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1.
以往居民地自动综合的研究多集中于建筑物的多边形化简,较少考虑到其与街区、道路网的联系。提出了顾及路网结构保持的城镇居民地自动综合模型,此模型包含道路选取和街区内部结构概括两方面。前者基于网眼密度并结合路划功能选取道路数据,用于街区合并;后者则主要涉及建筑物多边形化简,通过改进矩形差分组合方法,在原有面积阈值的基础上添加距离阈值,并提供新的分层化简思路。以1:1万地图数据到1:5万比例尺的自动综合实验验证了本文算法的可行性和有效性。 相似文献
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制图综合中建筑物多边形的合并与化简 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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制图综合中建筑物多边形的合并与化简 总被引:23,自引:0,他引:23
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。 相似文献
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建筑物化简是地图制图领域关注的热点问题之一。集成不同算法构建形状特征自适应的化简模型是应对建筑物多样化形态的有效策略,但当前相关研究主要从局部结构模式或化简结果评价展开,缺乏对形状结构的整体分析视角和深层次认知。本文提出一种深度学习支持下的形状自适应建筑物化简方法。首先,利用图卷积自编码网络对建筑物形状进行深度认知,提取隐含在边界节点分布中的形状特征并进行编码表达;然后,通过监督学习方法建立形状编码与化简算法之间的映射关系,从而实现依据输入建筑物的形状特征选择适宜化简算法的自适应机制。试验表明,本文方法的化简结果在位置、方向、面积和形状保持指标上总体优于单一算法,具备较好的理论与应用价值。 相似文献
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针对居民地地图形状化简的一个方面——建筑物多边形的化简,通过对综合规则的研究和居民地几何特征的剖析,提出一种与比例尺相关的切割实现建筑物多边形化简的方法,在Visual Basic6.0环境下实现了该算法,试验结果表明此方法在保持街区的形态特征上效果较好。 相似文献
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城市建筑的形态多种多样,其中平行结构建筑是城市中最为广泛的一类.随着3维数字城市模型的广泛应用,对于此结构建筑综合方法的研究越来越多,其中化简方法的实现是综合的重点和难点问题.面平移算法是当前平行结构建筑化简所采用的主要方式,此处采用最小特征作为面平移的基础实现了平行结构建筑化简的面平移算法,通过实验对该算法进行了验证,并从化简过程、化简结果和不确定性3个方面将此算法与基于最短距离的面平移算法进行了详细的对比和分析. 相似文献
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建筑物要素合并是大比例尺地图缩编过程中实现空间结构简化的重要手段。基于综合规则的合并方法难以同时顾及要素形态、分布等诸多特征,受预设算法参数影响大,综合过程缺乏灵活性。针对这一问题,本文提出了一种基于图顶点深度聚类网络的建筑物合并模型,利用Delaunay三角网构建建筑物群组表征图模型,结合自编码器与图卷积网络学习剖分三角形的几何形态、空间分布特征,采用自监督学习方式实现三角形的聚类与分类(保留、删除),最终在不依赖样本条件下实现建筑物要素端到端智能化合并。试验表明,该方法对预设合并参数依赖低,能同时顾及建筑物要素的形态与分布特征。合并过程具有一定灵活性,合并结果能较好满足地图可视化要求。 相似文献
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改进的邻近四点法建筑物多边形化简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对应用邻近四点法化简建筑物多边形时因实际数据的复杂性及该算法的不完善出现的效率下降和准确性降低问题,该文提出了一种基于邻近四点法建筑物多边形化简的改进算法。该方法排除了冗余点的干扰,避免运算耗时;细化了基本处理单元的分类,避免遗漏特殊结构类型基本处理单元的处理;对建筑物多边形进行了分类及实时标记,以达到在同时考虑基本处理单元和建筑物多边形的情况下实现建筑物多边形化简的目的。实验结果表明:此改进算法更加实用化,且提高了建筑物多边形化简的效率和准确性。 相似文献