边界不一致现象,认为出现此现象的原因是多边形公共边界的压缩起始点选择不一致,进而提出了一种新的基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法.算法原理包括:首先将多边形公共边界的两个端点作为约束点处理,使得多边形从约束点处逻辑上分成几段;然后利用常规压缩算法进行分段压缩,使每一多边形公共边界的压缩初始点一致,从而保证了无拓扑多边形数据的一致性压缩;最后大量试验验证了此算法的有效性.     

土地利用数据综合中的聚合与融合

针对土地利用图中多边形地块具有全覆盖、无重叠、语义上多层次的特点对土地利用数据综合中的地块合并给出了多边形聚合与多边形融合两种操作；前者针对具有同属性的语义邻近地块的合并，后者针对不同属性的拓扑邻近地块的合并；两种操作的区分是基于同时顾及空间、语义特征的邻近分析，算法的实现均建立在Delaunay三角网模型上由骨架线支持；详细讨论了两种操作的算法过程并给出了实际数据的实验结果。     

平面离散点集拓扑邻近稳定区域计算模型

本文利用Voronoi图及其对偶Delaunay三角网研究了平面离散点集拓扑邻近稳定区域的计算方法,证明了点的拓扑邻近稳定区域必须满足的两个条件,给出了点的拓扑邻近稳定区域定量计算模型,并通过实验证明其正确性。     

土地利用图中狭长多边形降维综合一致性改正

文章针对土地利用图中狭长多边形降维综合后产生的拓扑不一致和语义不一致的问题,分别给出了一致性自动改正方法.前者在狭长多边形与其邻近多边形之间拓扑关系的基础上,将弧段分为3类,分别用I、Ⅱ、Ⅲ表示;后者在土地利用数据语义综合规则的基础上,对狭长多边形的邻近多边形进行语义一致性改正;并给出了算法实现的详细步骤.最后实验证明了算法的有效性.     

国土资源调查数据地图综合狭长图斑的中剖分处理

国土资源调查获得的土地利用图在服务不同层次、不同级别国土规划管理应用中,面临着多级数据库建设与地图综合缩编的任务需求.土地利用图中狭长图斑的中轴化是其中不可缺少的关键操作之一.针对土地利用数据全覆盖、无重叠、无缝隙及语义上多层次的特点,本文提出一种密集覆盖多边形数据的中轴化处理与拓扑关系维护的方法,用“剖分”与“归并”的思想模拟邻域多边形的扩张过程.本文算法实现建立在Delaunay三角网数据结构上,兼顾了语义相似关系的影响,经第三次国土资源调查成果的检验,本文所述中轴化及拓扑维护方法能够满足土地利用图综合实际生产的需要.     

遥感聚合图像的快速拓扑矢量化方法

鉴于当前遥感图像矢量化效率普遍不高,提出了一种遥感聚合图像的快速拓扑矢量化方法。该方法对聚合图像中的聚合对象进行唯一性标号,并将这个标号作为属性赋予生成的矢量多边形,通过矢量多边形的标号间映射关系便可以快速建立复杂岛屿多边形的拓扑包含关系。试验表明,该方法能够精确地完成斑块对象边界追踪及复杂岛屿多边形处理,并显著提高矢量化的速度。     

3维GIS拓扑关系中"一面三层"的概念及其在2维的推广

提出3维GIS拓扑关系中的一个新概念“一面三层”,它是对笔者所提出的3维GIS中基于体划分的5组拓扑关系中的第2组“曲面片-外环-内环-正面多边形-负面多边形”关系的补充与发展。“一面三层”就是假设作为体与体之间分界面的曲面具有三层,即正面层、负面层与中间层,正面层,负面层分别分裂,中间层将正面层与负面层的分裂迭合起来,这样既保持一个自然曲面片的完整性,又使曲面片正、负面的子片划分相互独立,并通过中间层使正、负面子片间建立联系。文中设计了实现“一面三层”的数据结构。采用“一面三层”的概念建立的拓扑关系,可以很方便地查出某个多面体所相邻的多面体,最后,文章将“一面三层”的概念推广到2维,以用于高速公路、铁路、河流等作为行政区划自然边界的线状地物的拓扑关系中。     

一种网格拓扑关系的三角网切割算法

针对目前的三角网切割效率不高的问题,该文提出了一种网格拓扑关系搜索的三角网模型切割方法。利用三角网模型中三角形的索引和顶点索引,构建边的索引,从而构建点索引、边索引和三角形索引之间的拓扑关系,最终形成三维模型的"边-顶点-邻接三角形的拓扑关系"。根据当前屏幕范围,提取三维视景体内的三角形,利用GPU并行运算,快速获取离视点最近的三角形索引,从而获取到所有三角网中的第一层三角网,并根据拓扑关系提取边界三角形,再利用基于边的约束对边界三角形进行重新剖分。实验结果表明,该方法可以快速准确地完成离视点最近的三角网模型表面的切割。     

用Voronoi方法为MapInfo扩展拓扑功能

分析了Ｖｏｒｏｎｏｉ图在表达邻近关系方面的特性，提出了用Ｖｏｒｏｎｏｉ方法为ＭａｐＩｎｆｏ建立动态邻近关系并扩展拓扑功能的方法。     

顾及几何特征和拓扑连续性的道路网匹配方法

已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。     

Group K-Nearest Neighbors queries in spatial network databases

This paper addresses the problem of Group K-Nearest Neighbors (GKNN) queries in spatial network databases, and suggests a novel approach based on real network distances. This approach essentially uses network Voronoi diagram properties together with a progressive incremental network expansion for determining the inner network distances that are needed to obtain GKNN queries.      

