城市建筑群网格模式的图论识别方法

建筑群空间分布模式体现了城市的物质形式及其与社会经济功能之间的关系,反应了城市的空间结构特征,对于制图综合和多尺度表达等具有重要意义。结合国内外对该问题的研究,提出了基于图论的建筑群网格模式识别方法。首先分析研究了网格模式的认知特征和定义。然后利用Delaunay三角网构建建筑群的邻近关系,生成邻近图;从Gestalt视觉准则出发,基于三角剖分模型建立视觉距离;考虑直线模式的直线性、紧凑性等约束条件识别出交叉的多连通直线模式。最后对直线模式建立相交图和方向关系图,通过求解极大完全子图、连接、相交和后期修建等图运算,实现网格模式的识别。实验表明该方法能够识别出明显网格模式,其识别结果符合人类空间认知特点。     

一种建筑群同质二元组直线模式的识别方法

建筑群空间分布模式识别对制图综合、多尺度表达及空间数据挖掘具有重要意义。针对建筑群中以建筑物组合结构为单元的直线模式识别问题,提出一种建筑群同质二元组直线模式的识别方法。首先分析研究同质二元组直线模式的认知特征和定义;然后利用Delaunay三角网构建建筑群邻近关系,以建筑物邻近性、尺寸和方向相似性约束进行聚类,考虑邻近程度的异质性、直线性识别直线模式,根据直线模式识别结果识别同质二元组结构;最后逐步识别由具有相似特征且呈等间隔直线排列的同质二元组构成的直线模式。实验表明所提方法能有效识别出同质二元组直线模式,其识别结果符合人类认知。     

建筑群组合直线模式识别的模板匹配方法

建筑群空间分布模式识别对制图综合、多尺度表达及空间数据挖掘具有重要意义.针对局部异质性明显的建筑群直线模式识别提取问题,本文提出基于模板匹配的建筑群组合直线模式识别方法.首先分析研究组合直线模式的认知特征和定义;然后,利用建筑物的空间邻近性、尺寸和方向约束进行聚类,获得建筑物间的空间邻近关系和扩展对齐关系;以放大的建筑物最小面积外接矩形作为初始匹配模板;最后,在确定模板分布间隔及方向的基础上,考虑组合直线模式的直线性、相似性和局部异质性约束条件,通过连续构建模板进行搜索匹配,识别出组合直线模式.试验表明本文方法能有效识别出组合直线模式,其识别结果符合人类认知特点.     

顾及Gestalt认知效应的线性岛屿模式识别

从岛屿分布的邻近性、延展性、紧凑性、直线性等特征出发,提出了线性岛屿结构识别的新方法。首先,以Delaunay三角网为空间分析工具,计算岛屿群空间邻近关系,生成空间邻近图;然后,在空间邻近图的基础上生成MST图;最后,利用Gestalt原则对线性阵列结构的识别效应,在MST上通过3次剪枝导出线性岛屿结构。实验结果表明,该方法能够识别出具有明显线性岛屿结构的目标集,与肉眼视觉识别基本一致。     

基于图匹配的城市建筑群典型字母型分布的识别

建筑群空间分布结构对于制图综合和多尺度表达等具有重要意义。结合国内外对该问题的研究,从结构模式识别的角度提出了基于图匹配算法的建筑群典型字母型分布模式的识别方法。首先统计和提取感兴趣的字母型分布模式,选定基元,选取合理的属性信息参数和结构信息参数,利用属性关系图形式语言描述模式,构建模板库。然后对建筑群抽象和降维,将其转化为基于属性关系图表达的场模型。最后通过Ullman图匹配算法求解非精确子图同构问题,从而识别建筑群中的典型字母型分布模式子集。实验表明该方法能够有效识别典型字母型建筑群分布,并为地图综合提供了新思路。     

一种基于多层次专题属性约束的空间异常探测方法

针对现有空间异常探测方法在构建空间邻近域以及准确探测各类空间异常模式方面的局限性,本文提出了一种基于多层次专题属性约束的空间异常探测方法(spatial outlier detection by considering multi-level thematic attribute constraints,MTACSOD)。首先采用层次约束Delaunay三角网构建合理、稳定的空间邻近域;进而根据空间邻接实体间的专题属性距离,针对各空间连通子图施加全局和局部约束;最后通过一个异常模式识别指标提取各类空间异常模式。该方法不需要人为输入参数,通过模拟实验比较和实际应用验证了本文方法的优越性和有效性。     

