单个居民地多尺度表达的空间相似性描述与计算

空间相似性是GIS的重要理论问题。本文立足于单个居民地多尺度表达时的4种约束条件,即图形约束、拓扑约束、结构约束和格式塔约束,利用数学形态学的方法分别描述并计算单个居民地在图形、结构及内部延伸方向的相似度,并通过实例对本文提出的相似度计算方法进行验证。实验结果表明,该方法计算的结果符合地图认知,能够表达居民地综合前后在图形、结构和方向的相似程度。     

多尺度空间关系相似性研究

如何快速、自动地实现多尺度地图自动综合结果质量评价,对提高空间数据质量、加快空间数据生产周期等具有重要意义.本文在综合考虑拓扑关系、方向关系和距离关系的基础上,基于SRM模型提出了基于面状目标的空间关系相似性的度量方法,为地图自动综合提供空间关系评价和维护的参考.     

Measurement of similarity for spatial directions between areal objects

Similarity for spatial directions plays an important role in GIS. In this paper, the conventional approaches are analyzed. Based on raster data areal objects, the authors propose two new methods for measuring similarity among spatial directions. One is to measure the similarity among spatial directions based on the features of raster data and the changes of distances between spatial objects, the other is to measure the similarity among spatial directions according to the variation of each raster cell centroid angle. The two methods overcome the complexity of measuring similarity among spatial directions with direction matrix model and solve the limitation of small changes in direction. The two methods are simple and have broader applicability.     

Measurement of similarity for spatial directions between areal objects

Similarity for spatial directions plays an important role in GIS. In this paper, the conventional approaches are analyzed. Based on raster data areal objects, the authors propose two new methods for measuring similarity among spatial directions. One is to measure the similarity among spatial directions based on the features of raster data and the changes of distances between spatial objects, the other is to measure the similarity among spatial directions according to the variation of each raster cell centroid angle. The two methods overcome the complexity of measuring similarity among spatial directions with direction matrix model and solve the limitation of small changes in direction. The two methods are simple and have broader applicability.     

多尺度空间线状实体形状相似关系的表达与度量

本文对空间数据多尺度表达中线状实体综合前后的形状相似性进行了描述、分析和研究。通过调查统计,得出了衡量线状实体形状相似程度的两个重要参量SIMⅠ、SIMⅡ,基于这两个参量给出了空间线状实体形状相似性的定义以及在不同尺度下线状实体形状相似性的度量方法,并用实例进行验证。为空间数据多尺度表达时线状实体的形状表达提供了一种分析和评价手段。     

Approach to calculating spatial similarity degrees of the same river basin networks on multi-scale maps

Obtaining spatial similarity degrees among the same objects on multi-scale maps is of importance in map generalization. This paper firstly defines the concepts of ‘map scale change’ and ‘spatial similarity degree’; then it proposes a model for calculating the spatial similarity degree between a river basin network at one scale and its generalized version at another scale. After this, it validates the new model and gets 16 points in the model validation process. The x-coordinate and y-coordinate of each point are map scale change and spatial similarity degree, respectively. Last, a formula for calculating spatial similarity degree taking map scale change as the only variable is obtained by the curve fitting method. The formula along with the model can be used to automate the algorithms for simplifying river basin networks.     

多尺度变换中建筑群空间相似度计算模型

针对建筑群自动综合结果质量评价问题,该文提出一种建筑群多尺度表达中空间相似度计算模型。从地图综合质量评价的角度,立足地图综合的3个约束,即图形约束、拓扑约束、结构约束,分别计算了图形相似度、拓扑相似度、结构相似度,并对以上各相似度作了适当的权重分配,计算建筑群目标的整体相似度。最后,通过实验验证了本文相似度计算方法的正确性、可行性。     

多尺度地图空间居民地语义相似度计算方法

地图综合的本质是一种空间相似变换,制图者在相似原则的指导下实施概括,读图者从包含相似性的地图中形成心象地图、重构现实世界。因此,多尺度地图空间中的相似关系研究非常重要。然而,由于相似的可计算性差,且其计算的目的在于揭示更深层次的信息,地图综合中相似关系尤其是语义相似关系的研究相对较少。针对这一问题,本文以语义功能区约束下的大比例尺街区式居民地合并（1∶1750至1∶4000）为例,基于匹配距离模型计算建筑物合并中的语义相似度,得到语义相似度在关键比例尺节点的值,并对结果进行分析、评价。试验表明,语义功能区约束下的建筑物合并符合读图者的地图认知需求,本文所述方法有助于地图更好地发挥信息传输载体的作用。     

多尺度地理空间线状目标形状相似性的度量

本文研究了多尺度地理空间线状目标相似关系的表达与度量问题.基于Douglas-Peucker算法,通过对线状目标形状的分析,从几何学的角度,给出了衡量基本图形中折线与线段之间形状相似度的两个重要参量.按照图形特征,利用分类讨论的方法,建立了多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型.最后通过实例的计算验证了该度量方法的可行性.     

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.     

