空间线群目标方向相似度计算模型

本文提出了3种空间线群目标方向相似度的计算模型。依据风向玫瑰图的原理,将空间线群目标的方向特征进行定量统计生成对应的方向玫瑰图,在此基础上,生成对应的标准差椭圆和统计直方图,从而分别建立基于线目标方向玫瑰图、基于标准差椭圆和基于统计直方图的方向相似度计算模型,并进行了实验验证和分析。     

空间点群目标相似度计算

顾及到视觉认知的Gestalt原则,提出了一种综合考虑到点群的空间关系、空间分布和几何特征,注重空间点群的整体描述的相似度计算模型。实验结果表明,相似度计算结果与直观认知比较一致。     

空间点群目标相似度计算模型及应用

为了研究点群目标的相似性问题,整合了与点群目标有关的拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度5种要素,这5种要素是影响点群目标相似度的主要因子。根据这5种因子的特点,提出了各个因子相似度的计算模型,最后得到了点群目标之间相似度的总体计算模型。经过验证,该方法能准确地计算点群目标之间的相似程度,符合人们的日常认知。     

空间群(组)目标相似关系及计算模型研究

空间关系是空间物体之间由空间物体的几何特性(位置、形状)所决定的关系,包括距离关系、拓扑关系、方向关系和相似关系,是空间信息科学的理论基础之一,一直是空间信息科学理论研究的重点。在对空间关系的研究中,一方面由于空间相似关系的可计算性差,且研究相     

节点相似度辅助下的线要素匹配方法设计

同名要素匹配是空间数据集成、更新和融合的关键技术。针对要素匹配中不同尺度数据构成差异但拓扑结构相似的问题,本文提出一种基于节点相似度的线要素匹配方法。该方法以线要素节点为主要特征,选取了方向、距离等相似性度量指标,并构建了拓扑、方向和距离三类约束,在此基础上,设计了一种基于拓扑关系和空间位置的匹配模型,实现了线要素特征点的相似性匹配。采用大规模道路网进行试验,试验结果表明,该方法切实可行,能够有效解决复杂线要素匹配问题。     

顾及尺度差异的复合空间对象方向相似度定量计算模型

介绍了一种顾及尺度差异的复合空间对象的方向关系表达模型,及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系。采用分解思想,借鉴平衡传输问题的优化方法计算复合方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得不同尺度下的复合对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度复合空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。     

基于本体结构的空间实体语义相似度计算模型

针对GIS领域语义相似度计算模型考虑的因素过于单一、有效性不足等问题。该文在分析现有的语义相似度计算模型的基础上,综合考虑属性相似度与结构相似度指标,同时引入概念间的继承等关系,提出了一种基于本体结构的地理空间实体语义相似度计算模型,在该模型的结构相似度指标中加入了深度、密度两种权重因子。最后,通过对土地利用分类中实体的语义相似度进行实验,说明其计算结果准确可靠,并能体现更多细节差异。     

面向地图综合的道路网相似度计算模型

针对地图制图综合过程中道路网相似度的定量计算问题,提出了一种顾及道路网综合过程的相似度计算模型.方法 基于空间相似关系理论较好地顾及了地图综合中空间关系的相似性;利用语义权重计算总体相似度更加符合地图综合的规则.最终经由430个样本的心理认知实验结果与专业人员的心理认知结果基本一致.实验结果表明:该模型基本符合人类直观...     

基于本体的地理空间实体类型语义相似度计算模型的研究

地理空间实体类型语义相似度对于类型数据库综合具有重要理论意义。本文以本体作为揭示实体深层次语义信息的方法论,提出了符合认知特性的地理空间实体类型语义相似度计算模型,并通过计算土地利用类型语义相似度对模型进行了验证.     

