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针对复杂网络模型被广泛应用于道路选取的研究中,少有方法顾及道路网对偶图中多级邻居节点的影响,导致对道路的重要性评价缺乏准确性和可靠性的问题。该文将道路网对偶图节点的结构特征值视作质量,将节点间的最短距离视作距离,结合引力场方程实现道路自动选取,较好地将道路网对偶图中多级邻居节点的影响纳入到道路重要性的计算中,从而实现对道路重要性的准确评估。通过对兰州市城关区的路网进行实验,结果表明本文方法所选取的路网较好地保持了原始道路网的整体结构、覆盖范围、密度分布、拓扑特征和连通性。 相似文献
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矢量河网数据渐进式传输是制图综合的逆过程,从几何特征出发化简曲线的方法忽略了曲线的形态特征。鉴于此,以曲线轴线为基准,基于曲线弯曲层次化提取河流曲线数据,并将提取的曲线数据分层组织,构建结合目标层和几何细节层的河网多尺度表达模型。基于该模型开发了矢量河网数据的渐进式传输系统,验证了该方法的有效性。 相似文献
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人们对道路重要性的认知与道路周边设施有重要关系,针对现有地图综合道路选取方法中对语义特征考虑不足的问题,将POI数据引入到道路的语义特征分析中,提出一种综合考虑道路空间特征和语义特征的道路综合自动选取方法。首先,结合POI位置数据构造了道路语义特征度量的3个新参量:设施点密度、重要设施比率和专题设施比率;然后,与道路长度、连接值、总深度值、平均线密度等反映道路几何、拓扑和分布特征的度量参量一起,通过归一化和熵值法赋权进行整合计算,得到道路重要性值;最后,综合考虑道路重要性值、道路stroke构成和stroke连通度的约束条件进行道路的分步选取。实验结果表明,该方法在保留主要道路、保持道路分布疏密特征和道路连通性的同时,较好地顾及了道路的语义特征信息。 相似文献
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目的 根据Gestalt心理学的空间认知原理,提出了一种改进的锥形方向关系模型,其基本思想是:首先以参考目标的 MBR(minimum bounding rectangle)的四条边界的中点作为起点,分别构建 N、S、W、E 等4个锥形方向区域;然后,利用锥形方向区域的边界、MBR的边界及其延长线,对空间方向重新进行划分,从而得到改进的锥形模型。实验表明该模型能够有效地克服现有锥形模型中存在的缺陷。 相似文献
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为了满足矢量地理空间数据高精度和零扰动的实用性需要,该文提出一种零水印算法。首先利用Logistic混沌映射置乱原始水印图像;然后对原始矢量线数据进行离散傅里叶变换,获得离散傅里叶变换后的相位值,并将相位值由弧度值转换为角度值;接着随机选取均匀分布的角度值,向下取整后转换为相应的二进制形式,得到二值矩阵;最后将置乱后的水印图像与由相位值构成的二值矩阵进行异或操作,从而构造出零水印图像。实验结果表明,该算法能够抵抗常见的平移、缩放等几何攻击,并且对数据格式转换攻击、投影变换攻击具有较好的鲁棒性。 相似文献