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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
面向制图线自动综合的分维估值方法及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文将分形理论中的分维计算与数据压缩中的光栏法基本原理相结合,提出了一种专门用于制图线自动综合的分维估值方法及其相应的自动综合算法用该方法求出的分维数,可从数量上反映制图线形状结构特征随描述它的阈值变化的规律,基于该方法的自动综合算法可较好地实现制图线自动综合过程的数量化和模型化,并使制图线形状结构特征得以有效保持。  相似文献   

2.
海岸线自动综合方法综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
线要素自动综合一直是自动制图综合中的重要研究内容.对海图线要素的自动综合背景、现状和发展方向进行了论述,对数字海图要素的自动选取方法进行了研究,并分析了海岸线制图综合的基本原则和分形、分维方法在海岸线自动综合中的应用.在对线状要素的分布规律和特征以及制图综合指标的确定进行研究的基础上,提出了海岸线自动综合的量化、模型化、算法化的一些具体实现方法,初步实现了一定程度上的海岸线自动综合.  相似文献   

3.
杨志坚 《测绘科学》2016,41(4):118-123
针对传统的线状要素化简方法难以准确描述线要素局部结构特征的问题,该文提出了一种顾及局部结构特征的线状要素制图综合方法。引入m阶邻居坐标点概念,分析坐标点对线要素局部结构特征的贡献程度;建立了局部结构特征度量方法,实现了简单线要素的自动化简;基于该化简过程,从拓扑不变性角度顾及线状要素的整体形态及不同线状要素之间的拓扑关系,实现了复合线划网络的自动综合。基于对简单线划目标和复杂线划网络的实验结果表明:通过调整m的取值,可以完成不同尺度下线要素的自动制图综合,且化简结果较好地保持了原始线划要素的整体形态特征。  相似文献   

4.
一种新分维估值方法作为工具的自动制图综合   总被引:11,自引:1,他引:11  
王桥  吴纪桃 《测绘学报》1996,25(1):10-16
本文运用分形几何原理,建立了一种面向制衅综合的新分维估值方法,并以此为工具,研究了阈值自动选取、图形形状特征保持、曲线按复杂程度分段等一些自动制图综合中存在的难题,给出了相应的算法和应用实例。  相似文献   

5.
针对现有制图软件在面状符号填充方面存在的符号缺失、压盖等问题,提出了一种基于图形分割的面状符号自动填充算法.该算法通过计算面的骨架线,对复杂面进行分解,判断分解后的简单面的形状,分别赋予不同的制图表达规则,实现面状符号的自动填充.结果表明,该算法可以有效实现狭长以及包含狭长分支的不规则图形的合理填充,有效解决了填充符号...  相似文献   

6.
线状要素的制图综合往往由于数据容量过大在选择比例尺可视化输出时不能进行清晰图形表达.本文基于分形理论中的步距算法,在visual studio中开发系统窗口平台,以线状要素为研究对象,实现对线要素的地图自动综合计算,从而以少量控制点清晰表达出图形的轮廓特征.该方法较好的保持了地图的形状特征和细节,使化简的图形与原始数据的图形在形状结构特征上基本保持了一致性.  相似文献   

7.
利用等高线数据自动生成地性结构线的算法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
地性线数据是关于DEM精确建模、制图综合的重要地理信息数据。在对基于等高线数据自动追踪地性线算法进行分析比较的基础上,提出一种简单实用的地性线自动追踪算法,并给出实验结果。  相似文献   

8.
复杂等高线自动综合是计算机辅助制图领域中一项重要且难度较大的任务。本文根据分形理论的基本原理,提出了一种基于量化等高线形状结构特征的复杂等高线自动综合的新方法。研究和实验表明,该方法充分顾及了地貌形态特征,能够对等高线图形进行客观、有效地概括。  相似文献   

9.
在自动制图综合中,面要素聚合较为常用的方法是利用聚类方法将面要素聚类为若干个类簇,进而将每个类簇合并为更大的多边形图斑。针对地图制图领域的前沿研究课题——地图自动综合,该文提出了一种基于滚球法的面状要素聚合的新方法,通过实验阐述了该方法在居民地等面要素综合中的应用,并与传统的聚合算法进行了效率上的对比分析。该方法较传统的聚合方法效率上有很大提高,在大数据量聚合中有一定的应用前景,当选择合适的滚球半径进行综合时,有较理想的结果。  相似文献   

10.
Delaunay三角形法实现面状要素自动注记初探   总被引:1,自引:1,他引:0  
余代俊  耿留勇  兰燕 《测绘科学》2007,32(4):81-82,68
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。  相似文献   

