地图模式识别研究的介绍与展望

地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴起来的一门高新技术，是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用，本文对我们在地图模式识别研究领域的进展分五个问题进行了概述。最后对地图模式识别今后的发展进行了展望。     

地图模式识别的发展现状

地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解，并借助一定的技术手段研究和分析地图上的各种模式信息，获取地图要素的信息，其在似于人对地图的阅读，它是近年来在地图制图领域中新兴起来的一门高技术，是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁，因此，地图模式识别代表了当前地图制图领域发展的前沿和主攻方向，它与遥感技术、地理信息系统一起，被称为现代地图制图的三大技术。     

光电混合识别在地图识别中的应用前景

地图模式识别是地图学中的一个重要方向，它研究以机器模拟人类的自然视觉系统，实现对地图这一特定景物的信息传递和加工分析。地图模式识别的研究是空间数据分析与理解的核心和基础，是实现地图数据库和GIS中数据采集自动化的关键技术。地图模式识别具有广泛的应用价值和发展前景。军事上的军队指挥自动化，先进武器的使用，导航定位，以及军事目标的自动获取与查询，都和地图模式识别紧密相关。在地图制图中，它是实现地图制图自动化的基础，对改变传统的地图生产将产生积极的影响。在建立地图数据库方面，它可以实现地图数据的快速采…     

地图模式识别系统的设计与实现

地图模式识别是地图制图学科的前沿课题，也是一个重要的研究方向，本文主要论述地图模式识别系统ＭＰＲＳ的设计与实现问题，内容包括ＭＰＲＳ系统的总体结构与功能，以及各功能子系统的简要介绍。     

地图制图中的地图模式识别

地图模式识别是地图学科的一个重要研究方向。本文在阐明地力模式识别基本概念的基础上，重点探讨了地图模式识别的几个主要过程，以及常用的几种识别方法。并简要地介绍了课题研究的进展情况。     

测绘学科博士学位论文摘要选登(一)

测绘学科博士学位论文摘要选登（一）题目：地图模式识别的原理、方法与实现作者：黄文骞导师：杨启和摘要：分析了模式识别、地图制图和地图模式识别的国内外发展现状;归纳总结了地图符号的构图规律,提出并改进了地图符号的链码、区域、拓扑和结构等计算机描述方法。具...     

地图模式识别的主要研究内容

地图模式识别是实现扫描方式地图自动数字化的核心技术，它对建立地图数据库，以及ＧＩＳ的数据快速采集具有非常重要的意义。本文从地图模式信息的获取、预处理，分类特征的提取，定位分割和自动识别等方面论述了地图模式识别的主要研究内容。     

地图模式识别的主要研究内容

地图模式识别是实现扫描方式地图自动数字化的核心技术，它对建立地图数据库，以及ＧＩＳ的数据快速采集具有非常重要的意义。本文从地图模式信息的获取、预处理、分类特征的提取、定位分割和自动识别等方面论述了地图模式识别的主要研究内容。     

旅游地图编制之研究

旅游地图是为旅游事业服务的一种专题地图，是目前发行量最大的一种地图作品。随着旅游事业的迅速发展，旅游地图的编制和研究也日益受到重视，旅游地图制图均已在全世界广泛兴起，并被认为是地图制图生产的一个重要方面。     

浅谈GIS空间数据与地图制图融合技术

随着现代科学技术的快速发展,地图制图技术手段日趋完善.现以空间数据和地图制图的融合技术为研究对象,对GIS空间数据的特点及空间数据和地图表达两者之间的关系进行了详细的阐述,着重对空间数据和地图制图融合技术进行了分析,对地图制图技术的发展具有重要意义.     

用改进后的BP网络识别地图符号

讨论基于ＢＰ神经网络的点状地图符号识别，在分析介绍ＢＰ网络模型及其学习算法之后，根据ＢＰ模型本身所存在的一些不足之处，提出了相应的改进措施。改进后的ＢＰ网络学习速度明显提高，性能得到增强，因而可以更有效地识别点状地图符号。另外，还对网络的输入模式加以讨论，给出了在ＢＰ网络学习训练过程中的一些体会，并提出了三种减小网络规模的具体方法。     

灰色系统理论在航空像片模式识别中的应用

本文根据灰色系统理论,应用关联序分析,探讨了一种对航空像片进行林分类型识别的方法.该方法首先确定航空像片样区信息中反映林分类型空间分布结构特征的频谱光电流数据序列,然后确定标准识别对象频谱序列的模式,再根据关联序分析法计算待识别对象与标准识别对象间的关联程度,从而根据关联度的大小确定待识别对象的林分类型。     

