支持地图综合的面状目标约束Delaunay三角网剖分

针对多边形面状目标的综合问题,建立了二维空间中约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网剖分结构,融入多边形的环、岛屿、边界、顶点的描述,通过形式化条件检索,在该结构上提取二维空间中各种感兴趣的由剖分三角形组成的区域,用于支持地图综合中邻近多边形的搜索、多边形弯曲部位的识别、冲突关系探测、多边形合并等操作。并对基于骨架线的图结构建立、分枝宽度计算等几何问题进行了详细讨论,指出了其在诸如双线河中轴化、街道中轴线网络模型建立、多边形合并中的邻近关系分析、面状目标注记自动定位领域的支持作用。     

支持地图综合的面状目标约束Delaunay三角网剖分

针对我边形面状目标的综合问题,建立了二维空间中约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网剖分结构,融入多边形的环、岛屿、边界、顶点的描述,通过形式化条件检索,在该结构上提取二维空间中各种感兴趣的由剖分三角形组成的区域,用于支持地图综合中邻近多边形的搜索、多边形弯曲部位的识别、冲突关系探测、多边形合并等操作。并对其于骨架线的图结构建立、分枝宽度计算等几何问题进行了详细讨论,指出了其在诸如双线河中轴化、街道中轴线网络     

基于GIS空间分析的任意多边形骨架线自动提取方法

针对现有任意多边形骨架线提取方法存在的算法设计繁琐、代码实现复杂、实现成本高和周期长的缺点,提出一种基于地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析的任意多边形骨架线自动提取方法。首先,以电子地图为数据源,在ENVI和ArcGIS平台的支持下,通过调用ArcToolbox工具箱中的ENVI分类模型工具提取出空间对象的多边形矢量边界,并对其进行预处理;其次,综合运用数据处理、空间分析和文件转换工具提取其骨架结点,并对其进行后处理;再次,采用Python面向对象编程语言结合ArcPy站点包,通过编写脚本程序自动提取其骨架线;然后,进一步利用ModelBuilder工具,通过构建模型实现骨架线的自动提取;最后,将该方法分别应用于电子地图道路和建筑物多边形骨架线的提取。实验过程及其结果表明该方法具有一定有效性、实用性和可操作性。     

多边形骨架线与形心自动搜寻算法研究

针对GIS中的应用，分析了传统的多边形骨架线与形心提取算法的不足之处，提出了一种基于约束Delaunay三角网结构的多边形主骨架线与形心的自动搜索算法，详细描述了该方法的基本思想，并在实验结果基础上分析了该算法的特点。     

基于Model Builder的等值面自动制图研究 ——以CaO含量等值面图制图为例

针对分步数据处理效率低下问题,基于Model Builder提出了一种复杂数据处理方法,并应用于阿尔及利亚阿德拉尔省南部山区CaO含量等值面制图,通过对原始采样数据进行克里金插值、重分类与平滑处理,取得较好的制图效果。制图实验证明,Model Builder可大大提高数据处理效率与纠错能力,实现复杂数据自动化、一体化处理。Model Builder模型具有较强的共享性,其建模成果可以保存于SDE数据库,也可以通过网络共享,为类似数据处理提供模板。同时,Model Builder模型开放性较好,可任意编辑修改已有模型,定制出特定数据处理方案。Model Builder模型与编程语言深度融合,可通过计算机编程改变数据处理方法。     

基于Arcobjects的约束Delaunay三角网支持下的土地利用图斑综合

关于以约束Delaunay三角网剖分模型为基础的地图综合的研究,已经有了很多成熟的算法理论,但在应用中这些模型算法建立的约束性Delaunay三角网都比较复杂,并且在动态更新上,这些模型在实际应用中存在一定的困难。基于此问题,本文提出了以地类图斑多边形为数据源,利用Arcob jects建立TIN模型,从中获取内部约束性Delaunay三角网并提取骨架线,利用骨架线进行剖分多边形,达到图斑多边形融合的目的,来解决大比例尺到小比例尺数据转换中地类图斑的制图综合问题。     

面状要素的多层次骨架线提取

多边形的骨架线是对其形态的准确描述,多尺度的骨架线表达在图形分析如多边形的形态恢复和多边形的模式识别等方面具有重要作用。利用双缓冲区变换、障碍距离变换和Voronoi图技术,提出一种新的多边形多层次骨架线提取方法,并利用复杂湖泊多边形、简单多边形、含岛洞多边形、噪声边缘多边形等不同形状的多边形测试和比较该方法提取的骨架线的连通性、拓扑一致性和对图形旋转的灵敏性等。试验结果表明,本文方法在上述特性上优于现有算法。     

