基于遗传算法防重叠冲突的地图点标注方法研究

高质量地图点要素标注及自动配置问题是地图制图中的难点之一。为了解决地图点要素标注中的重叠问题,提出基于遗传算法的局部优化功能实现防重叠冲突的地图点要素标注。该文首先通过地图点要素标注的位置分配问题,建立基于点要素的八位置候选模型。其次,针对地图点的防重叠冲突问题,提出地图点标注的重叠数量评价函数和重叠面积评价函数,记录每一次迭代过程中点要素标注的重叠个数和重叠面积,得到标注重叠质量得分,进而得到适应度评分。最后基于3种评分结果建立新的终止条件,将数次迭代后满足该条件的标注设置为最终的配置方案。实验采用随机模拟数据和福州大学城实际数据进行验证,结果表明基于遗传算法和防重叠冲突的点标注配置与一般的标注配置相比,其重叠个数减少了89%。在迭代过程中最后一代相较于第一代的重叠面积减少了75%,标注的适应度提升54.5%。该算法能够有效地计算出群体点标注的近似最优解,显著提升地图标注的美观性和位置平衡性,适用于网络地图和专题地图点要素的自动化标注和配置。     

应用点群分析研究柴达木盆地盐湖的地球化学分类

应用数学地质中常用的点群（聚类）分析方法研究了柴达木盆地盐湖的地球化学分类，并与其它学者盐湖水化学分类法进行了对比研究，探讨了二者之间的共同点与差异，并且对新的分类中各类元素的地球化学特征进行了总结     

基于典型点的目的性采样设计方法及其在土壤制图中的应用

鉴于经典采样和空间采样存在的局限性,提出了一种旨在寻找典型点的目的性采样设计方法。该方法通过分析与目标地理要素空间分布具有协同变化关系的环境因子,提取地理要素空间变化的典型模式,进而在典型模式上布设样点,即可获得典型点,从而减少所需样本量。以位于黑龙江鹤山农场的2个研究区为例,分别选择土壤厚度和表层有机质2个土壤属性,通过对土壤属性空间变化的4个协同环境因子进行模糊c均值聚类,获得对应土壤属性空间变化模式的环境因子组合;根据其模糊隶属度结果设计典型点并进行采样,最后结合典型点的属性值与环境因子组合模糊隶属度结果,采用加权平均模型得到土壤属性空间分布图,反映了土壤属性随地形变化的连续性分布。基于独立野外验证点,选择了4个评价指标对所得属性图进行定量评价。结果表明：2个研究区验证点集的预测值和观测值一致性指数均较高,可见本研究提出的方法是一种有效的样点布设方法。研究还对在每一环境组合类设计不同数量典型点所得土壤属性制图结果的差异进行了讨论,认为典型点增多并不一定能提高土壤属性空间推测的精度。     

基于遗传多目标优化的居民地自动选取

基于遗传算法思想,针对地图综合中离散面群居民地的选取,考虑地图综合需要保持的统计、专题、拓扑和度量等4类关键信息,提出一种基于遗传多目标优化的离散面群居民地的自动选取模型。该模型考虑了面积、密度、属性意义等多种约束指标,通过遗传迭代,逐步优化得到理想结果。采用1∶10 000居民地数据进行了地图综合实验,结果表明,该算法能够有效保持地图所包含的关键信息。     

逐层分解选取指标的河系简化方法

地图综合理论与方法的研究重点之一,是依据上下文环境进行结构化选取和化简。水系作为地图的基本要素之一,在地图综合中必须依据水系的类型和河网密度进行化简,以保持河网密度差异等宏观特征。本文提出了一种基于支流数量差异的选取指标分配与河系简化方法,将选取数量在河流的各个子流域上按比例分配并递归分配到下一层次的子流域,在各个子流域依据长度和间距选取河流,从而实现顾及密度差异的结构化选取。在软件开发基础上进行了选取试验,并对照手工综合的河系图进行了分析。结果表明,基于支流数量差异的比例选取方法切实可行,能够有效地保持树状河系的特点和河网密度的区域差异。     

基于TIC的多时相遥感影像相对辐射归化处理

采用不变点群法(temporally invariant cluster,TIC),由两时相影像的NDVI点密度图确定两个TIC中心并建立辐射归化处理方程,对影像的NDVI进行相对辐射归化处理。与其它辐射归化处理方法相比,该方法简单、有效且精度高,对轻微的植被物候变化敏感且影像不变特征点较少时也能进行辐射归化处理,可有效应用于土地利用/覆盖、植被物候及景观等变化监测。     

多尺度地理空间点群目标相似关系的计算研究

研究多尺度地理空间点群目标相似关系的计算问题.基于4类点群信息,将点群目标包含的信息重新分成统计信息、专题信息、拓扑信息、几何信息和度量信息,这5类信息是影响点群相似性程度的主要因子.根据这5类信息描述参数的特点,给出了各个因子的相似度计算公式,建立了多尺度地理空间点群目标相似关系的计算模型,并通过算例验证了该模型的可行性与有效性,为地图综合质量的评价提供了一种新方法.     

