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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(9)
提出了一种基于游程编码技术和栅格叠置思想的缓冲区生成算法,其基本思路为:用一个宽度等于缓冲距离的"刷子"沿缓冲目标进行跟踪标描,标记穿越栅格并进行动态叠置,得到栅格形式的缓冲区,然后进行结果矢量化。以线状目标集为例进行了测试和分析,结果表明,该算法在时间复杂度、空间复杂度、计算精度等方面具有一定优势,是一个较为实用的缓冲区生成算法。 相似文献
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缓冲区生成研究进展评述 总被引:2,自引:0,他引:2
缓冲区分析是GIS的核心空间分析功能之一,缓冲区生成在GIS软件开发中亦具有重要地位。目前,对缓冲区生成的研究主要着重于平面坐标系下点、线、面及复合目标缓冲区的生成方法。本文从生成算法、应用需求、实现技术等角度探讨了缓冲区生成的基本问题与目前的研究现状,从算法特点、性能、适用性等方面评述了近年来提出的算法,总结了目前存在的一些难点,在此基础上对缓冲区生成的未来发展趋势进行了展望,并认为以下内容是缓冲区生成研究方面有待加强的方向:面向海量空间数据和网络应用的高性能缓冲区生成算法研究;基于地球椭球体表面、基于网络距离等非平面空间参考系下的缓冲区生成方法。 相似文献
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针对当前岛屿自动综合算法使用的Voronoi图在表达岛屿密集程度时存在缺陷,从而导致选取结果难以满足生产实际需要这一现状,提出一种利用缓冲区动态生长模型进行岛屿选取的自动选取方法。首先,从原理上分析了Voronoi图表达空间数据密集程度的缺陷,并设计了能克服此缺陷的缓冲区生长模型;然后,定义了距离矩阵、岛屿缓冲区标识和增长因子,构建了缓冲区生长模型;最后,通过对模型的动态构建和更新实现了岛屿的自动选取,并选取多组不同海域、不同分布特征的岛屿资料图进行了实验验证。实验结果表明,缓冲区生长模型有效解决了Voronoi图表达岛屿密集程度时的缺陷问题,与使用Voronoi图表达岛屿密集程度的岛屿选取方法相比,明显提高了岛屿选取的质量,且可适用于更多的复杂海域。 相似文献
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一种有效的线状缓冲区生成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一.本文对线状缓冲区算法做了进一步改进,提出一种基于轴线转折点旋转生成线状缓冲区的算法,简化了线状目标缓冲区边界的生成过程,较好地解决了双线的等宽性.最后用实验数据对算法进行了测试,结果表明算法是可行的. 相似文献
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GIS中矢量生成线目标缓冲区的实现 总被引:3,自引:0,他引:3
基于凸角圆弧法的思想,总结了矢量生成线目标缓冲区的几个核心问题如自相交多边形、缓冲区边界失真、不对称缓冲区的建立以及轴线自相交等,提出了针对不对称缓冲区两端的处理方法以及失真校正的一些相关算法。论述了利用该方法矢量生成线目标缓冲区的主要步骤。 相似文献
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提出了利用地图代数栅格路径距离变换原理求解欧氏障碍空间最短路径问题的方法(MA-ESPO),实现了二维障碍空间最短路径的一个栅格解法,并且把障碍物、源、汇图形都扩大到任意形态图形。给出了基于地图代数的障碍空间下距离变换方法(MA-DTO),其简便地生成了整个障碍空间所有点的趋源距离,从而成为E2生成所定义障碍空间下各任意形态图形的Voronoi图的实际方法。 相似文献
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基于条带扫描思想的线目标缓冲区快速构建 总被引:11,自引:0,他引:11
空间目标缓冲区建立的传统算法是基于平行双线扩展思想,在基线复杂分布情形下,该算法对于岛屿和多边形外环的构建及空间关系的处理十分困难。将计算几何的旨在提高运算速度的“条带扫描”思想引入到缓冲区建立过程,对曲线分离出多个两点连接的线段集,生成每条线段的椭圆形基元缓冲区,通过条带扫描法对基元缓冲区叠置生成岛屿内环与多边形外环,判断其间的套合关系。该算法在严密的逻辑组合分析条件下能够对单条或多条基线的复杂情形生成正确的缓冲区多边形,同时运算速度得到改进,达到O(nlogn)。 相似文献
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道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法:先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。 相似文献
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基于膨胀算法的缓冲区分析的设计与实现 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了一种基于图像膨胀算法实现矢量数据缓冲区分析的新算法。该算法将地理实体栅格化后依据用户指定的宽度,反复交替使用8连通膨胀与4连通膨胀,直至达到指定的宽度为止,最后提取出膨胀后图像的边界。该算法具有思路简单,算法稳定,易于实现的特点。 相似文献
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在恢复场景信息和相机运动时,传统的SLAM算法是基于静态环境假设的。场景中的动态物体会降低算法的稳健性和最终的定位精度。本文提出将基于深度学习的图像语义分割技术与传统的视觉SLAM算法结合,以减少动态物体对定位结果的干扰。首先,构建有监督的卷积神经网络对输入图像中的动态物体进行分割,获得语义图像;然后,从原始图像中提取特征点,并根据语义图像剔除动态物体特征点,保留静态物体特征点;最后,利用静态物体特征点采用基于特征点的单目视觉SLAM算法对相机运动进行跟踪。在ApolloScape自动驾驶数据集上的试验表明,与传统方法相比,本文算法在动态场景中定位精度提升约17%。 相似文献
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针对Delaunay三角网空间聚类存在的不足,提出一种顾及属性空间分布不均的空间聚类方法。首先将Delaunay三角网空间位置聚类作为约束条件,采用广度优先搜索方法,以局部参数"属性变化率"作为阈值识别非空间属性相似簇的聚类过程。以城市商业中心为例,验证了该方法能够更客观地识别非空间属性相似的簇,且自适应属性阈值可以满足不同聚类需求,为城市商业中心等空间实体的提取提供了一种有效方法。 相似文献
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A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm 总被引:1,自引:0,他引:1
Alireza Chehreghan 《制图学和地理信息科学》2018,45(3):255-269
Object matching is used in various applications including conflation, data quality assessment, updating, and multi-scale analysis. The objective of matching is to identify objects referring to the same entity. This article aims to present an optimization-based linear object-matching approach in multi-scale, multi-source datasets. By taking into account geometric criteria, the proposed approach uses real coded genetic algorithm (RCGA) and sensitivity analysis to identify corresponding objects. Moreover, in this approach, any initial dependency on empirical parameters such as buffer distance, threshold of spatial similarity degree, and weights of criteria is eliminated and, instead, the optimal values for these parameters are calculated for each dataset. Volunteered geographical information (VGI) and authoritative data with different scales and sources were used to assess the efficiency of the proposed approach. According to the results, in addition to an efficient performance in various datasets, the proposed approach was able to appropriately identify the corresponding objects in these datasets by achieving higher F-Score. 相似文献
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针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。 相似文献