地图信息自动综合基本问题研究

对地图综合的几个基础理论问题和技术方法作了相应的论述,提出了以下主要结构化综合的学术论点和方法：（１）综合（抽象与概括）并不为地图学与ＧＩＳ所独有的,而是科学认知的普遍手段,因而地图综合就是哲学意义上的抽象概括原理在空间数据处理中应用的一个特例。（２）地图综合实质的信息变换观。（３）综合对象的ＤＬＭ观。（４）综合算子的再综合（ＤＬＭ信息变换类和ＤＣＭ图形再现类）的必要性。（５）结构化综合的三级实现     

地图信息自动综合基本问题研究

对地图综合的几个基础理论问题和技术方法作了相应的论述,提出了以下主要结构化综合的学术论点和方法:①综合(抽象与概括)并不为地图学与GIS所独有,而是科学认知的普遍手段,因而地图综合就是哲学意义上的抽象概括原理在空间数据处理中应用的一个特例。②地图综合实质的信息变换观。③综合对象的DLM观。④综合算子的再综合(DLM信息变换类和DCM图形再现类)的必要性。⑤结构化综合的三级实现模型。     

扩展分维在地图信息综合中的应用

文中强调通常的分维与扩展分维的本质差异。作者主张综合应遵循非自相似准则,即非线性原理。文中用D-P方法建模,因为后者所使用的限差ε直接和地图曲线信息综合的D-P方法相联系。关键问题是要将多分辨率序列与多比例尺序列实现某种对应。本文用基于河流自身的自动预综合机理分析方法建立分维模型参量(L)序列与地图信息综合主要参量(M)序列之间的映射关系,最终把地图比例尺序列Mi与粗视化限差序列iε联系起来,借此实现基于扩展分维的河流自动综合。     

地图信息的拓扑检索

从本质上看,地图数据处理是一种拓扑变换,即在连续变形(处理)中要保持数据中所内函的不变性(结构特征)。当数据处理系统由拓扑关系所充实与制导时,其智能程度就大为增强,可使其由线性处理演变为非线性处理(关联处理)。根据物体间邻接与关联的强烈程度,可把拓扑关系分为两大类:确定型与模糊型。前者原则上用显式表示,后者则宜用隐式表示。两种表示方式作了简要的对比,並强调隐式结构有着经济性与灵活性的主要优点。同时还强调指出,在建库过程中拓扑信息的人工输入应趋于最少。地理信息的检索可分为两类:常规检索与拓扑检索。对于前者,检索的依据是物体本身的标志,如定性检索与定位检索;而对于后者,检索的依据是物体集合之间的空间关系(如邻接关系、关联关系和包含关系)。实现以常规检索为基础的间接拓扑检索,其实质就是用程序的手段把隐含在数据结构中的所求的拓扑关系借助于两个倒排文件(标题索引与栅格索引)予以显式化。文末介绍了三种典型的间接拓扑检索:基于点集合的拓扑检索,基于线集合的拓扑检索和基于面集合的拓扑检索。     

地图信息传递的研究

本文讨论了地图信息传递模式的发展,并用控制论的观点提出了一个新的地图信息传递模式。     

地图信息的分形描述

什么是分形？分形是局部与整体之间具有自相似的图形。 自相似分为严格的和近似的。 前者是一种纯数学构造且具有无限的精细结构， 但在自然界是不存在的 ，如Koch雪花图等；后者在大自然中是无处不有，如河流、海岸线、 地貌沟谷网等，它们为不规则的复杂图形，且具有局部与整体之间的近似的或统计上的自相似性，表现为典型的湾中有湾、叉中有叉等有限层次的嵌套结构。 这种不规则结构无法用经典的几何学来描述, 分形学就是用来表达这种具有自相似性的复杂对象的。 　　分形学的创始人B.Mandelbrot将其巨著命名为 “大自然的分形几何学”。 作为数学问题, 分形学的思想可以追溯到 19 世纪末, 但真正成为一门新的学科应是20世纪70年代的事了。 问题源自“英国的海岸线有多长”这样一个地图量测问题, 因此可以说地图量测孕育了分形学, 可见地图内容特别是地图上的自然要素应是分形学描述的天然对象。 描述分形体的数学手段是分数维, 它是一个尺度变换下的不变量。 对于自然界的分形体来说, 分形关系的存在是有范围的, 这个范围叫无标度区, 只有在这个尺度范围内才存在自相似关系。 因此, 在分形方法的应用中, 首先需要确定无标度区。 对于一全分形体, 可区分出不同性质的分维: 织构分维、结构分维和态势分维，它们分别描述分形体的纹理、嵌套和总体轮廓特征。     

地图信息及其分析应用

由于地图传递知识的功能早就被人类所熟悉和利用,所以信息的概念一旦从科学技术的实践中被抽象出来,很快就引起了制图学家们的重视。最早形成的以概率统计为基础的信息论被用来探讨地图制图学表示方法的基本规律。虽然这项研究还存在许多问题,但随着信息概念的扩展、引伸     