黄土沟谷特征点簇及其空间结构模型研究

对黄土沟谷形态结构和发育演化起核心控制与标定作用的,是一系列具有自组织结构的特征点集。针对该特征点集,提出黄土沟谷特征点簇的概念,对其组织要素和基本特征进行了分析;研究创建一种采用非结构化、且能够有效表达拓扑结构与空间信息的黄土沟谷特征点簇空间结构模型;对基于DEM数据获取的一个典型黄土小流域沟谷特征点,运用创建的点簇模型建立了具体的黄土沟谷特征点簇;最后,以点簇中的特征点追溯查找为例,验证了所创建的黄土沟谷特征点簇的应用价值。     

黄土沟谷特征点簇及其空间结构模型研究北大核心CSCD

对黄土沟谷形态结构和发育演化起核心控制与标定作用的,是一系列具有自组织结构的特征点集。针对该特征点集,提出黄土沟谷特征点簇的概念,对其组织要素和基本特征进行了分析;研究创建一种采用非结构化、且能够有效表达拓扑结构与空间信息的黄土沟谷特征点簇空间结构模型;对基于DEM数据获取的一个典型黄土小流域沟谷特征点,运用创建的点簇模型建立了具体的黄土沟谷特征点簇;最后,以点簇中的特征点追溯查找为例,验证了所创建的黄土沟谷特征点簇的应用价值。     

一种新的最小凸包算法及其应用

当前流行的最小凸包算法的时间复杂度相对较大,不适宜处理海量数据.该文提出一种新的平面离散点的最小凸包生成算法,其时间复杂度为O(nlogn).该算法通过排序、分区、指针定位、一遍扫描离散点集,在运算过程中对凸包顶点进行动态增加或删除,可快速生成点集的最小凸包.最终,求离散分布的居民点点集的最小凸包实例表明,该算法应用效果较好.     

二维Delaunay三角网局部更新:点插入与点删除

二维Delaunay三角网的局部更新在地学分析、道路CAD、城市规划等领域有着广泛的用途,点插入和点删除则是其中最重要、最基本的操作。该文针对原有逐点插入法和凸耳权值点删除算法存在的不足,利用动态包围三角形和特征三角形分别对其进行改进,在设计的具有拓扑关系Delaunay的三角网数据结构基础上,实现Delaunay三角网的快速局部更新,且使之满足Delaunay特性。最后通过模拟实验验证了算法的正确性和高效性。     

网络约束点格局分析研究综述

随着信息通信技术高速发展,地理相关大数据使得传统的空间分析面临着机遇与挑战。平面空间分析方法在分析网络空间点要素空间过程、揭示其空间分布时的弊端日益凸显,由此对探索网络约束点要素特定的分析方法的关注度不断提高。本文定义了网络约束的思想,详细阐述了网络约束点格局分析方法体系,并分别从网络约束点格局的理论和应用出发,梳理了网络约束点格局分析的一阶方法、二阶方法及其他方法上的研究进展,总结了网络约束点格局分析在交通安全领域、犯罪学领域和其他城市点要素中的典型应用,最后在方法与应用层面,讨论近年重要的研究动向及未来的发展趋势。     

曲线化简的弧比弦算法改进及其评价

地图综合是当前国际GIS和制图学领域的一个难题。化简是地图综合的一个基本操作算子,线要素是地图综合操作的主要对象,该文主要研究地图线要素的化简问题。首先,从算法的适用范围、阈值设置等方面分析了现有算法的优点,重点阐述了一种常用的弧比弦算法,并指出了其在化简过程中存在的不足。然后,基于地图曲线的空间认知特征,提出了一种改进弧比弦算法。该算法能够更好地保持曲线的特征点和曲线的几何形态,避免阈值的设置问题。在算法评价上,采用3种定量评价指标,即:偏移平均值、偏移量中值和面积变形值,对改进的弧比弦算法与现有经典算法进行了比较分析。最后,通过算例分析验证了该算法的可行性、有效性和健壮性。     

基于线缓冲区分析的街区合并方法

制图综合不仅是地图学的核心理论和方法之一,而且始终是地图学家关注的焦点问题[1]。居民地街区综合是制图综合的关键部分,而面要素合并是居民地街区综合的一个重要环节[2]。当相邻街区的邻近边的最大距离小于规定指标时进行合并,街区合并效果的好坏在于合并后的街区能否保持原有街区的轮廓特征[3]。研究一种合理的面要素合并算法是一     