Voronoi图的首最邻近递归收敛特性及其应用

讨论了Voronoi图的首最邻近递归收敛特性,即从任一伪最邻近对象开始,递归查找其首最邻近对象,最后必然收敛于最邻近对象.利用该特性,初步实现了移动目标直接邻近对象的连续查询.     

GIS线目标间拓扑关系描述的层次方法

拓扑关系是一种相对较弱的空间目标位置约束,已广泛应用于空间查询、分析和推理等实际应用中。本文主要研究IR2中两个线目标间拓扑关系的描述和区分方法,采用的基本思路是将两个线目标间的关系描述为若干个基本关系的组合。在拓扑关系描述和区分时,提出了具有不同分类能力的拓扑不变量,分别是：维数、分离数、交分量类型和交分量全序,并依次建立了相应的分类方法。分析发现,在IR2中的两个线目标间具有17种潜在的基本关系。其中的11种是描述复合线/线关系的基本构成单元。     

面目标间拓扑关系形式化描述的层次模型

拓扑关系形式化描述和区分的标准是拓扑不变量.在4交差模型的基础上,通过对两面目标边界交集的信息深入分析,提出具有不同分类能力的拓扑不变量,分别是维数、分离数、分量类型和分量排列顺序,并依次建立相应的形式化描述模型.这些模型都是在其分类层次上对面目标间拓扑关系的完备描述,并且它们的区分能力是层次递进的.     

实现栅格图形和图像数据矢量化提取的游程轮廓追踪法

提出一种直接利用栅格图形游程编码进行图斑边界多边形矢量化提取的有效方法。对遥感图像专题信息和栅格型地理空间分析结果的矢量化提取是GIS的重要手段 ,栅格数据结构可简化解决叠置分析等一类空间分析问题 ,其中需要高效矢量化技术的支撑。本方法充分利用栅格游程编码所具有的可操作性强、检索和转换便捷、隐含横向差异信息、可处理高精度和大规格图形和图像等特征 ,定义了“上邻游程”和“下邻游程” ,并采用相应有效查找算法和基于游程轮廓追踪的矢量化技术 ,使得计算机处理栅格数据矢量化的规模、精度和效率明显提高 ,可广泛应用于栅格型地理空间分析和遥感图像处理等方面。     

最大空圆约束下的最邻近计算方法

移动目标的最邻近查询是位置服务的重要内容之一。本文针对地理目标分布不均的情况,将离散点集的最大空圆参数引入到最邻近查询中,提出了最大空圆约束下的k-D树最邻近查询算法。通过实验证明该算法可以有效地减少节点访问次数,减少距离计算次数,从而提高最邻近的查询效率。进而将该算法应用于移动目标的k阶邻近查询中,可以有效地减少移动点在三角网中的定位次数,改善k阶邻近的查询效率。     

线与面目标间拓扑关系的层次表达方法

拓扑关系已广泛应用于空间查询、相似性分析、制图综合、不一致性探测以及空间推理等实际应用中。本文研究IR2中一条线与一个简单面目标拓扑关系的描述和区分方法,采用的基本策略是分解与组合方法。首先,将线/面拓扑关系分为两类:基本关系和复合关系。其中复合关系描述为若干个基本关系的组合,即基本关系的一个集合。然后,提出了基本拓扑关系分类和区分方法,建立了相应的层次概念邻域图。针对复合拓扑关系,从空间集合的角度提出了具有三个层次的拓扑不变量,分别是(a)集合层次上的分离数和维数,(b)元素层次上的交分量类型和(c)综合层次上的交分量序列。分析发现,在IR2中一条线与一个简单面目标间具有16种潜在的基本关系。其中,它们的13种是描述复合线/面关系的基本构成单元。     

平面拓扑模型的多边形矢量更新算法

为了提高土地利用变更图斑的更新效率,文章提出了一种平面拓扑图模型下的多边形矢量数据更新算法:采用平面拓扑图的数据结构,实现多边形几何对象间的线段求交计算,解决多边形间在重点和重边情况下的几何裁剪问题;通过对底图几何对象与变更几何对象之间拓扑关系的判别,不仅能够检测出矢量底图数据中发生变化的几何信息,而且可以减少几何运算的次数,提升矢量数据的更新效率。实验结果表明该算法具有良好的适用性及较高的更新效率。