案例支撑下的朴素贝叶斯树状河系自动分级方法

河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别,较少顾及河流和河系的整体结构特征,且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的方法,对综合知识利用较少,应用的灵活性有待提高。对此,本文从案例学习的角度出发,针对河段主支流关系识别,提出一种基于朴素贝叶斯的树状河系自动分级方法。首先,从已有成果数据中提取出主支流分类的案例,利用朴素贝叶斯机器学习方法进行训练得到主支流分类模型;对于待分类树状河系,使用分类模型,从河口出发自下游向上游依次计算各上游河段分类为主流的概率,以概率最大的上游河段作为主流河段,将各主流河段依次连接得到主流河流;主流河流以外的支流部分,重复以上步骤进行层次结构化实现河系分级。试验证明,本文方法能很好地模仿专家意图,对树状河系的主支流进行很好地识别分类,并构建合理的层次结构,分级效果良好。     

有向拓扑的河系渐变自动绘制算法

河系渐变绘制是地图制图中水系要素表达的重要方面。针对全自动河系渐变研究较少的现状,该文提出一种基于树状约束stroke特征的河系渐变自动绘制算法。该方法在深入分析有向拓扑的数据结构基础上,重点解决河口模式识别、树状约束stroke特征构建、河系层次关系建立、主支流分级渐变等问题,实现全自动河系渐变,并进行实践测试。结果表明,该算法在地图制图过程中无须对河系河源、河口识别、河系分层和河系渐变进行人工干预,自动化程度高,大幅度提升制图效率,渐变效果优于人工绘制效果。     

树状河系自动绘制的结构化实现

计算机的出现和信息论的发展,使制图自动化在技术上和理论上得到了迅速发展。然而由于目前软件系统还不能代替制图工作者的创造性思维,在制图过程中仍需要大量的专业知识以及人机对话,尤其在符号化大面积的河流时,重复的河流宽度手工设置过程大大增加了制图人员的工作量。提出河系绘制结构化实现的思想,将由多条单线河流组成的树状河系通过其结构实现自动符号化,希望能减轻制图人员的负担。     

基于复杂树结构的河流渐变自动绘制算法

地图制图和GIS可视化中的河流自动渐变是水系要素表达的重要方面,同时又是一个技术难点。文章针对当前河流自动渐变研究较少的现状,提出一种复杂树递归算法的河流自动渐变方法。该算法深入研究了复杂树结构的构建和河流渐变中存在的上下游流向、主支流搜索、面状水域流人流出等复杂问题,实现了河流渐变自动绘制,并进行了实践测试。结果表明,该算法极大减少了地图制图过程中河流渐变绘制的人工干预,提高了自动化渐变绘制效率,具有可行性。     

CorelDRAW X5中基于VBA实现线渐变的技术研究

主要介绍在CorelDRAW X5中通过VBA的程序开发环境下实现线渐变的方法,通过开发出河流渐变工具,以单线河流渐变为例,解决了通过CorelDRAW X5进行地图制图过程中遇到的单线河流渐变的问题。     

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。     

一种单线河流渐变符号的绘制方法

单线河流渐变符号的自动绘制是地图制图研究中的常见问题,在分析和总结现有单线河流渐变符号绘制方法的基础上,提出一种基于分段缓冲区技术的渐变线绘制方法,详细论述该方法的实现过程,并通过实例验证了该方法的可行性,为自动绘制单线河流渐变符号提供一种新的思路.     

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。     

关于水系与水能资源分布图编绘的几点建议

关于水系与水能资源分布图编绘的几点建议王定成（湖南省新华印刷二厂４２２００ｌ）一条河流和它的支流构成一个水系或河系。两条河流之间被山岭或高地分隔，这些山岭或高地就是分水岭。两分水岭间的集水区域，就是某河流的流域１。按照这一在中国地理教科书中对水系流域...     

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。     

主流识别的多准则决策模型及其在河系结构化中的应用

在河系拓扑数据的基础上建立两种面向河系空间知识的数据模型:基于河段的数据模型和基于河流实体的数据模型.将多准则决策中的最大隶属度带权平均规划法用于河系各级主流的识别,该方法考虑主流选取中的各种因素,并将各因素的重要性用权向量的形式表示出来.还提出一种基于主流识别的河系结构化方法,将河系结构化的过程看作是确定各级主流的不断重复迭代的过程.最后将主流识别方法用于河系结构化中,并获取了进一步的树结构信息.实验证明,该方法在实用性和准确性方面都能达到满意的效果.     

基于CorelDraw VBA的制图功能扩展模块研究

CorelDraw作为大众化的制图软件在专业制图方面的运用日益广泛,然而,CorelDraw本身带有的制图功能有限,不能完全满足专业制图需求。本文在深入了解专业制图的需求上,利用VBA宏操作功能,设计并实现了图层操作、河流渐变、符号查找与替换等功能,节约了作业时间,提高了制图效率。     

顾及密度差异的河系简化

河系简化是地图综合中经常需要处理的任务,其难点主要在于依据上下文环境对河流进行结构化选取,以保持河网密度差异等宏观特征。提出一种新的河流等级规则,依据河流的各级支流的数量确定河流的等级,以反映河流的密度差异;设计一种结合河流等级、长度与所在层次的综合指标进行河流选取;探讨在自动构建河系树的基础上计算河流等级、所在层次等指标的方法;最后使用综合指标进行河流结构化选取试验。结果表明,以新等级规则为基础的综合指标切实可行,能够在一定程度上保持河网密度的区域差异。     

河流中轴线提取方法研究

河流中轴线是对河系进行地图综合和空间分析的基础,以约束Delaunay三角网/Voronoi图为基础,用4种方法提取样例河段的中轴线,对其结果进行分析比较,并对Voronoi图法改进,利用该方法对一完整河系实现了从1:5万比例尺到1:10万比例尺的地图综合.     

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。     

基于图论的树状河系结构化绘制模型研究

结合树状河系自身的结构特点和图论的思想，提出了基于图论的河系结构化绘制模型的建立，利用图论的思想描述了河系的结构并建立其自动符号化模型，阐述了主流、流向自动确定和结构化绘制实现的详细算法，并对通用图形数据格式DXF文件记录的河系数据进行了测试。     

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.     

用模糊综合评判原理确定地图上制图物体选取的一种数学模型

采用一般的数学方法对制图综合的研究，仅能获得物体选取的数量指标。本文在鲍罗金等比数列法的基础上，用模糊综合评判原理对制图物体进行定性研究得出确定地图上制图物体选取的一种较完备的数学模型。文中以确定河流选取为例，介绍使用本模型来确定河流选取的方法和步骤，重点讨论因素集合U中各因素隶属度μ_A（x）的确定，并且进行样图试验以及介绍确定地图上各要素选取的模型的基本方法。本文把模糊数学的概念用于制图综合中，使制图综合可能利用更多的地图信息，为制图综合的研究提供了新的手段。同时，也为地图数据库和机助自动编图提供了新的研究途径。     

河流自动选取中的分级优化

水系是具有高度结构化特征的复杂空间数据,在不同水文条件和地形环境下发育的水系形态可以表现为多种模式,如格状河系、羽毛状河系、平行状河系等,使得水系选取具有较大难度。探讨了河流分级(汇流区域特征)、河网结构层次化(河流分布的地理特征)与水系选取之间的关系,提出了基于流域的河流自动选取,从河流的局部重要性出发,考虑河流的分级主要基于两点:一是确定选取单元为流域;二是对流域内河流通过等级关系选取高等级河流,同等级间河流根据长度、密度、河流间距离等综合指标进行选取。