建筑物白模多边形的自动合并

建筑物白模多边形数据可广泛应用于许多领域,但在实际应用中,由于数据太过细致,且目前使用的建筑物白模多边形数据存在拓扑关系错误,不满足生产要求,这给地图综合中建筑物群的自动合并提出了新的要求.因此提出了一种基于约束性Delaunay三角网的建筑物白模多边形自动合并方法,在保持建筑物整体结构和视觉效果的前提下减少不必要的细...     

顾及邻近五点的建筑物多边形化简方法

针对传统的建筑物化简算法无法准确保持建筑物局部细节几何特征,容易产生尖锐凸角等问题,提出了一种基于邻近五点的建筑物多边形化简方法。通过将多边形边界上的邻近五点定义为基本处理单元,实现对建筑物边界Z形平行、Z形不平行、U形平行、U形不平行的4类几何模式划分,进行渐进式化简,并针对化简过程中产生的尖角顾及角度约束对其削尖。对某地区部分1∶1万实际建筑物多边形数据进行试验,结果表明,所提算法在保持建筑物基本几何形态特征的基础上,能够尽可能地避免尖角的产生,化简结果更加符合人类的视觉认知。     

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。     

改进的邻近四点法建筑物多边形化简算法

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。     

序列比例尺地图缩编中建筑物综合算法

针对在序列比例尺地图综合中较少涉及如何构建面向大规模工程化应用的、顾及不同居民地分布特征的建筑物综合算子的现状,该文以广州地区为例,从纵横两条线开展。纵向上,对建筑物随尺度变换依次从单幢房屋向建筑群组、建筑区域、街区转换过程中涉及的综合操作和关键算子进行研究;横向上,主要研究同一尺度转换过程中顾及空间分布特征的建筑物多边形分组合并方法,基于"分而治之"的思想对城区、城中村、郊区等三种典型样本设计综合算子。该文设计的算子兼顾了适用性和效率,在广州地区序列比例尺空间数据库快速构建中得到了应用。     

用于数字地图自动综合的多边形合并算法

从计算几何出发,实现了能考虑到空间关系和形态要求的一种新的多边形合并算法--"凸包演化"算法,并用于自动综合软伴中,取得了较好的效果.     

顾及误差的宗地合并算法

地籍信息系统的宗地合并操作时常会失效,其原因是实际测量的宗地图形与系统要求的理想化宗地图形有一定的差异。本文针对该问题,讨论了公共点的匹配与公共边的匹配,构造了顾及误差的宗地合并算法。该算法在地籍信息系统GBland中得到应用,应用结果表明了该算法的有效性。     

参数优化的建筑物多边形化简研究

本文针对建筑物多边形化简当前存在的问题,将参数优化的方法引入化简的全过程,在渐进式图形化简的基础上,通过把建筑物多边形的几何特征、结构特征和化简所遵循的一系列约束规则参数化、变量化表示,建立了建筑物多边形化简的数学模型,通过对模型的求解,来达到化简建筑物多边形的目的。成果已经应用于数字地图的生产,实践证明该算法的化简效果好,普适性较高,符合应用需求。     

基于顶点线性插值的建筑物群聚合的简易方法

提出了基于顶点线性插值的建筑物群聚合的简易方法:首先通过插值加密建筑物轮廓线顶点,以最短邻近连线互不相交为原则,构建相邻建筑物轮廓线顶点之间的最短邻近连线;其次依据这些最短邻近连线自动确定相邻建筑物之间的聚合区域;最后按照渐进式方法聚合建筑物群,获取聚合后的新建筑物轮廓线,该方法还可以处理建筑物群的多边形存在相交和重叠...     

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。     

顾及不动产权籍的房产模型聚合与分割方法

提出了根据宗地范围线、分层分户图及户型对房产模型进行细化和分割方法,研发了顾及不动产单元权籍属性的房产单元的横、纵向分割技术及基于相同权属的聚合技术,形成了从数据采集、数据建模到模型与权籍关联的一整套生产技术流程。采用MD5建立的房屋三维模型与权属信息自动关联技术,具有三维模式下现有二维地图无法实现的空间分析等功能,实现了各类三维数据的综合可视化和融合分析,为三维不动产权属管理提供更直观的辅助决策支持。     

顾及局部特征的图像短直线优化方法研究

由于各种线段检测算法误差以及相片噪声、遮挡物等因素的影响,导致图像线特征要素出现断裂、重叠、连续间断线段等情况。目前的解决方法主要是以线段的自身属性为阈值判断,并利用先验经验辅助判断。提出了一种顾及局部特征的优化删减短直线特征要素的方法,以提高现有算法的自动化水平;同时从整体角度出发,引入局部整体方向的概念来改进现有算法。     

一种顾及水下地形特点的多波束点云去噪算法

针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。     

顾及格式塔原则的建筑物群移位实数编码遗传算法

在建筑物群的综合过程中,建筑物群的移位是一个非常重要的任务。在分析已有算法的基础上,探讨了建筑物群移位的一个新的自适应实数编码遗传算法,在该算法中,考虑了建筑物与街道之间的空间关系和建筑物群排列在图形表达上的格式塔原则,在适应度函数的设计上也考虑了多重因素的影响,使得移位结果更符合地图制图规范和地图感受规律。实验结果表明,该算法在移位空间充足时能精确收敛到最优解,移位效果良好。     

基于权重散射特征的FSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVMH/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。     

不规则三角网生成算法及其应用探讨

不规则三角网(TIN)是数字高程模型的一个重要表示方法,其传统算法一再被优化,也得到广泛地应用。本文在传统算法的基础上总结了一些改进算法,并且提出了相关的应用前景。     

基于建筑物的人口空间分布特征研究

综述了国内外在人口数据空间化研究方面的进展,并分析了其优缺点。在此基础上,提出了基于建筑物的人口数据空间化方法,设计了基于建筑物的人口数据空间化模型;并以重庆市主城区的第六次人口普查数据为例,得到了较细粒度的人口空间分布结果。结果表明,由于受"四山"和"两江"的影响,重庆市人口空间分布呈组团化和沿主要道路分布特征,且各组团有逐渐合并的趋势。对于城乡规划编制、城市空间政策制定、突发事件应急处理以及灾后损失评估具有重要意义。     

一种顾及制图区域要素密度均衡的地图变换算法

制图区域要素密度分布不均衡会增加地图表达难度,常规地图表达方式无法解决视觉不平衡的问题。在Gastner-Newman地图变形算法的基础上,提出了一种顾及制图区域要素密度平衡和公众地图认知一致性的地图变换算法。首先,设计多种变形单元尺度以及配置制图要素密度权重组合;然后,代入线性扩散方程,构建变形格网并映射各离散控制点;最后,生成多种变形地图结果。开展了地图认知实验,获得56份问卷结果,针对中国广西南宁市青秀区行政区划图的形态控制,应控制S_周长 > 0.975、S_{周长面积比} > 0.961、S_形状比 > 0.966,能兼顾地图形变以及公众认知的一致性。为解决地图要素密度不均衡的问题提供了新的思路,变形后的地图达到视觉平衡,同时,通过调整形变权重参数实现了公众地图认知的一致性。