建筑物多边形化简及优化的自动方案研究

针对居民地地图形状化简的一个方面——建筑物多边形的化简,通过对综合规则的研究和居民地几何特征的剖析,提出一种与比例尺相关的切割实现建筑物多边形化简的方法,在Visual Basic6.0环境下实现了该算法,试验结果表明此方法在保持街区的形态特征上效果较好。     

数学形态学和模式识别在建筑物多边形化简中的应用

针对居民地图形化简的一个方面--建筑物多边形的化简,提出一种在与地图比例尺相关的动态栅格和矢量数据相结合的数据模型支持下,综合利用数学形态学和神经网络支持下的模式识别的化简方法.在Visual C 环境下实现基于此方法的系统并进行实验,实验结果说明此方法在保持街区的形态特征上效果明显.这种方法将制图综合知识融入图形化简操作之中,是自动制图综合智能化的一次新的尝试.     

制图综合中建筑物多边形的合并与化简

讨论了数字环境下顾及建筑物矩形几何特征的多边形自动综合算法,针对多边形之间的拓扑邻近与视觉邻近两种空间关系,提出了基于矢量和基于栅格的两种建筑物多边形合并方法。关于建筑物形状的化简,本提出了矩形差分方法,并在此基础上建立了建筑物多边形化简的层次化途径。     

参数优化的建筑物多边形化简研究

本文针对建筑物多边形化简当前存在的问题,将参数优化的方法引入化简的全过程,在渐进式图形化简的基础上,通过把建筑物多边形的几何特征、结构特征和化简所遵循的一系列约束规则参数化、变量化表示,建立了建筑物多边形化简的数学模型,通过对模型的求解,来达到化简建筑物多边形的目的。成果已经应用于数字地图的生产,实践证明该算法的化简效果好,普适性较高,符合应用需求。     

制图综合中建筑物多边形的合并与化简

讨论了数字环境下顾及建筑物矩形几何特征的多边形自动综合算法,针对多边形之间的拓扑邻近与视觉邻近两种空间关系,提出了基于矢量和基于栅格的两种建筑物多边形合并方法。关于建筑物形状的化简,本文提出了矩形差分方法,并在此基础上建立了建筑物多边形化简的层次化途径。     

顾及邻近五点的建筑物多边形化简方法

针对传统的建筑物化简算法无法准确保持建筑物局部细节几何特征,容易产生尖锐凸角等问题,提出了一种基于邻近五点的建筑物多边形化简方法。通过将多边形边界上的邻近五点定义为基本处理单元,实现对建筑物边界Z形平行、Z形不平行、U形平行、U形不平行的4类几何模式划分,进行渐进式化简,并针对化简过程中产生的尖角顾及角度约束对其削尖。对某地区部分1∶1万实际建筑物多边形数据进行试验,结果表明,所提算法在保持建筑物基本几何形态特征的基础上,能够尽可能地避免尖角的产生,化简结果更加符合人类的视觉认知。     

基于邻近四点法的建筑物多边形化简

对早期的局部线化简算法进行拓展和改善,提出一种以建筑物多边形上邻近四点组合为基本处理单元,以最小可视长度阈值为综合指标,通过对其凹凸结构的类型判别及区别处理,实现建筑物多边形快速化简的方法。将线化简中对三点或多点进行局部处理拓展为邻近四点,较好地保持了建筑物形态特征;有针对性地采取全局检查消除自相交现象,并探讨了起始点的选择问题。选取1∶10 000居民地数据进行多组地图综合试验,结果表明该方法可有效地保持多边形的轮廓特征与面积大小。     

基于最小二乘的建筑物多边形的化简与直角化

已有的建筑物化简方法大多侧重于化简原则中的某一方面,且对制图专家已有的化简共识考虑不足。通过模仿制图专家建筑物化简的思维过程和操作流程,提出一种利用“计算区”（与某组小于阈值的边化简有关的节点序列称为该组边的计算区）进行建筑物短边结构识别与渐进式化简的方法。首先对建筑物轮廓进行预处理和垂直增强;然后对其分组,并利用“计算区”对小于阈值的边进行结构识别、分析,确定最优化简方案;最后通过整体调整,在形状保持的前提下减小面积差。以众源开放街道地图（OpenStreetMap,OSM）建筑物数据为例,将所提方法与ArcGIS建筑物化简工具化简的结果进行对比分析,实验结果表明,所提方法有效减少了图形节点数,增强了平行、直角等形状特征,并减小了化简前后面积差,较好兼顾并平衡了建筑物化简原则的几个方面,为建筑物化简提供了新思路。     

