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制图综合中建筑物多边形的合并与化简 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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改进的邻近四点法建筑物多边形化简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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以往居民地自动综合的研究多集中于建筑物的多边形化简,较少考虑到其与街区、道路网的联系。提出了顾及路网结构保持的城镇居民地自动综合模型,此模型包含道路选取和街区内部结构概括两方面。前者基于网眼密度并结合路划功能选取道路数据,用于街区合并;后者则主要涉及建筑物多边形化简,通过改进矩形差分组合方法,在原有面积阈值的基础上添加距离阈值,并提供新的分层化简思路。以1:1万地图数据到1:5万比例尺的自动综合实验验证了本文算法的可行性和有效性。 相似文献
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利用约束D-TIN进行建筑物多边形凹部结构识别与渐进式化简 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了位于建筑物多边形外侧的凹部结构特征及其类型,探讨了一种基于凹部层次结构的建筑物多边形渐进式化简方法,即以三角形为形状基元,用约束Delaunay三角化方法对建筑物多边形进行空间剖分,从凹部三角形树中提取三角形序列,通过匹配特征序列识别凹部的基本模式,以确定和实施相应的凹部化简方法,在此基础上迭代执行识别-化简过程,以实现对建筑物复杂凹部的渐进式化简。实验分析表明,该方法具有结构化和渐进综合的特点。 相似文献
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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。 相似文献
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针对轮廓模糊建筑物多边形的化简问题,提出一种基于特征边重构的建筑物化简方法。该方法定义了建筑物的主方向和控制其整体结构的特征边,以保持建筑物的规则形态。首先利用统计加权方法计算建筑物的主方向,基于主方向对建筑物执行直角化操作。然后按照特征边的定义检测直角化建筑物的特征边,将特征边组合并抽象出几种局部结构,建立重组规则。最后通过判别特征边组合的空间关系,选择合适的结构重组规则来化简建筑物。结合真实数据进行多组试验,结果表明该方法有效还原了建筑物的直角特征,面积和形状保持良好,适用性强。 相似文献
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基于场论分析的建筑物群的移位 总被引:9,自引:2,他引:7
在多边形群目标综合中,移位是一种旨在解决空间邻近冲突的重要操作.以建筑物群在街道拓宽后产生移位操作为例,提出一种基于场论分析的移位方法,认为街区块多边形边界的收缩产生向街区块内部逐步传递并衰减的作用力,从而促使建筑物多边形的空间位置移动,借助于物理学场论中的"等势线"模型来表达这一移位现象.基于Delaunay三角网建立了类似于Voronoi图的建筑物群剖分结构,用于表达移位场模型的"等距离关系曲线".在移位场中目标的运动方向与运动距离由矢量和运算及梯度衰减函数计算完成.算法思想在一地图综合软件系统中已实现. 相似文献
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针对经典的建筑物边界正则化方法(如最小外接矩形法和角点拟合法)无法适用于高分辨率遥感影像中形状复杂的建筑区域,该文提出了一种基于感知编组的建筑物轮廓正则化处理方法。基于道格拉斯-普克算法对粗提取的建筑物进行多边形简化,利用关键点信息进行分组最小二乘直线拟合,在建筑物主导方向约束下利用感知编组算法进行各个线段的连接与重构。实验结果表明,该文正则化处理方法在建筑物轮廓的准确性、规整程度及最终精度均得到提高,能真实、准确地反映建筑物的真实形状。 相似文献
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特征分类与邻近图相结合的建筑物群空间分布特征提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
建筑物群综合过程中需要对建筑物群空间分布特征进行认知和识别。本文在分析国内外相关研究的基础上,从描述建筑物空间特征的大量指标中,利用主成份分析方法,总结并提出了有代表性的建筑物空间特征指标集:凸包面积、紧密度IPQ指标、边数和最小面积外接矩形方向,并基于这些指标研究了建筑物群的分类。在利用最小生成树邻近图(MST)划分建筑物空间子群时,考虑了建筑物成群与所处地理环境(河流和道路等因素)的关系。另外,基于最邻近图(NNG)、MST、相对邻近图(RNG)和Gabriel图(GG)4种建筑物群邻近图,提出了自动识别具有特定空间排列建筑物子群的方法,并比较分析了识别结果的影响因素和可用性。最后,选择北京某地区建筑物群为试验对象,实现了对建筑物群的分类和空间聚类,并提取了其中直线型空间排列的建筑物子群。 相似文献
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针对传统的建筑物重建方法中,由机载LiDAR点云建立的模型表达复杂的问题,提出了一种基于多边形分解的建筑物重建方法。采用基于欧氏距离的聚类算法和随机抽样一致性算法,提取建筑物的不同平面,简化复杂结构的建筑物;基于检测出来的平面,对其进行分解,以最小外接矩形和内部空洞的布尔运算结果来表示,并进行建模。实验结果表明,该文方法可以有效简化建模过程,依据屋顶面之间边缘与空洞的关系优化结果也使得边缘更加准确,同时也更适合于CSG模型的表示。 相似文献
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建筑物白模多边形数据可广泛应用于许多领域,但在实际应用中,由于数据太过细致,且目前使用的建筑物白模多边形数据存在拓扑关系错误,不满足生产要求,这给地图综合中建筑物群的自动合并提出了新的要求.因此提出了一种基于约束性Delaunay三角网的建筑物白模多边形自动合并方法,在保持建筑物整体结构和视觉效果的前提下减少不必要的细... 相似文献
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遮蔽检测是真正射影像生成的关键技术。提出一种基于多边形反演成像(polygon based inversion imaging,PBI)的遮蔽检测方法。利用建筑物表面多边形内部互不遮蔽的特点,以多边形为单元将建筑物逆投影到像方,反演成像时的目标状态,获得目标之间、多边形之间的遮蔽关系。为确保算法的稳健性和保真度,提出:①可疑区域增长法,稳健地栅格化复杂3维建筑物模型;②综合滤波模型用于消除多边形边界噪声。最后利用实例比较z-buffer方法,基于射线角度方法和PBI方法的遮蔽检测效果。结果表明,PBI算法的有效性和稳健性较好。 相似文献