无人机航摄生成DEM的高程点快速提取算法

无人机航空摄影技术在近年来得到了迅速的发展,无人机具有起降方便,分辨率高,响应速度快的特点,在抢险救灾,地质灾害监测等方面发挥了重要作用。无人机航空摄影生成的地形图中的高程点提取是地形图制作的重要步骤,本文提出了一种自适应的地形图高程点提取算法,相对于传统的算法,具有精确度高,计算简单,实用性强等特点。该算法的基础是数学形态学中的图像膨胀算法。本文将此算法用于陕西省丹凤县和紫阳县的无人机航摄生成的地形图中,提取了符合要求的高程点。结果表明,提取的高程点完全满足了地形图的要求,说明了该算法的准确性和实用性。     

制图数据的模糊分级处理模型研究

传统的制图数据分级方法存在对原始数据信息的歪曲、普适性不强及计算复杂等问题。基于此,结合现实分级问题的模糊性,提出基于模糊统计分析模型的制图数据分级处理方法。首先通过专家系统获取各模糊样本集,利用统计分析方法求得样本分布函数;然后利用分布函数获得模糊隶属函数,进而求取各模糊集的最模糊点;最后根据最模糊点获得各模糊集的区域划分,从而实现对制图数据的分级处理。该方法不需要对影响级别划分的多因子进行分析和转换,降低了计算的复杂度;另外,该方法是在获得原始数据实际分布的基础上进行的,在后续的分级过程中避免了对原始数据信息的歪曲。     

基于地震风险评估的山地小城市避灾空间选址研究——以耿马县城为例

首先运用模糊综合评价模型来评估耿马县城的地震风险,以县城中主要城市道路为界限,将整个县城划为9个分区,选取人口密度、建筑密度、建筑物易损性、道路通达度和人均现有避灾空间6个要素,运用层次分析法求出最大特征值,再对9个分区进行地震风险的模糊综合评估,求出模糊风险值。在此基础上,运用广义最大覆盖模型进行优化选址,选取20个避灾空间候选点,以每个分区的地震风险为权重,以追求最大覆盖度为目标进行选址,最终选取9个避灾空间设施点。研究表明:耿马县城中部和西北部地震风险值高,东南部地区风险相对较低;最终选取了五华民族小学、县政府等9个点作为避灾空间以满足未来城市避灾要求。     

东南极拉斯曼丘陵区大比例尺地貌图编制的理论与实践

分析制图说和综合制图说是目前国内外占主导地位的两种地貌制图体系。本文阐述了这两种体系的优劣。并设计出适合拉斯曼丘陵区的地貌制图系统，分步骤对地貌形态的五大要素进行分析取舍。并辅以营力分区图、古剥蚀面图等图件，使综合地貌图信息更丰富，同时清晰度和直观性亦得到保证。     

一种构建任意发生元Voronoi图的实用算法

针对GIS中线状、面状等复杂形态地理要素,提出一种构建任意发生元Voronoi图的实用算法.主要步骤包括:将复杂发生元离散为点集;对点集采用扫描线算法构建Voronoi图,构建过程中对所生成的Voronoi多边形以其发生点所在要素的序号赋属性值;根据拟定的规则进行Voronoi多边形的合并,得到面向复杂发生元的广义Voronoi多边形,每个复杂发生元有且仅有一个Voronoi多边形与之对应.论述了算法实现的关键过程,并结合实例验证了该方法的可行性,算法的执行效率相对较高.     

基于电子地图兴趣点的城市建成区边界识别方法

城市建成区边界是认识和研究城市的重要基础性信息,也是落实城市功能空间布局、实施界限管控的前提。但是,以往通过夜间灯光的强度、土地覆被或建筑覆盖率等信息获取城市空间范围的方法,由于受到数据精度和尺度限制,对城市社会经济活动的解释性不强,因而存在较大局限性。电子地图兴趣点（POI）作为城市空间分析的基础数据之一,直观且有效地反映了各类城市要素的集聚状况。本文基于POI与城市空间结构和城市要素空间分布的关联性,提出了一种新的通过POI密度分布来判别城市建成区边界的技术方法。为此,开发了Densi-Graph分析方法,用来分析POI密度等值线的变化趋势,在此基础上对城乡过渡地带的阈值识别的方法进行了理论分析,并讨论了单中心圆结构、双中心“鱼眼型”结构、双中心“子母型”结构等各类城市POI密度等值线的生长规律,证明了Densi-Graph分析方法的适用性。较之以往的城市建成区边界识别方法,这种方法的基础数据更加直观可信,分析结果也更加客观。运用这种方法,本文对全国地级以上城市的建成区边界进行了实证分析,探索了城市建成区边界的阈值及其与城市人口规模、城市所在区域之间的关系。