共查询到14条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
位置关系的定性描述是指用方向关系和定性距离描述目标对象相对于参照物的位置关系的方法.此处的研究重点是采用基于投影的方向关系和定性距离建立位置关系定性描述模型,推导了位置关系的描述公式,并根据该公式研究位置关系的定性推理,用MATLAB语言模拟了位置关系定性推理.研究中,以相邻定性距离的距离范围之比k=5为例,取ε≤1/k2,则只要δi/δj≤ε,就有δi±δj≈δj.实际上,位置关系的定性推理结果与具体的k值无关. 相似文献
2.
3.
4.
5.
3D-GIS中方向关系描述及其推理 总被引:2,自引:0,他引:2
方向关系是描述一个物体与另一个物体的相对位置关系。现有文献主要研究二维空间方向关系的描述和定性推理,二维空间中方向关系的描述和推理相对比较完善。本文采用投影方法给出三维空间方向关系描述模型,研究了单方向关系的推理,在此基础之上给出了单方向与多方向关系的定性推理,以及多方向关系与多方向关系间的定性推理。最后研究单方向关系定性推理的一些规律。 相似文献
6.
7.
定性推理中的推理模型涉及到的空间关系主要有拓扑、方向和距离等,仅用单一的空间关系往往不能精确地描述空间场景.利用内部矩形体对参照物体进行方向片划分,提出3维空间双投影内分矩阵模型,通过内部、边界、外部3种方向关系组合表达空间方向关系;利用方向关系与拓扑关系间的依赖约束,提出方向关系与拓扑关系间的11条转化规则;最后,根... 相似文献
8.
三维体目标间拓扑关系与方向关系的混合推理 总被引:1,自引:1,他引:0
重点研究了三维空间中拓扑关系和方向关系间的混合空间关系推理。用Allen区间关系对描述基于投影的空间划分方法得到的方向区域和用九交矩阵描述的拓扑关系,用定义法研究混合空间关系推理,推理结果用组合推理表表示。 相似文献
9.
10.
空间目标方向关系的定性扩展描述 总被引:17,自引:3,他引:17
由于空间问题固有复杂性不确定性,空间关系的描述和推理普遍采用定性方法以符合人们的空间认知行为,方向关系是一类重要的空间关系,用以确写目标的方位,以往的方向关系描述模型通常将空间目标作为一个抽象点,或者用目标的最小外接矩形表示目标,这两种方法都丰在明为不足,为了更细致,准确的描述方向方法,文章提出一种方面关系描述的分层多处理方法,在以点,线,面为参照目标的空间目标间建立方向关系描述的3层模式结构,每层模式又由基本方向关系描述,推理模型和方向关系描述,推理化模型组成,从而扩展了方向关系的描述。 相似文献
11.
为了研究定性GIS的研究进展,该文借助文献计量学方法对在Web of Science库中1994年到2013年间的文献进行了挖掘分析。通过文献分析软件Histcite和Citespace对定性GIS文献的挖掘与分析,发现定性GIS的研究热点主要集中在空间推理及其方法和算法的探讨、空间信息的定性表示等方面。定性GIS在1999年有了突破性的进展,但定性GIS并没有只单纯应用于地理学范畴,而是在随后的发展中,较多地应用在社会科学和自然科学等领域。 相似文献
12.
13.
提出了一种拓扑关系和方向关系组合描述框架,在统一的框架下研究拓扑和方向关系。采用9交模型描述拓扑关系,方向关系矩阵模型表达方向关系,并给出了有意义的方向片组合,将两者统一到一个框架下进行描述。在统一描述框架下,拓扑关系与方向关系相互约束。阐述了7个定理及其证明,描述了拓扑关系与方向关系之间的相互约束,实现拓扑关系和方向关系有效性的相互检测。拓扑关系和方向关系组合描述能够提高空间关系描述的准确性和有效性。 相似文献
14.
Sandra Loch-Dehbi Lutz Plümer 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2011,66(2):177-187
This paper presents a novel approach to automated geometric reasoning for 3D building models. Geometric constraints like orthogonality or parallelity play a prominent role in man-made objects such as buildings. Thus, constraint based modelling, that specifies buildings by their individual components and the constraints between them, is a common approach in 3D city models. Since prototyped building models allow one to incorporate a priori knowledge they support the 3D reconstruction of buildings from point clouds and allow the construction of virtual cities. However, high level building models have a high degree of complexity and consequently are not easily manageable. Interactive tools are needed which facilitate the development of consistent models that, for instance, do not entail internal logical contradictions. Furthermore, there is often an interest in a compact, redundancy-free representation. We propose an approach that uses algebraic methods to prove that a constraint is deducible from a set of premises. While automated reasoning in 2D models is practical, a substantial increase in complexity can be observed in the transition to the three-dimensional space. Apart from that, algebraic theorem provers are restricted to crisp constraints so far. Thus, they are unable to handle quality issues, which are, however, an important aspect of GIS data and models. In this article we present an approach to automatic 3D reasoning which explicitly addresses uncertainty. Hereby, our aim is to support the interactive modelling of 3D city models and the automatic reconstruction of buildings. Geometric constraints are represented by multivariate polynomials whereas algebraic reasoning is based on Wu’s method of pseudodivision and characteristic sets. The reasoning process is further supported by logical inference rules. In order to cope with uncertainty and to address quality issues the reasoner integrates uncertain projective geometry and statistical hypothesis tests. Consequently, it allows one to derive uncertain conclusions from uncertain premises. The quality of such conclusions is quantified in a way which is sound both from a logical and a statistical perspective. 相似文献