基于形状分析的点状地图符号识别

着重讨论了基于形状分析的点状地图符号识别。其主要内容包括点状地图符号的计算机描述，点状地图符号识别系统的结构，点状地图符号识别实验与分析等。文中利用带搜索控制准则的新边界跟踪算法，改进了传统的边界跟踪算法，提出了用傅立叶系数描述点状地图符号的形状特征，并对计算公式作了进一步改进，介绍如何由傅立叶系数提取形状特征不变量，实现了对点状地图符合的自动识别。     

基于结构特征的地图上带晕线多边形的识别

在建立GIS的过程中,从现有的各种比例尺的地形图上获取地理信息是必不可少的工作。带晕线多边形是基本比例尺地形图上最主要的地物要素类别之一,文中在地图二值图像的基础上,根据带晕线多边形的结构特征,利用一系列图像变换技术,首次成功地实现了带晕线多边形的自动识别与提取。提出并实现了用于带晕线类多边形影像分割的4方向RLS变换方法,详细讨论了收缩变换、扩张变换、细化、开图形删除和带晕线类多边形的识别等算法。实验表明,利用文中所述方法进行带晕线多边形识别与提取的正确率可达96%左右。     

专家系统在 TM 图像分类中的应用

提高TM图像的分类精度,是图像处理及应用领域中一个很重要的研究课题。本文在总结已有成果基础上,首先利用现有的统计分类技术,对待分类图像进行预分类,并检测出“不确定”像元。然后综合光谱、地理、土壤类型、早期判别结果、目视判读经验等各种知识和信息,充分发挥专家系统的推理判断能力,对“不确定”像元的类别作进一步判别,使得整幅图像的分类精度得到改善。并据此初步建立了一个土地利用的分类系统。试验证明,这种分类方法的精度比仅用单一多光谱信息的统计分类法(最大似然法)提高约8％。     

形状识别在地图综合中的应用研究

形状分析和形状识别是地图综合的重要内容之一,地图综合中需要对地理要素进行结构的识别,包括对要素的分布模式和形状特征进行分析,以便获取地理要素和现象的分布规律,制定综合的总体策略。其二,同一要素在不同尺度的表达中应保持形状的主体轮廓的一致性,这需要在综合算法中顾及形状的保真问题。其三,在地图综合的结果评价中,形状相似性是其重要的指标。地图是现实世界的抽象反映,没有形状的一致性人们很难将地图中的要素与真实的地理要素建立对应关系。但形状识别属于认知领域的范畴,具有很强的主观性和不确定性。本文就形状分析和识别在地图综合中的应用进行了探讨。     

地图符号的说明注记和数字注记识别

论述了地图符号的说明注记和数字注记的集合及属性,并分别给出了这两种注记的识别方法。     

地图符号识别的神经网络模型

着重讨论地图符号识别的神经网络模型。分析了神经网络的信息处理和信息加工方式,讨论了神经网络的设计要点和基本模型,以及神经网络的分类器。最后,还给出了几种常用的网络模型。     

地图扫描数字化中的地图自动定向方法

提出并实现了二值图像上十字交点的沿线匹配算法，发展了一种根据相关位置自动识别图廓点，进而计算图像坐标系和大地坐标系之间变换参数的方法，实现了地图定向的自动化。实验表明，文中所述的地图定向方法在提高自动化程度的同时，也提高了地图定向的精度。     

Pattern based map comparisons

Map comparison techniques based on a pixel-by-pixel comparison are useful for many purposes, but fail to reveal important aspects of map similarities and differences. In contrast, pattern based map comparison techniques address the question of structural similarity, although with these approaches the comparison problem becomes open ended, since there is an unlimited number of ways to characterise a pattern. Two types of pattern based technique are used here to analyse the test sets of maps. The first, a fuzzy polygon based matching technique, focuses on the meso-scale aspects of pattern. It is based on the areal intersection of land use polygons on the two maps being compared. The areal intersection, areal complement, and polygon size values are fuzzified into an appropriate set of categories, a set of fuzzy inference rules is applied to derive memberships in local matching categories, and finally the local matching category memberships are defuzzified to yield local matching values for each land use polygon on the reference map. The second approach, fractal analysis, captures macro-scale or global qualities of the maps. Two measures are calculated here: the radial dimension and the cluster size—frequency dimension. The polygon matching approach provides only limited insight when applied to the case of the map set representing differences in classification. It proves much more effective when applied to the problem of change detection, revealing areas where the pattern has changed and giving local measures of the degree of change. The approach is particularly useful in the case where there is a considerable degree of random change at the pixel level, as changes in the underlying pattern are extracted from the noise, while pixel based approaches largely detect the noise.