河流自动选取中的分级优化

水系是具有高度结构化特征的复杂空间数据,在不同水文条件和地形环境下发育的水系形态可以表现为多种模式,如格状河系、羽毛状河系、平行状河系等,使得水系选取具有较大难度。探讨了河流分级(汇流区域特征)、河网结构层次化(河流分布的地理特征)与水系选取之间的关系,提出了基于流域的河流自动选取,从河流的局部重要性出发,考虑河流的分级主要基于两点:一是确定选取单元为流域;二是对流域内河流通过等级关系选取高等级河流,同等级间河流根据长度、密度、河流间距离等综合指标进行选取。     

河网密度图的制图单元选择及相关要素分析

一、河网密度的意义地表江河水系的空间分布随着自然条件和河系类型的不同而呈现疏密的差异。单位面积中河流长度的大小是衡量河网密度的指标 ,称为河网密度系数 ,简称为河网密度 ,其计算公式为　　　　　ｖ =ＬＰ (1 )式中 :Ｌ为流域内全部河流 (含沟渠 )总长度 ;Ｐ为流域面积。河网密度受到气候、地质、地貌、植被和水利建设等的影响和制约 ,它是地图编制中确定河流选取指标的一项基本依据 ,是拟订各种建设规划 ,研究水资源状况和农业可持续发展前景所需充分考虑的一个因素。二、按江河流域划分制图单元专题地图中用分级统计图法表示河网…     

面向自动综合的河系结构化模型研究

针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息。基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性。     

面向自动综合的河系结构化模型研究

针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息.基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性.     

河网数据渐进式传输的自适应可视化研究

在构建河系树的基础上,结合河流层次、等级、数量密度和长度等河流描述因子,提出将河流选取数量按河流数量密度逐级分摊到河系与河系内部各级子流域的方法.选取的河流按其层次逐层输出可视化的试验表明,该方法是有效的.     

Stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法

树状河系作为地图骨干要素之一,其简化效果直接决定地图综合的质量。树状河系简化需要考虑其语义、几何、拓扑和结构等多种特征,而现有方法大多只注重了长度、角度和属性等约束性量化指标,致使简化后的空间分布特征容易被破坏。本文首先研究基于树状河系有向拓扑树（DTT）的特征智能识别方法,然后依据Paiva提出的"180°假设"和"锐角假设",从河口出发,自下游向上游建立顾及河流语义、长度、角度约束的树状河系stroke连接,并据此判断树状河系层次关系,最后提出河系整体选取数量确定方法和顾及密度差异的河系分层剔除选取算法,实现树状河系自动化简化。经样本数据测试,验证了该方法的可靠性,同时经实际数据测试,验证了该方法在树状河系简化中的合理性和有效性。     

河网汇水区域的层次化剖分与地图综合

对于具有网络状结构的河系数据的综合化简,判断河流分支在河网中的重要性需要考虑三个层次的结构信息:全局范围内的空间分布模式;局域环境下的分布密度;单条河流的几何特征。为提取这些结构化信息,本文基于网络分析运用Delaunay三角网模型建立了各级河流分支汇水区域的层次化剖分模型,其基本思想是将汇水区域划定当作“空间竞争”问题来求解,运用类似于Voronoi图的空间等剖分几何构造表达“袭水”过程,在各支流子系统内部及其环境之间通过Delaunay三角网骨架线确定汇水区域的分水岭。基于该层次剖分模型可计算河流分布密度、相邻河流间距、汇水范围及层次关系,进而推算出河系网中每一条河流的重要性系数,实现不同尺度下河流的综合选取。     

顾及结构特征的河系匹配方法研究

河流水系是一种地理空间基础框架数据,提供了地理空间要素的空间结构。在对空间数据库中的地理数据进行更新与集成处理时,不可避免地涉及河系的匹配和更新处理。本文在分析河系结构特征的基础上,研究了河系匹配方法,并提出了：(1)河系匹配的两层次框架;(2)河系之间的匹配方法;(3)顾及等级结构的河流匹配算法。试验结果证明：顾及等级结构的匹配算法能在一定程度上降低误匹配和漏匹配的数量,总体匹配效果要优于一般的匹配算法,特别是在支流数量多、支流长度较短、河流详略程度差距大的河系匹配中,优势更明显。     

主流识别的多准则决策模型及其在河系结构化中的应用

在河系拓扑数据的基础上建立两种面向河系空间知识的数据模型:基于河段的数据模型和基于河流实体的数据模型.将多准则决策中的最大隶属度带权平均规划法用于河系各级主流的识别,该方法考虑主流选取中的各种因素,并将各因素的重要性用权向量的形式表示出来.还提出一种基于主流识别的河系结构化方法,将河系结构化的过程看作是确定各级主流的不断重复迭代的过程.最后将主流识别方法用于河系结构化中,并获取了进一步的树结构信息.实验证明,该方法在实用性和准确性方面都能达到满意的效果.     

