线状要素多尺度表达不确定性的综合分析与评价研究

空间数据的多尺度表达和GIS数据的精度分析及质量控制问题是当今地理信息科学和国际GIS界十分关注的两大前沿课题。本文首先确立线状要素多尺度表达的实现方式;然后紧紧围绕线状要素多尺度表达的实现流程,分析线状要素多尺度表达不确定性的来源,并利用误差传播规律建立线状要素多尺度表达误差传播规律;最后通过实验得出线状要素在尺度扩展中不确定性的变化规律。     

线状要素多尺度表达质量评价模型研究

本文立足于线状要素多尺度表达的实现过程,利用线状要素多尺度表达的目的,将线状要素多尺度表达的质量需求分解为"4准则",将影响线状要素多尺度表达的质量因素概括为"6因素"。并图表出"6因素"与"4准则"的对应关系。由此推导并建立了线状要素多尺度表达质量评价的概念模型,为线性数据多尺度表达的质量评价问题提供必要的理论依据。     

点群多尺度表达不确定性评估方法研究

空间数据的不确定性评估是保证数据质量的重要手段.由于点群多尺度表达的不确定性非常复杂,评价指标和评估模型是点群多尺度表达不确定性评估需要亟待解决的关键问题.本文围绕点群的多尺度表达和空间分析流程,确立了点群多尺度表达不确定性的评估内容为位置不确定性和空间分析结论的不确定性,建立了点群及其多尺度表达位置不确定性的评价指标...     

基于混合熵模型的遥感分类不确定性的多尺度评价方法研究

不确定性是影响遥感图像分类质量的最主要因素,针对在遥感图像分类过程中同时存在随机不确定性和模糊不确定性的特点,提出基于混合熵模型来综合测度这两种不确定性的方法,并建立起多尺度的评价指标.在分析混合熵模型基本原理的基础之上,提出利用特征空间的和模糊分类器的统计数据来建立信息熵、模糊熵以及混合熵的方法.同时,在像元和类别尺度上,分别建立像元混合熵和类别混合熵的指标对分类不确定性进行评价.最后,应用湖北省黄石市的遥感影像对上述评价方法进行验证分析,实验结果表明,混合熵模型能有效地反映分类过程中随机不确定性和模糊不确定性的综合影响,并从不同尺度反映出遥感影像分类的质量问题.     

顾及线状要素综合要求的Morphing算法

提出了一种基于弯曲结构匹配的线状要素Morphing方法。针对不同尺度下的线状要素,通过建立约束Delaunay三角网,根据三角形的不同特征构建能够表达弯曲特征层次性的多叉树。基于多叉树结构进行匹配得到对应弯曲,对对应弯曲进行重要性评价,以尺度为依据舍去次要弯曲,从而得到任意尺度下的中间图形。实验结果表明,所提出的利用弯曲结构匹配的线状要素Morphing方法满足线状要素的综合要求,能保持线状要素上的曲折系数和弯曲个数对比,实现光滑渐变的连续综合效果。     

街区式居民地多尺度表达不确定性分析

本文对街区式居民地多尺度表达的不确定性进行了分析,认为制图综合是街区式居民地多尺度表达存在不确定性的根本原因,并挖掘探讨了街区式居民地多尺度表达不确定性的本质及其分类。针对街区式居民地多尺度表达的各类不确定性,重点分析并确立了用街区式符号表达居民地时的不确定性类型及评价指标和方法。本文的研究成果可以应用于街区式居民地多尺度表达尺度转换方法优劣及产品不确定性的评估。     

街区式居民地多尺度表达不确定性分析

本文对街区式居民地多尺度表达的不确定性进行了分析,认为制图综合是街区式居民地多尺度表达存在不确定性的根本原因,并挖掘探讨了街区式居民地多尺度表达不确定性的本质及其分类。针对街区式居民地多尺度表达的各类不确定性,重点分析并确立了用街区式符号表达居民地时的不确定性类型及评价指标和方法。本文的研究成果可以应用于街区式居民地多尺度表达尺度转换方法优劣及产品不确定性的评估。     

基于粗集的多尺度空间拓扑关系不确定性定量评价模型

空间拓扑关系不确定性的定量评价可为多尺度拓扑关系一致性的自动评价、空间推理与空间查询等应用的可靠性提供依据。定义了基于几何度量的拓扑距离,构建了拓扑关系不确定性的粗集表达模型;提出了不确定性粗集表达中拓扑距离的量化方法;进而提出了基于粗集的多尺度空间拓扑关系不确定性度量指标。实例研究证明了本文提出模型的科学性与合理性,该方法可用于多尺度表达过程中引起的拓扑关系不确定性的定量评价。     

