基于方向关系矩阵的空间方向相似性计算改进模型

空间方向关系作为空间关系的一个重要分支,其相似性研究已成为地理信息科学领域的热点问题。对于Goyal提出的基于方向关系矩阵计算空间方向相似性模型进行以下两个方面改进:首先通过方向关系的反转运算计算对象目标与参考目标的最小投影矩阵在包含或相交情况下的空间方向关系,扩展了方向关系矩阵的使用范围;其次利用运筹学中解决平衡运输问题的伏格尔法计算两个多元素方向关系矩阵之间的方向距离,克服了由平衡运输表中元素位置变化而引起方向距离变化的局限。通过实例证明该方法计算简单,得到的方向距离更优,相似性更加准确。     

一种改进的锥形方向关系模型

目的 根据Gestalt心理学的空间认知原理,提出了一种改进的锥形方向关系模型,其基本思想是:首先以参考目标的 MBR(minimum bounding rectangle)的四条边界的中点作为起点,分别构建 N、S、W、E 等4个锥形方向区域;然后,利用锥形方向区域的边界、MBR的边界及其延长线,对空间方向重新进行划分,从而得到改进的锥形模型。实验表明该模型能够有效地克服现有锥形模型中存在的缺陷。     

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.     

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。     

一种基于复合表达模型的方向相似性算法

复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。     

基于方向关系矩阵的空间方向相似性定量计算方法

介绍了一种多尺度空间对象的方向关系表达模型以及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行了改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系;借鉴平衡传输问题的解决方法计算方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得任意尺度空间对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。     

利用拓扑和度量相结合的方法描述面目标间的空间关系

首先分析了9元组模型描述目标间空间关系的不足，提出了基于点集拓扑和度量特性相结合的方法来分析和描述GIS中面目标间的拓扑空间关系，并给出了合理的几何度量参数及计算方法，增强了空间关系的可区分性，进而提高了空间分析的准确性。该方法将空间关系描述过程概括为3步：①目标发现与定位；②空间拓扑关系的分类（粗略分类）；③在空间拓扑关系粗略分类的基础上，引进几何度量参数，实现空间关系的精化。     

简单面目标与带孔洞面目标间拓扑关系的层次表达方法

带孔洞的面目标是现实中较为常见的一类复杂目标,它们之间的拓扑关系要比简单面目标复杂得多.本文基于空间划分和目标分解的思想,利用点集(拓扑学)理论中的邻域概念详细分析和描述带孔洞面目标的点集拓扑分量,这种描述方法实质上是简单面目标点集拓扑分量描述的一种自然延展.进而,对简单面目标间拓扑关系的描述和区分方法进行了扩展,层次地分析和区分简单面目标与带孔洞面目标间的拓扑关系.相比于Egenhofer等人提出的代数描述和间接表达方法,本文提出的方法是一种直接描述和层次表达的方法,并且与简单面目标间拓扑关系的表达方法是相统一的.     

一种基于改进TDD模型的空间场景相似性度量方法

针对计算空间场景相似性的TDD(Topology-Direction-Distance)模型的局限,提出一种基于改进的TDD模型来度量实体数目相同的场景相似度的算法.该算法以TDD模型的思想为核心,首先利用维度扩展的9交模型、详细方向关系矩阵模型和距离定量描述方法分别提取空间场景中的实体间拓扑、方向和距离特征,建立空间...     