一种启发式有环河系自动分级算法

在地图综合中,河流分级是对水系要素表达的重点也是技术难点,对精确性和计算速度都有较高的要求。目前对河系分级的研究中,已有分级算法的效率较低,且鲜有针对有环河系的分级。基于此,本文建立了河系分级的属性规则、几何规则、环规则,对河系中存在的不同环类型进行了分类处理,且在求取河流最长路径时,运用启发式算法迭代计算,实现了河系的自动分级。实际河系数据试验表明,该算法能在对有环河系的处理中取得良好的效果,提高了河系分级的计算效率和准确度。     

自动综合的结构化实现

以河系、地貌及点群目标为例，建立了一个基于图论、分形学和计算几何的完整的结构化制图综合理论体系，并提供了有序化的操作方法     

河网线要素与DEM综合的三维Douglas-Peucker算法

目前三维Douglas-Peucker(3D_DP)算法主要应用于单一类型的DEM综合。本文引入"弯曲调节指数"来改进3D_DP算法,提出了一种三维空间河网要素与DEM综合的新方法,即将河网线矢量提取成三维离散点数据集(增加高程属性),与DEM三维离散点数据集合并,在河网层次化选取基础上,利用改进的3D_DP算法对合并数据集进行综合操作。通过试验结果的对比和分析表明,该方法通过弯曲调节指数的调节使河流自身所具有的弯曲形态与地形的主要特征得以同时保留,试验效果良好,实现了三维空间河网要素与DEM数据在同一简化因子作用下的综合,提升了地图综合的质量。     

A Genetic Algorithm for Tributary Selection with Consideration of Multiple Factors

Drainage systems are important components in cartography and Geographic Information Systems (GIS), and achieve different drainage patterns based on the form and texture of their network of stream channels and tributaries due to local topography and subsurface geology. The drainage pattern can reflect the geographical characteristics of a river network to a certain extent. To preserve the drainage pattern during the generalization process, this article proposes a solution to deal with many factors, such as the tributary length and the order in river tributary selection. This leads to a multi‐objective optimization problem solved with a Genetic Algorithm. In the multi‐objective model, different weights are used to aggregate all objective functions into a fitness function. The method is applied on a case study to evaluate the importance of each factor for different types of drainage and results are compared with a manually generalized network. The result can be controlled by assigning different weights to the factors. From this work, different weight settings according to drainage patterns are proposed for the river network generalization.     

道路综合中基于骨架分割的道路密度分析(英文)

This paper proposes an algorithm for road density analysis based on skeleton partitioning. Road density provides metric and statistical information about overall road distribution at the macro level. Existing measurements of road density based on grid method, fractal geometry and mesh density are reviewed, and a new method for computing road density based on skeleton partitioning is proposed. Experiments illustrate that road density based on skeleton partitioning may reveal the overall road distribution. The proposed measurement is further tested against road maps at 1:10k scale and their generalized version at 1:50k scale. By comparing the deletion percentage within different density interval, a road density threshold can be found, which indicate the need for further operations during generalization. Proposed road density may be used to examine the quality of road generalization, to explore the variation of road network through temporal and spatial changes, and it also has future usage in urban planning, transportation and estates evaluation practice. Supported by the National 863 Program of China(No.2007AA12Z225), the Natural Science Foundation of China(No.40771168).     

数字河流数据的自动综合

本文主要介绍了数据库中水系要素综合中河流的自动综合方法，尤其是对非结构化河网中河流的自动选取作了较为详细的论述，并通过数据库中一幅完整图幅的河流数据对文中介绍的自动综合方法进行了验证。     

多尺度面实体的匹配方法研究

从多尺度面实体匹配的需要出发,分析地图综合所引起的一对多、多对多匹配关系,以及不同地图综合算子给同名实体所造成的差异,将一对一匹配关系的几何相似性度量模型和非一对一匹配关系的基于重叠度的面实体匹配方法相结合,采用指标阈值自动确定方法,建立一种新的适用多尺度变化的面实体匹配方法。最后以多个比例尺的居民地为实验对象,验证本方法的可行性和有效性。     

土地利用图斑综合研究

基于南海市土地利用现状调查与变更系统,进行了一些有关土地利用图斑综合方面的研究,主要包括小地块删除,狭长地物例如河流、道路变线。结合有关制图综合的理论和算法,针对具体问题,采用人机协同的缩编方式,合理进行人机分工,将交互式综合和自动综合结合起来。这种方式可以顺利的完成地图缩编工作,从而减轻了作业强度,提高了作业精度。     

基于ANUDEM与山脊抬升的DEM简化

为在DEM简化过程中充分保留地形骨架信息,提出一种基于ANUDEM与山脊抬升的DEM简化方法。利用ANUDEM插值法获得顾及水文要素的DEM简化表面,并对简化DEM实施山脊抬升,从而得到顾及地形骨架的简化表面。实验表明,在简化DEM中实施山脊抬升能够更大程度地增强简化表面山体结构的保留程度,且随着地形简化程度的降低,山脊抬升法的作用也逐渐增大。