自然邻域支持下的空间同位模式挖掘方法

空间同位模式指频繁发生在邻近空间位置的事件集合,此类模式对于深入理解不同空间要素间的交互关系具有重要意义。空间同位模式挖掘的一个核心内容是空间要素邻近关系构建,然而现有方法在空间要素分布不均匀时难以准确地描述要素间的邻近关系,容易导致挖掘结果的遗漏或误判。为此,本文提出了一种基于自然邻域的空间同位模式挖掘方法。首先从同位模式的产生机理分析入手,过滤同位模式挖掘中的干扰要素;进而,从距离邻近性、密度变化一致性和关系紧密性的原则出发,自适应地构建空间要素实例的自然邻近关系;最后,以自然邻域为基础,基于图的连通性从整体到局部发现多层次同位模式。试验分析与比较发现,本文方法能够有效发现空间要素分布不均匀情况下的同位模式,而且降低了人为设置邻域参数对挖掘结果的影响。     

基于邻近模式的多比例尺居民地松弛迭代匹配

空间目标匹配是实现多源空间信息融合、空间对象变化检测与动态更新的重要前提。针对多比例尺居民地匹配问题,提出了一种基于邻近模式的松弛迭代匹配方法。该方法首先利用缓冲区分析与空间邻近关系检测候选匹配目标与邻近模式,同时计算候选匹配目标或邻近模式间的几何相似性得到初始匹配概率矩阵;然后对邻近候选匹配对进行上下文兼容性建模,利用松弛迭代方法求解多比例尺居民地的最优匹配模型,选取匹配概率最大并满足上下文一致的候选匹配目标或邻近模式为最终匹配结果。实验结果表明,所提出的多比例尺居民地匹配方法具有较高的匹配精度,能有效克服形状轮廓同质化与非均匀性偏差问题,并准确识别1:M、M:N的复杂匹配关系。     

Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法

点模式及其趋同研究是揭示地学现象的产生、发展与演变,量化空间相似性分布、诠释空间分布成因的重要方式。目前,点模式研究侧重于已知频率与随机分布的一元独立性检验、距离测度下单观测值的二元相关性分析,而针对集聚过程相关性,空间拓扑与非拓扑邻近、综合多观测值的点模式趋同量化研究顾及不足。据此,以空间邻近性聚类、局部相关的多指标评价为切入点,本文提出了一种Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法。首先,以Voronoi邻近相关表集聚算法剖分出空间独立性点模式;其次,依据Voronoi邻近关系指数测度、样本分布均值与分布方差的趋同假设,使用拉普拉斯平滑算子评价趋同度;最后,依据λ截矩阵,提取出Voronoi邻近、非Voronoi邻近关系支持下的强趋同点模式。试验以云南省腾冲市居民点数据为算例,经与点模式构建的聚类方法对比、趋同度计算与强趋同提取,验证了该方法的可行性与有效性。     

空间对准关系及其定量描述方法

空间对准是最基本的空间排列形式之一,属于高层次的空间关系概念。根据Gestalt心理学的空间认知原理,提出空间对准的概念及其定量描述和计算方法。通过定义正对投影长度比,实现空间对准的定量描述与计算,表明其具有平移、旋转、尺度不变性,弱反身性,不可传递性等。通过模拟实验分析和城市双线道路识别与建筑群直线模式识别两个真实案例,证明文中方法的实用性和有效性。     

特征分类与邻近图相结合的建筑物群空间分布特征提取方法

建筑物群综合过程中需要对建筑物群空间分布特征进行认知和识别。本文在分析国内外相关研究的基础上,从描述建筑物空间特征的大量指标中,利用主成份分析方法,总结并提出了有代表性的建筑物空间特征指标集:凸包面积、紧密度IPQ指标、边数和最小面积外接矩形方向,并基于这些指标研究了建筑物群的分类。在利用最小生成树邻近图(MST)划分建筑物空间子群时,考虑了建筑物成群与所处地理环境(河流和道路等因素)的关系。另外,基于最邻近图(NNG)、MST、相对邻近图(RNG)和Gabriel图(GG)4种建筑物群邻近图,提出了自动识别具有特定空间排列建筑物子群的方法,并比较分析了识别结果的影响因素和可用性。最后,选择北京某地区建筑物群为试验对象,实现了对建筑物群的分类和空间聚类,并提取了其中直线型空间排列的建筑物子群。     

