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分形衰减是指在地图综合中,地图目标随着比例尺的变化其结构形态随之发生改变,其自相似程度是递减变化的,反应到分维数的变化上,称之为分形衰减。本文以分形分析方法作为工具,分维值作为度量参数,分析地图综合中地图目标的分形衰减现象。以扩展分维作为理论基础,从变维分析的角度出发,研究地图目标的自相似程度随比例尺变化而衰减的规律,进一步研究地图目标的尺度指标与分形衰减之间的关系。 相似文献
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在现有GIS点状要素综合选取方法的基础上,针对两种具有相关关系的GIS要素,综合考虑它们的空间与属性信息,运用重力模型对要素间的相关性进行评价,提出惯性选取的方法。实验结果表明,重力模型可以很好地集成地理目标的空间与属性信息,定量描述不同要素之间的相关性;采取惯性选取的方法不仅可以保持目标综合前后空间结构的一致性,而且可以顾及不同地理要素相关性对目标选取的影响。 相似文献
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粗集分类思想在GIS点群综合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在现有的多种点目标综合方法的基础上,提出了利用基于粗集理论的分类思想对GIS中的点群目标进行综合的方法.分析了粗集分类思想与GIS综合之间的关系,从理论基础到方法应用两方面阐述了两者的共同点及运用粗集方法进行GIS综合的可行性.具体介绍了运用粗集方法进行点目标综合的方法和步骤,并进行了实验分析. 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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提出基于曲线弯曲识别的等高线簇结构化方法,实现等高线簇中所蕴含的地形结构的提取。首先对基于Delau-nay三角网的曲线弯曲识别方法进行改进,包括伪弯曲的合并、弯曲基点的调整及小弯曲的删除方法;基于此,建立弯曲间的层次嵌套关系及平行相邻关系,实现曲线弯曲的识别方法;然后,根据单条等高线间的空间关系,对弯曲类型进行判断;结合曲线间的空间邻近度计算方法,将等高线簇中的成组弯曲进行提取;最后完成了地形结构的识别,实现了等高线簇的结构化。该方法不仅对地形中的山谷进行提取,并且提取出了其对称结构即山脊。试验结果与水系叠置显示,所提取出的地形结构基本合理,证明了该方法的有效性。 相似文献
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地图信息衰减中关键比例尺的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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足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。 相似文献
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GIS信息综合中一种改进的粗集选取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在现有的基于粗集的GIS信息综合的基础上,针对GIS信息表的特殊性,提出了先离散化再添加决策属性的粗集计算思路,采取动态评价目标重要性并选取的方法对目标进行综合。实验表明,该离散化思路可以很好地解决GIS信息表的离散化效率问题,动态评价选取的方法不仅能综合考虑目标的空间及属性信息,而且可以保持目标综合前后空间特征的一致性。 相似文献
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