锥形空间方向关系模型的改进

提出了一种融入方向关系矩阵模型思想的改进型锥形模型。该模型同时具备了两者的优点,尤其对多尺度空间目标的空间方位关系的表达比较有效,并顾及到了多尺度的包容性。     

建筑群邻近关系相似性计算

以建筑群的邻近关系为研究对象,在相似性理论的基础上,利用Delaunay三角网和Voronoi图,建立了基于相同特征量的邻近关系相似性模型和基于等距离关系曲线的邻近关系相似性模型,用于邻近关系相似性的定量化计算和判断。     

基于方向Voronoi图模型的群组目标空间方向关系计算

根据群组目标间方向关系的特点,对方向Voronoi图模型进行了扩展,并在其基础上实现了群组目标间方向关系的计算。实验表明,该模型能够在各种复杂情况下,对群组目标间的方向关系进行精确的描述。     

一种有向线间拓扑关系与方向关系的集成表达模型

针对二维欧氏空间内有向线的特点,将有向线对象区分为起点、内部和边界,建立了有向线对象之间拓扑关系与方向关系集成表达的DLR模型,并给出了一个具体应用实例。与现有模型进行对比分析发现,DLR模型不仅能描述二维空间中有向线对象之间的方向关系,还能够有效地区分相离、内部相交、相切、部分覆盖等拓扑关系,从而提高了有向线对象之间空间关系的区分能力。     

一种基于描述逻辑的空间语义相似性计算方法

语义相似性计算广泛应用在认知心理学和计算机领域。针对地理信息智能发现服务中语义标注的应用需求,面向本体概念描述,提出了一种描述逻辑的空间语义相似性计算方法。该方法首先获取搜索和目标概念及上下文定义;然后进行标准正规化形式转换,创建映射矩阵并建立局部相似性方程;最后构建全局归一化相似性方程。通过领域专家参与实验,验证了该算法符合人类认知并且是可信的。     

任意多边形间方向关系的计算及其可确定问题

提出了一种符合空间认知规律的基于栅格化处理的任意多边形间方向关系的计算方法,该方法计算结果与人眼的判断结果非常接近。在此基础上讨论了多边形间方向关系的可确定问题,并提出了一种基于8方向隶属度零值个数的两个多边形方向关系可确定程度的判定方法。     

一种利用改进的扫描线算法计算拓扑关系的方法

针对以往拓扑关系计算方法的缺陷,提出一种利用改进的扫描线算法计算矢量数据拓扑关系的算法(TCBSL)。该算法以平面扫描转换法的思想为核心,通过改进扫描线算法结构,并引入拓扑关系判别参数,实现了较为高效地计算矢量数据空间实体之间的拓扑关系。此外,以该算法思想为依据,利用eclipse构建了矢量数据拓扑关系计算模型,并利用该模型对深圳市OSM矢量数据进行实验。实验显示,该算法可以较为正确地计算点线、点面、线线、线面及面面之间的拓扑关系,且效率较高,易于计算机系统的实现。     

一种基态修正模型的改进模型

介绍了各种常用的时空数据模型,并重点介绍了基态修正模型及其扩展模型,分析比较了各种基态修正模型的扩展模型的优缺点,在此基础上提出了一种新的基态修正模型的改进模型,并分析了该模型的优缺点。     

格网DEM坡度计算模型的相似性研究

当DEM的精度和分辨率确定后,坡度坡向计算结果取决于计算模型。本文设计了逐栅格单元的相对差等级评价方法,并结合基于整体的频率图和XY散点图评价指标,定量揭示了坡度计算模型之间的异同。主要结论为:①坡度计算模型有离散和连续之分,连续型模型能给出更加符合实际的坡度坡向计算结果;②坡度计算结果与计算点数有关,点数越多,计算结果越稳定;③算法间的差异随DEM分辨率的增大而增大。最后本文给出了实际应用中的坡度计算模型。     

一种基于权重相似性模型的不动产数据整合方法

为完成不动产权籍调查项目成果与不动产登记信息系统的对接,实现权籍调查成果数据的整合,综合考虑数据的海量性、多源性、异构性等特征,本文提出利用欧氏距离和相似度系数建立描述数据样本间近似程度的归一化综合指标即相似离度,根据计算出的相似性测度最大值确定关联目标,从而实现地块的落宗匹配.通过应用试验评价及算法效益分析,本文方法...