基于正对投影距离的双线道路提取方法

大比例尺地图中双线道路的识别与提取是路网综合的重要组成部分。针对双线道路识别问题,根据双线道路的结构特点,结合国内外研究提出了一种可用于提取双线道路的距离度量方法——正对投影距离。首先通过缓冲区分析构建可能构成双线道路的候选线对集,然后利用正对投影距离构造约束参数从线对候选集中精确识别出双线道路线对。通过与其他距离度量方法的对比试验,表明正对投影距离能较准确表达双线道路线对的空间邻近性,可以准确识别出双线道路,符合人类空间认知特点。     

顾及制图规则的地图多要素协同移位方法

在地图自动编制中,有时多类地图要素多个空间目标之间同时发生空间冲突,在移位过程中会影响到邻近区域的地图目标,这就需要对地图要素移位进行协同处理。在自动识别邻近空间冲突区的条件下,提出了一种顾及地图制图规则的解决地图目标群空间冲突的协同处理方法,并用参数表方法形式化表达了地形图上地图要素移位的常用制图规则。首先利用约束性Delaunay三角网识别出可能的空间冲突区域,并建立移位操作区;然后,建立移位传播关联线网,依据制图规则在关联线网上以能量最小化Beam移位模型为基础,对整个空间冲突区的地图目标群进行协同移位;最后,用实验验证了所提方法的有效性和适用性。     

多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。     

图像匹配的物体空间关系推理表达

物体空间关系指的是物体在欧氏空间中的邻近关系,根据图像中包含物体的邻近关系解决图像匹配的问题。本文首先基于对比机制训练物体块特征提取网络,构建物体块深度特征,该特征可以有效匹配不同图像中的相同物体块;其次,基于已有的先验图像数据推理表达图像中物体的空间邻近关系,构建场景物体空间邻近图;进而基于该空间邻近图计算场景图像对的空间邻近度,完成图像空间关系匹配。试验表明不匹配图像间的空间邻近度一般为0,而匹配图像间的空间邻近度一般大于0,本文空间关系匹配涉及多个物体间的相互关系,具有更强的稳健性,其匹配效果明显优于对比试验中的其他方法,可以高效稳定地完成图像匹配任务。     

多尺度空间同位模式挖掘的点过程分解方法

空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。     

基于粗糙集的局部同位模式挖掘算法北大核心CSCD

通过空间同位模式挖掘可发现频繁发生在邻近位置的事件集合,为揭示地理现象间的共生规律提供重要的决策支持。由于空间同位模式存在空间异质性问题,已有方法不能很好地探测出空间同位模式分布的相近性区域。为此,本文从地理属性的相近性方向探测同位模式的分布区域,提出了基于粗糙集的局部空间同位模式挖掘方法。首先,从全局视角提取不频繁的空间同位模式作为候选的局部空间同位模式;然后,对候选同位模式的实例位置进行处理,将其分布的热点区域属性作为粗糙数据集,借助粗糙集探测局部空间同位模式自然的分布区域;最后,度量在这些局部区域的频繁程度,生成所有频繁的局部空间同位模式。通过试验与应用发现,该方法不仅可以探测局部空间同位模式分布的相近性区域,还能反映同位模式分布区域的地理属性信息。     

直线排列建筑物群渐进式典型化方法

地图综合中,建筑物群的排列结构是需要重点考虑的因素。当不同排列的子建筑物群之间存在空间图形冲突时,这些建筑物群的综合就显得更为复杂。直线排列建筑物群的综合在大比例尺地形图上以典型化操作为主。本文提出一种相互之间存在潜在空间图形冲突的多个直线排列建筑物子群的渐进式典型化方法,渐进式地处理多个直线排列建筑物子群之间的空间图形冲突,保留建筑物群重要的直线排列结构;以建筑物表达的视觉图形约束为限制条件,自动确定典型化后的建筑物位置、形状、大小和方位。本文还研究了基于建筑物群空间邻近图的直线排列建筑物子群的自动识别方法,分析了这些直线排列之间的邻近关系和相交关系。最后,以1：5000地图上的建筑物群综合为1：25 000为试验对象,验证了所提出算法的可用性和有效性。     

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。     

规则池塘群的复杂直线模式识别

针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。