利用多边形骨架线生成房屋模型算法研究

城市作为人类生活的重要聚集地,是三维GIS应用的主要领域。本文结合房屋的二维轮廓数据与屋顶的基本信息（倾斜角度、屋顶高度、纹理属性）,以“骨架线提取-房屋模型构建”为框架,提出了一种基于多边形骨架线自动生成简单房屋模型的算法,详细描述了该方法的基本思想,并在试验结果的基础上证实了该算法的有效性。     

Delaunay三角形法实现面状要素自动注记初探

地图自动注记是自动制图技术的重要环节之一。本文阐述了根据Delaunay三角形的逐点自动生成算法原理进行面状要素自动注记的方法。重点论述了图斑多边形的预处理算法和求取注记定位线的算法。在与长对角线法和水平切割中点线法相比后证明,这种算法不但能够处理所有常规形状的多边形,而且能够适应诸如凹形多边形等具有特殊形状的多边形。     

基于结构特征的地图上带晕线多边形的识别

在建立GIS的过程中,从现有的各种比例尺的地形图上获取地理信息是必不可少的工作。带晕线多边形是基本比例尺地形图上最主要的地物要素类别之一,文中在地图二值图像的基础上,根据带晕线多边形的结构特征,利用一系列图像变换技术,首次成功地实现了带晕线多边形的自动识别与提取。提出并实现了用于带晕线类多边形影像分割的4方向RLS变换方法,详细讨论了收缩变换、扩张变换、细化、开图形删除和带晕线类多边形的识别等算法。实验表明,利用文中所述方法进行带晕线多边形识别与提取的正确率可达96%左右。     

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。     

几种特殊多边形的点符填充

多边形点符自动填充是数字地图制图、电子地图制作和 GIS中不可缺少的功能。文中总结了多边形点符填充过程中几种特殊情况的自动判别与处理 ,在此基础上提出了改进的自动点符填充的方法和步骤     

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。     

曲线演化理论的建筑物要素简化方法

针对在制图综合中,建筑物要素的简化一方面应逐步去除细节以达到简化目的;另一方面应保持其直角、面积、位置等特征,以符合空间表达和认知的基本规律这一问题,该文基于曲线演化理论,通过构造曲线的演化函数,提出建筑物要素自动连续简化的方法。利用曲率演化的思想,使多边形形状逐步规则;利用常值演化的方法保持多边形的面积;利用角度和重心的定义,保持多边形的直角特征和位置。实验结果显示,提出的简化方法能在连续尺度上进行自动简化,能保证建筑物多边形的直角、面积、位置等特征。     

数字高程模型在农地整理排水渠道规划设计中的应用

介绍农地整理中排水沟规划设计的内容、要求和方法,以及基于地形表面流水分析提取山谷线、山脊线的算法,并以实例介绍利用DEM,通过这种算法提取山谷线和分水岭多边形,进行农地整理中排水渠道规划设计的方法.     

栅格数据中面状地物的骨架线提取方法

为了快速有效地提取栅格数据中面状地物的骨架线,在详细分析地物骨架线特征的基础上,采用形态学去除栅格数据中的噪声,再通过距离变换确定中心位置,进而利用图像分割方法沿中心位置分割图像,提取分块之间的交线形成骨架线。实验表明该方法适应性强、处理速度快,且提取的地物骨架线平滑又连通,与地物的拓扑结构和几何形态基本一致,可以满足实际应用的需要。     

以节点操作实现多边形求交的算法

根据多边形之间的交点状态确定与交点相关的节点信息,以节点操作为核心求解两多边形之间的交集。在此基础上,考虑重叠边、边边相交于边节点等情形,通过遍历交点来完成交集多边形边界的构建,从而提出一种多边形求交运算的改进算法。该算法结构简单,具有较快的计算速度和较高的效率,适合于地理信息系统中的空间叠置分析、缓冲区分析应用,对于地图制图中区域要素的截取操作也具有重要的参考价值。     

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。     

数学形态学和模式识别在建筑物多边形化简中的应用

针对居民地图形化简的一个方面--建筑物多边形的化简,提出一种在与地图比例尺相关的动态栅格和矢量数据相结合的数据模型支持下,综合利用数学形态学和神经网络支持下的模式识别的化简方法.在Visual C 环境下实现基于此方法的系统并进行实验,实验结果说明此方法在保持街区的形态特征上效果明显.这种方法将制图综合知识融入图形化简操作之中,是自动制图综合智能化的一次新的尝试.     

道路网络示意图的多边形生长算法

道路网络示意图是实体网络的抽象表示,因其更加符合人的认知习惯,在地图服务与地图制图领域已得到初步应用。以路径为单位的网络示意图自动生成算法只顾及节点与线段的局部布置,且较难以维护网络拓扑一致性。本文以闭合多边形(网眼)为基本单位,利用网眼的独立性与邻接性,提出了多边形生长算法,核心思想是将道路网络分类为闭合多边形与非闭合线段,以闭合多边形提取、映射、优化为主线,辅助组合非闭合线段。算例分析验证,本算法在网络均衡分布及拓扑一致性方面具有优势。