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针对微地图中手绘地图线要素转折点信息冗余,影响其传输、存储与渲染效率的问题,该文提出了一种基于头/尾断裂分类规则的手绘地图线要素综合方法。该方法根据手绘地图线要素转折点具有重尾分布的特征以及分形理论中局部图形与整体相似的原理,较好地解决了传统综合方法中要素的取舍过于依赖制图人员经验,导致综合结果容易出现失真和偏误的问题,实现了微地图中手绘地图线要素的综合与化简。实验结果表明,使用头/尾断裂分类规则,可以在多细节层次下,较为合理地为手绘地图线要素的转折点进行分类选取,且选择保留的少数头部点能有效保持原有线要素的几何特征,从而提高了传输、存储与渲染手绘地图线要素的效率。 相似文献
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郭庆胜 《武汉大学学报(信息科学版)》1993,(Z1)
要素关系的处理是地形图综合中必须考虑的因素,本文讨论了基于矢量数据的点状要素与线状要素,点状要素与面状要素的关系处理。研究关系的分类、关系的判别和综合中关系的保持和应用。 相似文献
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点状地图符号的自动识别是地图要素自动识别中的重要研究内容。本文着重讨论基于Hopfield网络的点状地图符号识别问题,针对Hopfield网络所存在的局限性,提出了一种改进方法,增强了Hopfield网络的联想记忆功能,可有效地提高点状地图符号的自动识别效果。 相似文献
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地图自动综合知识的分类及其形式化描述 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于禁忌搜索算法的点状要素注记的自动配置 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了禁忌搜索算法,用于解决点状要素的注记自动配置问题.在Yammoto研究的基础上,依据制图规则,引入了地图目标的级别等限制条件,建立了一个较完善的目标函数.通过一个简单的示例,阐述了禁忌搜索算法在点状要素注记配置中的应用. 相似文献
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针对地图综合中解决空间冲突最复杂的移位算子,使地图地理要素清晰及其拓扑关系不变,该文以线要素为研究目标,利用Snake算法进行地图综合中的道路网移位,并且进行改进:1在线要素群移位前,引入了线要素的移位空间判断,找出其中可以移位的线目标和无法移位的线目标,将这两种目标分开移位,优先移动可以移位的线目标;2提出一种能确定线要素瓶颈特征的方法,并分析形状参数α、β的设置与曲线瓶颈特征的关系,保护线要素的瓶颈特征在移位中不被破坏;最后给出了道路网移位实例,证明了方法的有效性。 相似文献
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目前,信息熵理论被广泛用于地图信息含量的量测,但对于地图综合的信息量分析评价的研究还不多。介绍信息熵理论及地图综合中的几何信息熵概念,并将其运用到面状要素的地图综合信息量量测中。在实例分析中,通过将不同地类分类,较好地反映了不同地类在地图综合中信息量的变化,说明用几何信息熵表征面状要素在地图综合中的信息量是可行的。并在之后进一步提出几何信息熵的加权理论,为进一步研究提供方向。 相似文献
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海陆回波分类是机载激光测深中的一项波形预处理步骤,关系着后续信号检测和点云生成的精度。针对现有海陆回波分类方法不适用于单频机载激光测深系统且自动化程度不高的问题,本文提出一种单频机载激光测深海陆回波自动分类方法:首先,通过首末回波信号检测及点位计算获得回波的点云高程特征;然后,采用高程直方图拟合的方式确定平均水面位置,依据点云高程特征判定大部分回波的海陆属性,对余下的未定回波,仅保留其中的最强信号并统一处理为单信号回波,同时提取波形的信号特征和能量分布特征,依据点云高程特征的相似性自动建立训练样本集;最后,利用支持向量机分类器实现未定回波的分类。采用国产系统Mapper5000采集的实测数据进行试验,结果表明基于首末回波点云的初分类可快速、准确地对远离海陆交界处的回波进行分类,基于波形特征的未定回波分类可在自动建立的训练样本集支持下实现海陆交界处未定回波的高精度分类。与传统方法相比,本文方法无须近红外通道波形和人工样本的辅助就可以达到较高的分类精度,其中总体分类精度可达99.82%,海陆交界处分类精度可达91.59%。 相似文献
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LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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The features used in the separation of different objects are important for successful point cloud classification. Eigen-features from a covariance matrix of a point set with the sample mean are commonly used geometric features that can describe the local geometric characteristics of a point cloud and indicate whether the local geometry is linear, planar, or spherical. However, eigen-features calculated by the principal component analysis of a covariance matrix are sensitive to LiDAR data with inherent noise and incomplete shapes because of the non-robust statistical analysis. To obtain reliable eigen-features from LiDAR data and to improve classification accuracy, we introduce a method of analyzing local geometric characteristics of a point cloud by using a weighted covariance matrix with a geometric median. Each point is assigned a weight to represent its spatial contribution in the weighted principal component analysis and to estimate the geometric median which can be regarded as a localized center of a shape. In the experiments, qualitative and quantitative analyses on airborne LiDAR data and simulated point clouds show a clear improvement of the proposed method compared with the standard eigen-features. The classification accuracy is improved by 1.6–4.5% using a supervised classifier. 相似文献
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随着激光雷达技术的发展及广泛应用,点云数据的分类及理解成为了目前一个研究热点。本文研究了较复杂的电力线路走廊场景的点云自动分类方法,目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等。本文首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征,并利用JointBoost实现地物分类;同时,考虑到点云数据量大,其分类速度较慢,本文结合地物空间上的相互关联关系,提出了一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下,使分类所需特征维数降低,缩短了分类所需时间。实际的电力线路走廊的激光扫描点云数据分类实验证明本文研究的分类方法的有效性。 相似文献
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本文基于高速公路高精度点云数据,首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取,将树木点云投影到水平面,采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取;然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域,本文结合树干几何特征提取树干的位置信息,计算所有点云到树干中心的欧氏距离,将所有点云归类到最近的树干进行粗分割;最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心,提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明,本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。 相似文献
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