11.
基于复杂树结构的河流渐变自动绘制算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
地图制图和GIS可视化中的河流自动渐变是水系要素表达的重要方面,同时又是一个技术难点。文章针对当前河流自动渐变研究较少的现状,提出一种复杂树递归算法的河流自动渐变方法。该算法深入研究了复杂树结构的构建和河流渐变中存在的上下游流向、主支流搜索、面状水域流人流出等复杂问题,实现了河流渐变自动绘制,并进行了实践测试。结果表明,该算法极大减少了地图制图过程中河流渐变绘制的人工干预,提高了自动化渐变绘制效率,具有可行性。  相似文献   

12.
面向制图综合质量控制的数据模型——DFQR树   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有R树无法支持制图综合质量控制的问题,提出一种面向制图综合质量控制的R树变形数据模型:①在R树中引入操作记录维,利用树的深度变化来记录空间数据逐步综合的过程变化;②引入中间对象实体记录综合步骤的中间综合结果,同时允许中间综合结果在较高的树层次上出现;③树的分支结构考虑对自动制图综合算法的支持.分析该变形R树对制图综合质量控制过程,并着重对该数据模型生成算法中的约束条件、插入算法和分裂算法进行了讨论.使用该模型进行制图综合质量控制实验,结果表明,该模型原理正确,能够有效地对制图综合质量进行控制.  相似文献   

13.
详细介绍了基于栅格数据的面状地物主骨架线的提取算法。该算法具有较快的处理速度和较强的适应性及内存需求少的优点 ,同时用该算法所提取的主骨架线为最优 (最长 )骨架线 ,可用于面状地物注记的自动配置。  相似文献   

14.
线状地图要素的自相似性分析及其自动综合   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过线状地图要素的自相似性分析和分维估值,研究了线状地图要素的形状结构特征随量测尺度和比例尺变化的规律,并在此基础上,提出了旨在使综合过程自适应进行和保持图形形状特征的线状要素自动综合的方法。  相似文献   

15.
通过线状地图要素的自相似性分析和分维估值,研究了线状地图要素的形状结构特征随量测尺度和比例尺变化的规律,并在此基础上,提出了旨在使综合过程自适应进行和保持图形形状特征的线状要素自动综合的方法。  相似文献   

16.
制图综合作为地图制作的核心技术一直是地图学家关注的焦点。长期以来,制图综合的自动化是研究的重要方向。微粒群优化算法(PSO)作为新兴的智能算法,成功地应用于诸多领域。据此,介绍了PSO的基本原理,尝试利用PSO解决自动制图综合中点群综合中的点目标选取等问题,为解决自动制图综合提供了一种新的方法和思路。  相似文献   

17.
在专题制图系统中,面状符号的自动绘制具有重要意义。晕线法是绘制面状符号较为常用的方法,然因其图形结构简单,对于绘制较为复杂的专题地图,分级,对比效果均不够理想,为此,本文提出了晕线图案法。这种方法以晕线法为基础,用不同的晕线,虚晕线的适当运算构成图案,从而实现面状符号的自动输出,本方法图案设计简单,既可交互式输出也可自动生成图案,既保留了晕线法优点,又实现了面状符号的多样化输出。利用晕线图案法,笔者绘制了黄土高原微机地理信息系统专题图部分,并取得了较理想的输出效果。  相似文献   

18.
一种新的地理线要素分形插值方法   总被引:5,自引:1,他引:5  
地图制图自动化已成为地理研究的重要内容,包括自动综合和自动扩充。地图中线要素的自动扩充是要通过插值来实现。传统的曲线插值方法没能反映地理线要素的分形结构、比例尺相关性、空间各向同性等特点。针对地理线要素的特点,基于分形几何理论,将Douglas-Peuker算法和随机中点移位法结合起来,提出了一种新的分形插值方法。并通过方法比较和实例分析验证了方法的可行性和有效性。  相似文献   

19.
基于规则库和网格算法的土地利用现状图自动数字注记   总被引:1,自引:0,他引:1  
图形自动注记可极大地提高制图的工作效率。针对土地利用现状图数字注记的特点,本文从地图认知角度出发,建立注记自动配置的规则库,提出面状要素自动注记的一种新的算法——网格法。该算法最大的优点是容易实现、效率高,可方便地解决注记压盖冲突等问题。通过开发一个程序实例,对图斑要素进行了自动数字注记,实验表明95%以上的图形注记效果都较为理想。  相似文献   

20.
基于分形分析的自动化制图综合研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
王桥  胡毓钜 《测绘学报》1995,24(3):211-216
本文运用分形分析方法,从数量方面研究了线状符号的形态结构特征随比例尺变化的规律,并提出了依据所研究的规律进行线状符号自动综合的方法,为制图综合过程的自动化、模型化探索了一条新的途径。  相似文献   

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