道路与建筑物空间冲突的几何相似性移位算法

保持建筑物群的空间分布模式一致是道路与建筑物空间冲突处理问题的难点。按道路对建筑物的包围程度,将道路与建筑物之间的关系类型划分为开放型、半开放型和闭合型。本文提出了基于几何相似性的建筑物移位算法,并以距离、角度和面积作为满足几何相似性的约束条件。以道路网眼为单位,采用最小生成树的方法生成建筑物群的骨架,以骨架的长度和角度特征分别作为建筑物移位的距离和角度约束条件,以建筑物与网眼的面积比作为建筑物移位的面积约束条件。针对可能出现的次生冲突,探讨了次生冲突的处理方法。试验结果表明,本文方法能够消除因道路拓宽导致的道路与建筑物冲突,并能完备地保持建筑物群的空间分布模式。     

特征分类与邻近图相结合的建筑物群空间分布特征提取方法

建筑物群综合过程中需要对建筑物群空间分布特征进行认知和识别。本文在分析国内外相关研究的基础上,从描述建筑物空间特征的大量指标中,利用主成份分析方法,总结并提出了有代表性的建筑物空间特征指标集:凸包面积、紧密度IPQ指标、边数和最小面积外接矩形方向,并基于这些指标研究了建筑物群的分类。在利用最小生成树邻近图(MST)划分建筑物空间子群时,考虑了建筑物成群与所处地理环境(河流和道路等因素)的关系。另外,基于最邻近图(NNG)、MST、相对邻近图(RNG)和Gabriel图(GG)4种建筑物群邻近图,提出了自动识别具有特定空间排列建筑物子群的方法,并比较分析了识别结果的影响因素和可用性。最后,选择北京某地区建筑物群为试验对象,实现了对建筑物群的分类和空间聚类,并提取了其中直线型空间排列的建筑物子群。     

面状居民地聚类方法的对比分析

探索建筑物的空间分布模式信息是建筑物地图综合过程中不可或缺的一部分,以建筑物距离为基础,结合建筑物的大小、形状、方向3种特征因子,将多个聚类算法应用于多边形建筑物的聚类分析,并通过不同的城市街区实地数据集对多个聚类算法进行比较分析。结果表明：k-means算法效率最高,但只能识别近似于球形的群组,对呈线性分布的建筑物模式识别效果较差;具有噪声的基于密度的空间聚类（density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise,DBSCAN）算法可以发现任意形状的集群,其对参数的选择过于敏感,难以从复杂的建筑物群中识别出连贯的群组;具有噪声的基于分层的密度聚类（hierarchical DBSCAN,HDBSCAN）算法可以发现任意形状和密度的群组,但对边界区域的建筑物群识别效果较差;最小生成树（minimum spanning tree,MST）算法能够识别出不同类型的建筑物群模式,但难以确定复杂建筑物群的合理划分阈值。     

顾及空间形态特征的河流变化语义解译

针对几何图形变化对时空变化进行描述研究中较少考虑形状、结构等空间形态特征在变化语义描述中发挥的重要作用这一问题,该文针对河流要素的空间形态特征,总结了7个形态特征描述子,并基于此给出河流形态特征变化的基本类型库,通过构建形态特征变化与几何变化间的映射关系,从语义层面解释了几何变化在现实世界中代表的意义,为时空变化描述和时空分析提供了一种思路。     

一种空间分布模式驱动的空间索引

支持批量操作的空间索引中,空间数据的分解粒度、局部更新操作的整体影响处理是两个主要难点。本文基于空间分布模式分析,提出了一种空间索引——Pattern-tree。针对批量操作的粒度问题,设计了一种基于空间分布模式探测的空间划分方法,采用一种自上而下与自下而上相结合的索引树构建算法;针对局部插入操作对索引树的整体影响与索引树的调整问题,提出了一种基于空间分布模式变化检测的索引更新方法。试验表明,本文所提出的空间索引结构比STLT、GBI以及SCB等方法具有更高的构建与窗口查询效率。     

一种基于似最小生成树的空间聚类算法

根据空间邻近目标的距离变化情况,定义了边长变化因子概念,给出了一种似最小生成树的构建方法。在此基础上,提出了一种基于似最小生成树的空间聚类算法。模拟数据和实际数据分析发现,基于似最小生成树的空间算法能够发现任意形状的空间簇和异常点,并能够很好地适应空间数据分布不均匀的特点。通过与经典的DBSCAN算法比较,发现基于似最小生成树的空间聚类算法比DBSCAN算法更具有实用性。     

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。     

融合主题语义特征的高分辨率遥感影像建筑物自动化识别

建筑物提取是高分辨率遥感影像解译领域的一项重要工作,由于遥感技术的宏观性、实时性和周期性特点,基于遥感影像的建筑物识别对于城市管理与国土规划等领域具有非常大的应用潜力.本文介绍了一种基于影像主题语义特征建模的高分辨率遥感影像建筑物提取方法并通过具体的影像场景加以实践应用,该方法首先对影像进行对象级的分割,然后利用LDA...     