小波分析在GIS线状数据图形简化中的应用研究

本文应用小波理论建立了多分辨率分析与ＧＩＳ图形数据多比例尺表达的关系,在此基础上提出了一种基于多分辨率分析的自动制图综合模型,并以线状要素自动综合为例,说明了新模型方法的应用。     

一种利用模拟退火思想的线状要素Morphing方法

提出一种基于模拟退火思想的线状要素Morphing方法,针对同名线状要素在大小比例尺下的两种表达,首先利用约束Delaunay三角网提取小比例尺地图上线状要素的弯曲特征点,然后采用模拟退火技术在特征点与大比例尺线状数据顶点之间建立全局最优匹配,匹配结果将两线状要素分割成多对对应线段,最后针对每一对对应线段采用常规线性插值方法进行Morphing插值。模拟算例和实际数据实验证明,该方法较好地顾及了线状要素尺度变换过程中的弯曲化简、删除、夸大、典型化等综合操作,变换结果能有效地保持原线状要素的结构特征,提高了Morphing变换的精度。     

空间索引与多尺度表达的一体化模型研究

在分析各种常用索引的基础上,依据各自的适用范围,提出了对点对象建立格网索引,对线、面对象建立改进四叉树索引的组合优化策略。设计的改进四叉树索引避免了传统四叉树的重复索引,提高了数据访问的效率。     

Relationship of Uncertainty Between Polygon Segment and Line Segment for Spatial Data in GIS

The mathematic theory for uncertainty model of line segment are summed up to achieve a general conception, and the line error band model of εp is a basic uncertainty model that can depict the line accuracy and quality efficiently while the model of εm and error entropy can be regarded as the supplement of it. The error band model will reflect and describe the influence of line uncertainty on polygon uncertainty. Therefore, the statistical characteristic of the line error is studied deeply by analyzing the probability that the line error falls into a certain range. Moreover, the theory accordance is achieved in the selecting the error buffer for line feature and the error indicator, The relationship of the accuracy of area for a polygon with the error loop for a polygon boundary is deduced and computed.     

Relationship of uncertainty between polygon segment and line segment for spatial data in GIS

The mathematic theory for uncertainty model of line segment are summed up to achieve a general conception, and the line error band model of ?σ is a basic uncertainty model that can depict the line accuracy and quality efficiently while the model of ?m and error entropy can be regarded as the supplement of it. The error band model will reflect and describe the influence of line uncertainty on polygon uncertainty. Therefore, the statistical characteristic of the line error is studied deeply by analyzing the probability that the line error falls into a certain range. Moreover, the theory accordance is achieved in the selecting the error buffer for line feature and the error indicator. The relationship of the accuracy of area for a polygon with the error loop for a polygon boundary is deduced and computed.     

Exploring uncertainties in terrain feature extraction across multi-scale,multi-feature,and multi-method approaches for variable terrain

Terrain analysis uses different workflows to extract features from terrain models for the purpose of understanding topographic patterns and processes. However, the results of different workflows often conflict, leading to uncertainties about feature locations. Instead of relying upon a single workflow, we suggest that a fusion of information from multiple workflows better informs terrain analysis. From terrain data with different degrees of variability, we extracted terrain features related to the set of topographic surface network feature classes {peaks, pits, saddles, ridges, courses} using workflows from free, open-source, and commercial software. A multi-scale analysis produced terrain features with fuzzy membership values for various feature classes and revealed that terrain locations can exhibit characteristics of all classes. Multi-feature maps were created by determining at each location the dominant and second-ranked features, and an uncertainty value. Our multi-method approach incorporated all of the workflows’ multi-scale results and again produced multi-feature maps that increased the confidence of some features and reduced the signal of dissimilar results. We also found that high variability terrain produced crisper features in both spatial extent and membership strength. Our overall conclusion is that multi-scale, multi-feature, and multi-method analyses clarify terrain feature uncertainty.     

剖分网格下顾及用户兴趣的矢量地图多尺度表达方法

在海量空间数据的组织与表达方面,与传统的空间数据模型与方法相比,地球剖分网格表现出了极大的优势。鉴此,本文提出了一种剖分网格下顾及用户兴趣的矢量地图多尺度表达方法,首先利用大量POI数据构建空间兴趣场模型,描述用户对地理信息的兴趣的空间分布;然后对空间要素进行分类分级,确定其表达的尺度范围;运用GeoSOT剖分理论划分不同层次的剖分面片,建立剖分面片与尺度的对应关系,根据用户对剖分面片所在区域的兴趣度大小,表达不同详细程度的空间要素,实现基于用户兴趣的空间数据多尺度表达。实验表明,该方法能够满足用户由概略到详细、由重要到次要的空间认知需求,同时能够获得较好的多尺度表达效果。