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。     

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。     

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.     

基于BP神经网络的河系自动综合研究

在分析河流选取影响因素的基础上,结合BP神经网络的改进,给出了河流自动选取BP神经网络的结构模型,并通过实例提供了网络参数、实现过程和试验结果。     

建筑物的渐进式图形简化方法

以建筑物轮廓图形的直线段为基本图形单元,研究了建筑物图形渐进式综合的算法以及综合过程中的控制策略和数据预处理方法,并实现了该算法.     

以直角方式转折的面状要素图形简化方法

讨论了面状要素图形轮廓简化的一些规则以及面的空间知识获取方法,结合以直角方式转 折的面状要素图形轮廓的特点,重点讨论了其图形渐进式简化方法。     

平行路段模式识别与简化初探

道路网模式中的平行路段作为一种局部模式,其识别与简化是地图综合研究的重要内容.本文在分析平行路段产生的原因和常见形态后,绐出一种利于简化的平行路段分类方法,并提出基于平头缓冲区搜寻备选平行路段进而利用平行性测度判断路段是否平行的方法.在此基础上,针对3类平行路段分别提出对应的几何化简与连通关系简化方法.实验结果表明,该识别与简化方法能够对路网模式中的平行路段进行有效地综合,具有一定的实用价值,对进一步研究具有参考价值.     

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。     

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。     

基于网眼密度的道路选取方法

道路数据中的网眼密度能反映局部区域的道路密集程度,通过确定目标尺度要求的密度阈值,比例尺缩小后能够标识出数据中需要取舍路段的网眼;循环剥离密度最大的网眼,利用反映路段重要性的参数及其优先级,渐进筛选出舍弃的路段,并完成与邻接网眼的合并;得到的选取结果保持了道路网在密度、拓扑、几何及语义方面的重要特征,从而提出一种新的道路选取方法。最后进行实验,验证该方法的有效性。     

道路网示意性地图的渐进式综合研究

研究并总结了示意性道路网地图的制图规则,量化了约束条件,提出了一种道路网渐进式图形简化方法和移位方法,并研究了拓扑关系检查方法。在具体实验中,通过对道路网上点的分类,依据约束条件,快速生成有效的道路网示意性地图,同时保证了原始道路图与示意性道路图之间的拓扑关系一致性。     

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。     

基于复杂网络理论的城市道路网络自动综合方法

道路网络自动综合是地图综合的主要研究课题。本文通过引入对偶拓扑理论建立了城市道路网络的对偶拓扑结构,并将道路的重要性表达为路网中所有道路的重要度贡献的总和,进而提出了一种道路网络自动综合方法。实验表明,本文方法可以较为合理地选取路网中相对重要的道路,所选路网保持了原始路网的整体形态及拓扑连通。     

地形图综合对数字化的需求

地形图综合必须以数字景观模型为基础,因此,数字化时必须保证目标的景观特征的完整性。本文在分析地形图自动综合的规律基础上讨论了在数字化地形图时应遵循的原则。     

地图自动综合知识的分类及其形式化描述

在分析了已有地图综合知识的分类和表示方法的基础上 ,提出了一种新的地图综合知识的分类方法和形式化方法 ,这种分类方法易于系统开发 ,其形式化方法便于同地图综合模型和空间数据管理相结合。     

数字环境下制图综合概念和方法的拓展

制图综合是地图学的一个核心和难点问题。随着GIS应用领域的拓展和地理空间信息栅格的提出，需要研究多尺度、多分辨率或不同详细程度的空间地理数据的自动生成问题，以满足GIS多层次应用与决策的需求，而这正是制图综合在数字环境下所要面对的新问题。因此，数字环境下制图综合不应该再仅仅局限于图形综合的概念，而且还应该包括基于地图数据库的数据集成、数据表达、数据分析和数据库派生的数据综合，更侧重于GIS环境下空间数据的多尺度表达以及数字信息处理的问题。     

地图综合缩编系统中可视化环境的建立

根据数字深圳空间基础信息平台建设的实际需要,分析了地图综合缩编的总体实施原则;提出了地图综合缩编操作中的五个具体控制条件;从用户角度,详细描述了点、线、面的可视化环境设置,对图形显示环境和地图接边环境的控制进行了设计。     

基于极化变换的点群综合几何质量评估

分析圆特性及其运用到点群综合质量评估中来的可行性,提出一种基于极化变换的点群几何质量评估方法.阐述极化变换整个过程.在点群特征点保持、整体性保持两个方面提出了量化的质量评估指标,以及指标的量化方式.对实例中得出的指标值进一步进行动态综合分析,概括出特征点保持率、聚类数量保持率、聚类轮廓保持率、点目标删除率等综合评价指标,用于进一步的质量评估.     

地形图智能综合系统的设计

本文论述了在地图数据库的基础上如何进行地形图智能综合系统的设计。地形图的自动综合是一个困难的大课题,本文只是就全要素的大比例尺地形图作了较详细的研究,同时提出了有关其它方面的策略。