基于空间粒度的矢量空间数据比例尺估算方法

志愿者地理信息近年已得到广泛应用,鉴于有些来源数据可能缺少比例尺说明,因此对矢量空间数据比例尺的估算十分必要。本文提出了一种通过计算和统计矢量空间数据的空间粒度,估算矢量空间数据比例尺的方法。首先,以道路要素为例选取多种空间粒度,包括单类别道路空间数据的最短直线段长度和弯曲的最小面积等,并通过线性插值方法拟合空间数据比例尺估算函数;其次,以北京市1∶25万、1∶100万、1∶400万比例尺道路矢量空间数据作为试验样本数据,详细阐述了基于空间粒度估算比例尺的过程;然后,统计了不同类型空间粒度的数量分布,基于开方根规律量化了比例尺与空间粒度单元数量之间的对应关系;最后,试验验证了该方法的可行性和有效性,有利于多尺度多源数据的融合和应用。     

土地利用图中线状要素综合的质量评价

作为土地利用图综合的一个重要组成部分,线状要素综合质量的好坏对于有效提高自动制图综合的正确率具有重要意义。本文基于模糊综合评判理论对土地利用图中线状要素的综合进行了质量评价。首先,基于制图综合约束,确定评价指标体系,组成评价因素集;其次,在确定评判集和权重集的基础上,建立线状要素综合质量评价模型;最后,利用试验验证了评价方法的有效性。该研究为客观评价土地利用图中线状要素的综合质量提供了新的思路。     

卫星遥感制图最佳影像空间分辨率与地图比例尺关系探讨

选择适宜空间分辨率的遥感影像来达到地图成图的精确度并且最大程度反映地物的信息是卫星遥感制图需要解决的一个重要问题。本文重点分析了地图比例尺与遥感影像空间分辨率的关系,指出在选择制图影像空间分辨率时需要考虑两个因素,一是地图的成图比例尺,二是最小地物的尺度,提出了估算最佳影像空间分辨率的公式R={(L×M)/2~Rmin},并通过实例验证了该公式的可行性。     

3D GIS中空间对象的存储与快速查询

空间对象的存储和快速查询是三维地理信息系统研究的基本问题。本文采用面向对象的方法将三维空间对象抽象为点、线、面、体四类,点对象用一个坐标点(x,y,z)来表示,线对象用一组首尾相接的线段表示,面对象与体对象用三角网表示,然后采用SQL Server 2005来组织存储数据。为了提高空间数据库的检索速度,作者编程实现了线性八叉树空间索引,应用程序采用目前比较流行的ADO.net技术来访问数据库。     

在空间抽象中线状目标间拓扑关系的等价转换

拓扑关系在抽象过程中的等价转换是维护多尺度空间关系一致性的基础。本文以空间拓扑关系组合推理所描述的线状目标之间的拓扑关系为例,采用成分抽象的等价转换方法,研究了线之间拓扑关系等价转换的原则,并绘出了相应的等价转换图。     

遥感数据空间尺度分级模型与基本比例尺关系

多源遥感数据综合应用是遥感发展的必然趋势,统一的遥感数据空间尺度分级模型是多源数据集成与综合应用的基础。虽然已有多种空间尺度分级模型,但很多主流模型并非出于分尺度综合应用目的,缺乏客观的比较和评价。国家基本比例尺系统作为经过论证、中国应用面最广泛、接受度最高的一种尺度分级系统,是以应用为导向的遥感数据空间尺度分级模型的最优参照系。从不同视觉精度下国家基本比例尺对图像空间分辨率的需求出发,比较各空间尺度分级模型的层级分辨率与需求分辨率的匹配情况,包括OGC Well Known Scale Set的Global CRS84Pixel和Google Maps Compatible,以及NASA World Wind、Google Map、百度地图、天地图等软件平台采用的层级格网系统,以及"五层十五级"遥感数据组织模型,通过对数据信息冗余度的分析,对各个模型进行了评价。结果表明,在高视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型与基本比例尺精度要求具有较明显的匹配优势,其次为OGC Google Maps Compatible模型和天地图模型,其余模型平均数据冗余倍数在2倍左右;在低视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型平均数据冗余度仍为最低,其次为Google Map模型,其余模型平均数据冗余倍数都在2倍以上。     

矢量曲线的视觉清晰度及在网络地图综合中的应用

互联网用户参与的地图制图容易出现视觉冲突、压盖、拥挤等地图表达问题,需要引入地图自动综合协助解决。网络地图中由于原图比例尺和综合后比例尺均难以准确量化,常规地图自动综合基于“原图比例尺-综合后比例尺”判断是否需要综合的方法已不再适用。矢量数据在可视化后会产生视觉粘连,视觉粘连越明显,地图表达效果越差,综合的需求也越强烈。基于此规律,本文提出对视觉粘连进行定量描述并据此判断是否需要综合。首先,从人类视觉感受出发,结合栅格化思想设计了矢量曲线视觉粘连的量化指标——视觉清晰度。然后,基于“金字塔式”的尺度空间计算曲线在多个比例尺表达的清晰度,并拟合了清晰度的变化函数。最后,将该函数应用于众源地理数据的网络地图综合决策。试验结果表明,本文方法可准确判断每条矢量曲线是否需要综合,能有效解决地理数据尺度异质性带来的可视化难题。同时,清晰度变化函数将曲线的尺度描述由静态数值扩展到连续函数,有望更好地支持多尺度空间数据处理及网络地图综合等问题。     

居民地与道路之间拓扑关系一致性的模糊评价

在地图制图综合中必须保持不同尺度同一区域地图要素之间拓扑关系的一致性,但目前有关的一致性评价方面的研究较少,本文讨论了不同比例尺地图中居民地与道路之间拓扑关系一致性的模糊评价问题。从制图规则和视觉限制的角度,分析了多尺度地图表达中居民地与道路之间的应该保持拓扑关系的一致性的几项规则;基于模糊数学理论提出了制图综合中拓扑关系的一致性评价模型,并通过一个简单实例证明了该方法的可行性。     

北京市城市扩展空间格局变化监测与分析

本文基于地理国情监测数据,结合同期城市经济、人口等统计数据,利用高分辨率卫星遥感影像数据提取北京市建成区边界要素。采用地理国情与城市空间扩展相融合的监测分析模型及相关评价指标开展空间格局变化分析研究,揭示北京市2000—2017年间城市扩展的空间格局及其变化规律,并对其变化原因进行分析。其成果可为北京市科学规划与可持续发展提供决策依据。