改进的邻近四点法建筑物多边形化简算法

针对应用邻近四点法化简建筑物多边形时因实际数据的复杂性及该算法的不完善出现的效率下降和准确性降低问题,该文提出了一种基于邻近四点法建筑物多边形化简的改进算法。该方法排除了冗余点的干扰,避免运算耗时;细化了基本处理单元的分类,避免遗漏特殊结构类型基本处理单元的处理;对建筑物多边形进行了分类及实时标记,以达到在同时考虑基本处理单元和建筑物多边形的情况下实现建筑物多边形化简的目的。实验结果表明:此改进算法更加实用化,且提高了建筑物多边形化简的效率和准确性。     

建筑物形状特征分析表达与自适应化简方法EI北大核心CSCD

建筑物化简是地图制图领域关注的热点问题之一。集成不同算法构建形状特征自适应的化简模型是应对建筑物多样化形态的有效策略,但当前相关研究主要从局部结构模式或化简结果评价展开,缺乏对形状结构的整体分析视角和深层次认知。本文提出一种深度学习支持下的形状自适应建筑物化简方法。首先,利用图卷积自编码网络对建筑物形状进行深度认知,提取隐含在边界节点分布中的形状特征并进行编码表达;然后,通过监督学习方法建立形状编码与化简算法之间的映射关系,从而实现依据输入建筑物的形状特征选择适宜化简算法的自适应机制。试验表明,本文方法的化简结果在位置、方向、面积和形状保持指标上总体优于单一算法,具备较好的理论与应用价值。     

基于分类与形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法研究

本文提出了一种基于分类和形态综合的高分辨率影像建筑物提取方法。主要研究的是基于高分辨率影像多尺度分割的面向对象人工地物分类方法,并以此为基础提取房屋,实现房屋位置、范围的初步自动化提取。最后,对提取的地物图斑的精确边界利用Hough变换提取直线边缘轮廓线,并以此为基础进行轮廓拟合和制图综合,从而得到规则的、方形组合的建筑物形状信息。     

多条海岸线协同化简的层次化三角网分区法

针对当前海岸线自动综合方法仅考虑单条线要素,未有效考虑其与附近海岸线之间的空间邻近关系,提出一种用于多条海岸线协同化简的层次化三角网分区法。首先,利用约束Delaunay三角网对能否化简的区域进行划分和标识;然后,利用二叉树构建层次关系模型,对各区域实体进行有序组织;最后,有序地对可化简的标识区域进行渐进式化简,并对局部狭窄区域进行自适应夸大,从而实现多海岸线的协同化简。试验结果表明:本文方法可克服复杂区域海岸线化简产生的图理性问题,可明显提高海岸线的化简质量。     

中小比例尺下居民地综合及冲突处理

针对中小比例尺地形图上的散列式居民地较难进行自动化综合缩编的问题,该文对中小比例尺地形图上散列式居民地的综合过程及其冲突处理方法进行了研究。首先,通过探测邻近关系和分析空间特征,对居民地进行合并和选取,减少目标数,控制数量变化;进一步地通过模板匹配对单一的目标进行形状化简,控制表达变化。同时,针对其综合处理和符号化过程中可能出现的空间冲突,提出了基于Delaunay三角网模型的探测和处理方法。最后,给出了一套中小比例尺地形图上居民地要素的综合处理策略。该研究成果可规模化应用于中小比例尺综合缩编生产实践。     

空间知识挖掘的自然面群聚集度聚类方法

空间聚类是挖掘空间知识的重要手段之一.针对现有方法难以处理几何、分布特征差异大的面群聚类问题,本文提出了一种面要素分布密度的描述参数—聚集度,并设计了一种自然面群聚类方法.首先,分析了面要素分布密度的影响因子,定义了聚集度的概念,设计其计算方法并验证其有效性及优势;然后,基于聚集度和边界最短距离建立相邻面从属关系,识别...     

Progressive graphic simplification of contours based on spatial reasoning

This paper discusses the rules representing relief with contour lines and methods for automatically constructing relation of contour lines. Mean-while, the improvement of existent methods for extracting the topographic characteristic points and lines is described. On the basis of this analysis, we propose a series of practicable progressive graphic simplification ideas of contour lines and concrete algorithms for the exception’s handling. In this way, graphic generalizations of contour lines at different scales are integrated into one model that is convenient to implement, and in which contour lines’ intersection in generalization can be controlled.     

Progressive graphic simplification of contours based on spatial reasoning

This paper discusses the rules representing relief with contour lines and methods for automatically constructing relation of contour lines.Meanwhile,the improvement of existent methods for extracting the topographic characteristic points and lines is described.On the basis of this analysis,we propose a series of practicable progressive graphic simplification ideas of contour lines and concrete algorithms for the exception's handling.In this way,graphic generalizations of contour lines at different scales are integrated into one model that is convenient to implement,and in which contour lines' intersection in generalization can be controlled.