地图综合中建筑物方向的计算方法及适用性分析

建筑物的方向是地图综合过程中的一个基本约束,目前仍没有一个计算建筑物方向的统一方法。本文详细阐述了五种常用的计算方法,分别为最长边法、加权平分线法、统计加权法、最小MBR法和基于墙的均值法。并从其基本原理出发,分析了这五种方法的适用性和局限性。通过两个实验设计和实现,进一步例证了这些方法的适用情况和存在的问题,并发现最小MBR方法较为稳健。     

基于GIS的海南省人口空间分布模式统计分析

在GIS平台上利用空间自相关统计分析方法对海南省人口的全局和局部空间差异的特征、分布形态与变化趋势进行初步的探索分析,从根本上改变了传统的统计分析观念,改善了统计分析方法与方式。研究的结果显示,海南省人口分布呈现显著的空间相关性,且表现为从中部山区逐渐向周边沿海区域扩展的环带状聚集模式。根据这一结论提出几点促进海南省未来人口与经济可持续发展的建议。     

On the spatial distribution of buildings for map generalization

Information on spatial distribution of buildings must be explored as part of the process of map generalization. A new approach is proposed in this article, which combines building classification and clustering to enable the detection of class differences within a pattern, as well as patterns within a class. To do this, an analysis of existing parameters describing building characteristics is performed via principal component analysis (PCA), and four major parameters (i.e. convex hull area, IPQ compactness, number of edges, and smallest minimum bounding rectangle orientation) are selected for further classification based on similarities between building characteristics. A building clustering method based on minimum spanning tree (MST) considering rivers and roads is then applied. Theory and experiments show that use of a relative neighbor graph (RNG) is more effective in detecting linear building patterns than either a nearest neighbor graph (NNG), an MST, or a Gabriel graph (GssG). Building classification and clustering are therefore conducted separately using experimental data extracted from OpenStreetMap (OSM), and linear patterns are then recognized within resultant clusters. Experimental results show that the approach proposed in this article is both reasonable and efficient for mining information on the spatial distribution of buildings for map generalization.     

空间知识挖掘的自然面群聚集度聚类方法

空间聚类是挖掘空间知识的重要手段之一.针对现有方法难以处理几何、分布特征差异大的面群聚类问题,本文提出了一种面要素分布密度的描述参数—聚集度,并设计了一种自然面群聚类方法.首先,分析了面要素分布密度的影响因子,定义了聚集度的概念,设计其计算方法并验证其有效性及优势;然后,基于聚集度和边界最短距离建立相邻面从属关系,识别...     

顾及地理矢量场空间变化特征的多分辨率纹理可视化方法

网络环境下海量、高维、动态、多尺度地理空间矢量场数据的在线高效可视化,一直是大规模密集矢量场数据集成与综合应用分析亟须解决的关键问题。地理矢量场数据蕴含大量非规则、多尺度、时空异质的变化特征与结构,传统矢量场纹理可视化方法,受全局统一采样密度的限制,存在典型的稠密遮挡、特征模糊的问题。针对上述问题,本文提出了一种顾及地理矢量场空间变化特征的多分辨率纹理可视化方法,引入复合信息熵定量显式描述矢量场的空间变化,以此驱动图像空间内多频噪声纹理生成、矢量场多分辨率纹理的构建与增强表达,有效克服传统纹理可视化方法的技术瓶颈。最后采用风场数据进行试验,验证了本文方法的可靠性与有效性。     

一种顾及矿区地形特征的开采沉陷三维可视化实现方法

针对已有开采沉陷三维可视化方法中不能考虑矿区三维地形特征的不足,本文通过计算机语言编制开采沉陷预计程序对矿区地表点进行三维坐标变形预计计算与坐标融合计算,并基于数据传输的方式与ArcGIS进行结合,实现了顾及矿区三维地形特征的开采沉陷三维可视化.利用该方法生成的三维表面,克服了已有开采沉陷三维可视化方法中不能表现矿区地表塌陷后移动和变形状况的不足,而且能充分利用ArcGIS强大的空间分析与空间数据查询功能,实现了GIS在开采沉陷领域中的良好应用.     

基于正态分布的三维建筑物变化检测高度差阈值确定方法

针对现有三维建筑物变化检测中高度差阈值确定方法存在主观性强、阈值通用性差的问题,本文提出了一种基于正态分布的高度差阈值确定方法。借鉴二维变化检测中变化和未变化像元差值服从正态分布的理论,首先,假设2期DSM高度差服从或近似服从正态分布,并分析了变化和未变化区域高度差的分布;然后,基于拉依达准则提出了利用期望和标准差计算高度差阈值的方法;最后,利用滑动窗口动态计算待检测区域高度差阈值。在2个试验区内,基于本文阈值方法的建筑物变化检测结果较经验阈值方法在完整率、正确率和检测质量上分别平均提高了7.2%、1.5%和7.8%,说明该方法具有较好的通用性。     

A novel method for discovering spatio-temporal clusters of different sizes,shapes, and densities in the presence of noise

The discovery of spatio-temporal clusters in complex spatio-temporal data-sets has been a challenging issue in the domain of spatio-temporal data mining and knowledge discovery. In this paper, a novel spatio-temporal clustering method based on spatio-temporal shared nearest neighbors (STSNN) is proposed to detect spatio-temporal clusters of different sizes, shapes, and densities in spatio-temporal databases with a large amount of noise. The concepts of windowed distance and shared nearest neighbor are utilized to define a novel spatio-temporal density for a spatio-temporal entity with definite mathematical meanings. Then, the density-based clustering strategy is employed to uncover spatio-temporal clusters. The spatio-temporal clustering algorithm developed in this paper is easily implemented and less sensitive to density variation among spatio-temporal entities. Experiments are undertaken on several simulated data-sets to demonstrate the effectiveness and advantage of the STSNN algorithm. Also, the real-world applications on two seismic databases show that the STSNN algorithm has the ability to uncover foreshocks and aftershocks effectively.