空间相似关系基本问题研究

空间相似关系属于空间关系的一种,其研究目前尚处于初始阶段。文章针对空间相似关系的基本问题进行了研究。综合前人研究文献对空间关系的定义进行了描述;从不同侧面对空间关系进行了分类,以更好更全面的描述空间相似关系;对空间关系的基本性质进行了探讨;基于空间实体的数据描述组成,对空间相似关系的主要研究内容进行了阐述。     

一种形状多级描述方法及在多尺度空间数据几何相似性度量中的应用

利用多级弦长函数和中心距离函数从全局整体到局部细节逐级描述几何形状,建立通用多尺度空间数据几何相似性度量模型。基于高斯概率统计模型改进传统的Hausdorff距离,引入信息检索中的相关反馈技术解决相似度量模型中各指标阈值的确定问题。最后将相似度量模型分别应用于不同比例尺数据匹配和空间目标化简前后的相似度量,试验表明,基于该描述方法的相似度量模型可有效实现不同比例尺水域数据的匹配和相似度量。     

基于栅格数据的面状目标空间方向相似性研究

提出了基于栅格数据的面状目标之间的两种空间方向相似性的计算方法:利用栅格数据的特征和方向关系矩阵计算空间方向相似性;基于单个栅格单元与参考目标之间角度的变化计算面状目标之间空间方向相似性。这两种方法简化了由Goyal提出的基于方向关系矩阵模型计算空间方向相似性的方法,克服了方向产生某些细微变化时的限制,在计算面状目标空间方向相似性时具有更广泛的适用性。     

基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法

数据一致性匹配处理技术是空间数据融合中的关键技术。采用方向关系矩阵模型进行空间方向关系描述,讨论了一般情况下的空间方向相似性计算,提出了基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法流程。最后,以面状目标为研究对象,以某地局部地区居民地数据为例,对基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法进行了试验与分析。     

应用于面状地理实体聚类分析的线段链形状相似性准则

提出了一种满足旋转与平移不变性的线段链形状相似性评价方法。该方法计算简便，适用于面状地理实体聚类分析，并给出了该评价方法的实现算法，分析了参数对评价方法可能产生的影响及影响程度。     

一种定义影像相似性的新方法及其在影像检索中的应用

在众多基于内容的影像检索机制中,标准影像和待检索影像之间的比较是一种常用的方法。当前,影像比较的一个最大障碍是如何定义影像的相似性问题。现有的影像相似性系数的定义基本上是基于影像距离函数的,这些参数存在这样或那样的问题。本文从一个影像检索的实际应用问题出发,提出了一种基于变差函数的描述影像相似性的参数,并设计相应的算法,不仅很好地解决了实际问题,而且为影像相似性的描述提供了一个新的参数。     

基于空间相似性的面实体匹配算法研究

同一地物在不同来源的地图上通常存在着差异,其识别或匹配对于不同数据源的地图编制来说很关键。面状地物要素在很多地图表示中都占有很大的比例。基于人眼综合已有信息来识别同名实体的思想,本文提出了基于空间相似性的面实体匹配算法。该算法将面实体作为一个整体看待,采用加权平均法来综合面实体的位置、形状、大小等特征的相似度,进而根据获得的总相似度大小确定匹配实体。算法在确定位置相似度时选择形状中心点对面实体进行惟一标识;采用形状描述函数来计算形状相似度,不容易受各种干扰而影响精度,避免了形状信息的丢失;面实体的大小通过其覆盖面积来度量。实验结果表明该方法具有良好的稳定性和可靠性。     

利用邻域相似性的居民地要素增量更新质量评估

目的 针对增量更新过程中只对变化对象进行更新的特点,从更新对象的邻域空间相似性入手,以居民地要素为例,对更新对象和源对象的几何相似性及其邻域内对象之间的空间关系相似性进行了形式化表达和计算,基于评估可信度最大化原则确定了对象评估顺序,并根据邻近对象的不同特点设计了两阶段评估流程。实验表明,该方法将评估区域限定在了更新对象邻域范围内,能够有效地发现尺度变换过程中实体及其空间关系错误,提高了更新系统的可用性。     

空间认知模式及其应用

从对不同空间模型的对比与分析入手,结合空间认知行为、神经系统科学和认知心理学的有关研究成果,对空间认知模式进行了研究。研究表明,“空间”的一般表现形式分为感知空间、认知空间和符号空间3种,不同的空间表现形式具有不同的空间认知方式;根据空间认知方式的差异,空间认知模式包括空间特征感知、空间对象认知、空间格局认知3个层次,而空间特征、空间对象则是空间认知模式构成的两个基本单位。文章以大华北地区为实验区域,通过对该区域强震发生空间的格局分析,进一步阐述了空间认知模式及其应用。