一种组合优化的多边形化简方法

以多边形轮廓为目标 ,依据曲线特征点将其分解为一系列的弯曲特征 ,并对此弯曲特征集实施组合优化 ,将入围弯曲首尾相连 ,即可得到最终的化简结果     

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。     

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。     

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。     

面向地图综合的道路网相似度计算模型

针对地图制图综合过程中道路网相似度的定量计算问题,提出了一种顾及道路网综合过程的相似度计算模型.方法 基于空间相似关系理论较好地顾及了地图综合中空间关系的相似性;利用语义权重计算总体相似度更加符合地图综合的规则.最终经由430个样本的心理认知实验结果与专业人员的心理认知结果基本一致.实验结果表明:该模型基本符合人类直观...     

兴趣点综合相似度计算方法及应用研究

针对POI数据的匹配更新工作成为目前各大地理信息服务平台亟需解决的问题,该文通过对POI数据的名称、地址及经纬度等主要属性的研究,提出了一种基于多属性综合相似度计算的同名POI实体识别的方法,能够有效解决多源POI数据的匹配更新慢及准确率低的难题.实验证明,相比于传统的文本相似度匹配方法,提高了POI数据的同名实体识别效率及精度.     

一种基于图像灰度直方图相似度计算的室内定位方法

近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。     

检索应用中地理信息资源相似度计算方法研究

在地理信息资源检索应用中,资源属性间相似关系的计算还不够深入,地理信息资源的精准推荐及检索可视化应用尚难以实现。针对该问题,统一采用"相似度"对资源属性间的相似关系进行表达。资源的属性类型大部分为文本,其中具有语义差异,文中提出复合文本的相似度算法对文本类型属性进行匹配,并给出数值类型属性的"相似度"映射方案。在此基础上,实现资源时间、空间属性的相似度计算。基于所提出的相似度算法进行地理信息资源检索实验,实现地理信息资源属性间相似关系的量化,促进信息可视化在地理信息资源检索中的应用。     

面轮廓线相似性和复杂性度量及在化简中的应用

本文对同名实体相似性和复杂性进行综合研究,通过抽取多个尺度下的内弦长、外弦长及弧到弦的平均投影长度构造弦特征矩阵,建立了多尺度面轮廓线相似性度量模型。依据边的振动频率及幅度,从凹口比例、凸壳周长相对增量及最小外包圆面积相对增量3个方面建立复杂性度量模型。在验证两类模型正确性和有效性的基础上,分析了不同复杂度目标在不同尺度下相似性变化规律,据此给出基于相似性约束的自动化简的一般流程。试验表明,本文方法可为化简算法设置合理阈值参数,增加化简算法的自动化程度。     

顶点重要度调整的三维场景集成简化方法

针对地形模型随视点简化时,容易引起边界的变化,使得地物模型与地形模型简化过程中产生"裂缝"或翻转现象的问题,文章提出一种改进方法:在对三维地形和地物进行集成后,采用递进格网表示方法并在边折叠过程中采用条件约束对其简化;在边排序的基础上,根据顶点重要度进行排序。该方法优点是计算时间短,且权值定义能够很好地反映局部几何特征,能够保持三维地形、地物模型边界原始信息和格网三角面的基本方向,并消除集成模型之间的"裂缝"或悬空现象。最后通过对整个三维场景进行动态实时绘制,证明该方法具有良好的可视化效果。     

基于矩阵相似度的InSAR图像配准方法研究

图像配准是干涉合成孔径雷达成像的关键技术之一,相关系数是InSAR图像配准的重要指标。本文在分析研究常见相似性度量的基础上,研究了相关系数与矩阵相似度度量之间的关系,研究发现,矩阵相似度度量可涵盖多种图像配准数值指标,且其表达形式精炼,几何意义明确,便于把握图像配准的机理。此外,本文提出了一种加权矩阵相似度度量,并通过仿真数据进行了验证。     

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。     

An assessment of spatial similarity degree between polylines on multi-scale,multi-source maps

Similarity between the objects has close association with the geometrical structure and details of the objects. Therefore, in this study, a framework was presented based on the geometric criteria, the fuzzy Membership Functions (MF) and human spatial cognition. To increase the efficiency of MF and for the problem to get closer to reality, 1 K, 2 K, 5 K, 10 K, 25 K, 50 K, and 100 K data were used in this framework. The results showed that the degree of spatial similarity is specific to the objects themselves and their geometric structure. No linear or non-linear relationship could be found between scale changes and degree of spatial similarity of the objects, because the geometry of any object independently affects its degree of similarity to other objects in different scales and sources.     

一种改进的点与多边形关系的叉乘判别法

本文针对叉乘判别法只适用于凸多边形的缺陷提出了改进,将其推广至凹多边形和自相交多边形,改进方法利用叉乘值的正负变化,选择对点的积分路径,从而判断是否有闭合的路径包围被测点。并通过检测多边形是否环绕被测点,判断点与多边形的关系,属于非零环绕数法。经过实验,改进方法被证明有较快的速度和较强的适应性。     

矢量地图数据简化研究进展

从传统矢量数据简化算法及基于并行技术的矢量数据简化算法两方面进行分析,将当前传统的矢量数据简化算法:Douglas-Peuker的简化算法及演化、Li-OpenShaw简化算法及演化、渐进式的简化算法及演化、基于小波理论的简化算法及演化和简化质量的评价,在基于并行技术简化算法研究的基础上,指出矢量数据并行简化和简化算法的智能化、感知化、自动化是矢量数据简化研究发展的趋势。     

面向自然岸线抽稀的改进道格拉斯—普克算法

针对已有的矢量数据压缩算法应用于方向线生成过程中会忽略国家海疆权益的问题,该文提出了一种面向自然岸线抽稀生成方向线的改进道格拉斯-普克算法。首先提取自然岸线凸点作为备选分段点集,进而根据凸点与相邻两点组成的三角形面积大小筛选分段点,接着利用相邻分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点,以基于最小二乘法的拟合曲线选定最优距离阈值,并作为初始阈值,进行逐段抽稀。实验结果表明,利用本算法抽稀所得面积比、压缩率均比传统道格拉斯-普克算法有所提升,且大部分情况下误差面积也有所减少。