机器地图信息加工模型

无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前认知科学、人工智能、地图学等领域的研究热点。在机器地图的概念模型和认知特点的基础上,为进一步实现机器地图信息存储、处理、交互与学习的形式化表达,从人机优势融合的视角提出了机器地图信息加工模型;构建了包括感知地图、工作地图和长时地图的环境表达模型,从观测视角、参考系、信息抽象度、数据结构、描述精度和准确度等方面分析了表达模型结构;提出了测制用一体信息交互过程,分析了包括环境感知、制图、推理和决策为一体的持续迭代环境信息处理过程;建立了持续自主学习模型,分析了该模型在学习过程、学习内容和持续机制方面的特点。开展了两组实验,对信息加工模型的可行性进行了验证：一是通过模拟测制用一体交互过程,提高了基准模型的长距离自主导航能力;二是通过模拟任务驱动的工作地图建图过程,强化环境要素与任务的相关性,提高了任务决策的效率。信息加工模型的研究能够为机器地图技术体系和系统架构的确立提供理论依据,进而指导机器地图应用系统的开发。     

地图信息度量方法的研究

概率统计方法是最早用于确定地图信息量的方法。但是,由于它的种种不适宜性而受到越来越多的怀疑。本文通过对概率统计方法的分析评价,试图跳出概率统计方法的框框,寻找一种更为有效的测度地图信息量的方法——综合指数法。试验结果表明,这种尝试是十分有效的。     

地图信息计量方法探讨

本文在分析国内外有关地图信息计量方法的基础上,提出了一种新的地图信息计量方法,并对系列比例尺地形图进行了量测试验。     

地图信息挖掘的基本理论研究

本文就地图挖掘的基本理论于方法进行了初步的探讨,重点研究了地图信息挖掘的意义,地图信息挖掘的定义、地图信息挖掘的信息和地图信息挖掘的方法,并用实例说明了地图信息挖掘所能得到的知识,以及地图信息挖掘技术的应用方面的问题。最后就地图挖掘存在的问题进行了总结,并指出地图信息挖掘还处于初步阶段还需大力进行研究。     

地图信息度量的方法及其应用

回顾了信息论在地图学中的发展,并在此基础上总结了地图信息度量的方法,归纳了地图各类型信息的度量方法,分析了地图信息度量在地图信息理解方面、基于信息传输的制图综合评价以及空间分析等多个领域的广泛应用。     

地图信息含量的量测研究

本文介绍了地图信息量的量测方法。地图的信息可分为直接信息和间接信息。地图的直接信息来自现有的特征和图形,其中包括位置、注记、语义和色彩四种信息。间接信息不是来自符号本身,要通过分析间接获得。作者利用信息论的原理对地图上的这几种信息的量测法进行了探讨。     

地图信息衰减中关键比例尺的研究

提出了一种基于分维扩展理论的关键比例尺确定方法,认为地图目标的自相似性是随着比例尺的变化呈衰减趋势变化,可以反映在图面信息量的变化上,并借助分维扩展中的反“S”曲线模型来确定两个已知比例尺之间的关键比例尺。     

浅论地图信息选择的主观特征

制图人员的使命是将各种空间信息(包括自然和人文方面)经过编码(符号化)等处理,最终转变为图形信息。从这个意义上讲,地图是信宿。然而对于用图者来说,显然地图又是信源。地图做为信息的载体,把空间信息传递给接受者,所以地图又是信道。信息的基本特性是目的性、系统性、动态性。制图人员根据一定的目的,运用各种技术手段从空间选择信息,然后系统化(编码、符号化),经过通道(地图)传递给接受者(用图者)——当然在此过程中必须保证信息的动态流动。本文所关心的是信息传递的第一个程序,即信息选择过程。笔者以为地图创作的主观特征集中地体现在地图信息选择之中。     

地图信息的科学含义再探

为了探讨地图信息的科学含义,本文对现有几种地图信息的定义进行了分析评价,然后从信息概念的一般性和地图信息的特殊性出发,给出了一种地图信息更为科学的定义。     

等高线的自动综合

等高线自动综合在制图综合中占重要地位。等高线综合通常有两种方法:一是单根线综合,其方法已基本趋于成熟,本文特对常用的几种方法做了详细的介绍,并认真的分析了这几种方法的优缺点;二是成组等高线的综合,本文重点介绍了构建三角网、三角网渐进式简化。     

空间知识地图信息传输模型的研究

空间知识地图是提取和传输空间知识的工具,已得到了广泛的应用。从地图信息传输论的角度出发,本文提出了空间知识地图的传输模型和传输效率的改进方向,对提升空间知识地图的应用效率有一定的指导意义。