3D-GIS中方向关系描述及其推理

方向关系是描述一个物体与另一个物体的相对位置关系。现有文献主要研究二维空间方向关系的描述和定性推理,二维空间中方向关系的描述和推理相对比较完善。本文采用投影方法给出三维空间方向关系描述模型,研究了单方向关系的推理,在此基础之上给出了单方向与多方向关系的定性推理,以及多方向关系与多方向关系间的定性推理。最后研究单方向关系定性推理的一些规律。     

空间方向关系形式化描述模型研究

空间方向关系形式化描述模型是空间关系研究的难点和重点，目前尚无完善的模型出现，因此进行其模型的研究意义重大。首先论述运用平面目标Voronoi图描述方向关系在理论上的可行性；然后详细阐述基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型建立；为了验证模型的正确性，给出几个典型的算例；最后指出模型的优、缺点。     

空间目标的方向关系定性推理

由于空间问题固有的复杂性和不确定性,空间关系的描述和推理普遍采用定性的方法来符合人们的认知。方向关系是一类重要的空间关系,以往对方向关系的定性推理大多在2个参照系下进行,将目标对象抽象为点或者认为目标的大小近似相等。为了更细致地推理方向关系,提出四种不同情况下基于1个参照系的定性方向关系推理方法,并就本方法存在的问题和今后的研究方向提出了一些看法和思路。     

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。     

用Voronoi图描述空间方向关系的理论依据

基于可视点、可视链、可视区域等概念,分析了影响空间方向判断的两个因子:两目标群点凸壳的直径与可视区域;证明了用Voronoi图描述空间方向关系的可行性。     

空间方向关系粗糙推理

针对现有的空间方向关系表达模型不能捕获其所固有的不精确性和模糊性这一缺点，把粗糙集理论和方法引入方向关系的表达，提出了方向关系粗糙表达方法、变精度粗糙表达方法以及方向关系的粗糙推理方法，以加强对不精确性和模糊性的处理和分析能力，并能够把模糊对象和精确对象之间的方向关系统一到一个框架中来描述。     

等高线邻接关系的表达及应用研究

针对当前等高线数据质量控制的问题和不足,提出根据相邻等高线的高程递变规律,利用等高线的邻接关系进行质量检查的设想,进而根据2维平面中Voronoi图的概念,将之应用于等高线数据,提出等高线邻接关系的定义,并设计出等高线邻接关系的基本生成流程,生成等高线的邻接关系表.此外,提出等高线邻接程度的衡量及应用问题,讲述邻接系数的定义、计算及应用.     

三维体目标间拓扑关系与方向关系的混合推理

重点研究了三维空间中拓扑关系和方向关系间的混合空间关系推理。用Allen区间关系对描述基于投影的空间划分方法得到的方向区域和用九交矩阵描述的拓扑关系,用定义法研究混合空间关系推理,推理结果用组合推理表表示。     

基于Voronoi图的空间方向关系形式化描述研究(二)

详细阐述了基于 Voronoi图的空间方向关系形式化描述模型的建立 ,给出了模型的逻辑结构和空间方向的计算过程。为了应证模型的正确性 ,文章给出了应用该模型计算空间方向的几个例子 ,并在最后总结了模型的优缺点     

基于拓扑关系的不确定区域方向关系推理

利用宽边界区域对多种来源的不确定性数据建模,用确定区域的拓扑和方向关系组合描述不确定区域的拓扑和方向关系。根据拓扑关系和方向关系间内在规律,直接从不确定区域的拓扑符号描述中推理出方向关系的符号描述,是对已有推理方法的有益补充。     

顾及几何形状相似性的简单多边形最近距离计算方法

提出简单多边形距离计算方法,在计算简单多边形最近距离的同时,可以求得多边形之间彼此面对的线段链.针对多边形之间不同位置关系,给出不同的最近距离和多边形之间彼此面对线段链的计算算法.     

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。     

考虑三维空间关系的海洋科学数据本体构建及推理研究

海洋科学数据是典型的多源异构三维空间数据,其特征为数据的管理、应用与共享带来了困难.本体作为一种可共享的、明确的、规范化的说明,是处理异构数据的一种有效手段.以构建海洋科学数据本体为目标,首先梳理了海洋空间本体的构建流程.然后针对流程中的两个核心步骤进行了创新和改进:①为更完整地表达海洋空间本体中的对象属性,在海洋科学...     

综合线面特征分布的点目标多尺度聚类方法

考虑空间数据分布的复杂性与不连续性,提出了一种点目标聚类方法。算法利用全要素Voronoi图准确识别与表达点目标与线面实体的空间相关性;根据点目标位置分布特征计算面积阈值来控制聚类的粒度,同时以空间尺度变化下面积阈值的恒定作为判断尺度收敛的条件,实现点目标的多尺度划分,时间复杂度为O(nlogn)。经试验验证,聚类尺度随点目标分布特征自适应收敛,算法无须自定义参数,能够有效地发现受线面目标约束的任意形态点目标集群,对异常值处理稳健。     

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.