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顾及密度差异的河系简化 总被引：7，自引：2，他引：7
河系简化是地图综合中经常需要处理的任务,其难点主要在于依据上下文环境对河流进行结构化选取,以保持河网密度差异等宏观特征。提出一种新的河流等级规则,依据河流的各级支流的数量确定河流的等级,以反映河流的密度差异;设计一种结合河流等级、长度与所在层次的综合指标进行河流选取;探讨在自动构建河系树的基础上计算河流等级、所在层次等指标的方法;最后使用综合指标进行河流结构化选取试验。结果表明,以新等级规则为基础的综合指标切实可行,能够在一定程度上保持河网密度的区域差异。 相似文献
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树状河系作为地图骨干要素之一,其简化效果直接决定地图综合的质量。树状河系简化需要考虑其语义、几何、拓扑和结构等多种特征,而现有方法大多只注重了长度、角度和属性等约束性量化指标,致使简化后的空间分布特征容易被破坏。本文首先研究基于树状河系有向拓扑树（DTT）的特征智能识别方法,然后依据Paiva提出的"180°假设"和"锐角假设",从河口出发,自下游向上游建立顾及河流语义、长度、角度约束的树状河系stroke连接,并据此判断树状河系层次关系,最后提出河系整体选取数量确定方法和顾及密度差异的河系分层剔除选取算法,实现树状河系自动化简化。经样本数据测试,验证了该方法的可靠性,同时经实际数据测试,验证了该方法在树状河系简化中的合理性和有效性。 相似文献
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河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别，较少顾及河流和河系的整体结构特征，且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的方法，对综合知识利用较少，应用的灵活性有待提高。对此，本文从案例学习的角度出发，针对河段主支流关系识别，提出一种基于朴素贝叶斯的树状河系自动分级方法。首先，从已有成果数据中提取出主支流分类的案例，利用朴素贝叶斯机器学习方法进行训练得到主支流分类模型；对于待分类树状河系，使用分类模型，从河口出发自下游向上游依次计算各上游河段分类为主流的概率，以概率最大的上游河段作为主流河段，将各主流河段依次连接得到主流河流；主流河流以外的支流部分，重复以上步骤进行层次结构化实现河系分级。试验证明，本文方法能很好地模仿专家意图，对树状河系的主支流进行很好地识别分类，并构建合理的层次结构，分级效果良好。 相似文献
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针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息。基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性。 相似文献
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面向自动综合的河系结构化模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息.基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性. 相似文献
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树状河系主流的自动推理 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了不同类型河系的空间特征,对非网状河系以180°假设和锐角假设为基础,改进了自动确定河段流向的定量化决策表,当出现流向冲突时,遵守少数服从多数的原则.参考河段的流向、节点处分支河段的累计河段数和累计长度,能自动推理出树状河系的主支流关系.在此基础上,进一步研究了树状河系的编码方法,并用实例验证了所提出的算法. 相似文献
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基于图论的树状河系结构化绘制模型研究 总被引：5，自引：1，他引：5
结合树状河系自身的结构特点和图论的思想，提出了基于图论的河系结构化绘制模型的建立，利用图论的思想描述了河系的结构并建立其自动符号化模型，阐述了主流、流向自动确定和结构化绘制实现的详细算法，并对通用图形数据格式DXF文件记录的河系数据进行了测试。 相似文献
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主流识别的多准则决策模型及其在河系结构化中的应用 总被引：8，自引：1，他引：7
在河系拓扑数据的基础上建立两种面向河系空间知识的数据模型:基于河段的数据模型和基于河流实体的数据模型.将多准则决策中的最大隶属度带权平均规划法用于河系各级主流的识别,该方法考虑主流选取中的各种因素,并将各因素的重要性用权向量的形式表示出来.还提出一种基于主流识别的河系结构化方法,将河系结构化的过程看作是确定各级主流的不断重复迭代的过程.最后将主流识别方法用于河系结构化中,并获取了进一步的树结构信息.实验证明,该方法在实用性和准确性方面都能达到满意的效果. 相似文献
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水系是具有高度结构化特征的复杂空间数据,在不同水文条件和地形环境下发育的水系形态可以表现为多种模式,如格状河系、羽毛状河系、平行状河系等,使得水系选取具有较大难度。探讨了河流分级(汇流区域特征)、河网结构层次化(河流分布的地理特征)与水系选取之间的关系,提出了基于流域的河流自动选取,从河流的局部重要性出发,考虑河流的分级主要基于两点:一是确定选取单元为流域;二是对流域内河流通过等级关系选取高等级河流,同等级间河流根据长度、密度、河流间距离等综合指标进行选取。 相似文献
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道路网数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同比例尺下的道路网之间的匹配是一个非常重要的部分。本文总结和分析了道路网匹配的已有算法,针对不同比例尺道路网之间的匹配可能存在的问题和难点,设计了一个融合多种匹配技术的算法。在考虑不同比例尺下道路网数据的特点基础上,改进了空间场景结构的评价方法;分析了stroke匹配算法在不同比例尺道路网数据下的局限性,提出了一种可针对不同比例尺下道路数据存在变化与更新的stroke部分匹配算法。试验表明,文中所提出的方法能够适应不同比例尺下道路网的匹配,匹配效果较好,运行效率较高。 相似文献
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树状河系自动绘制的结构化实现 总被引：2，自引：0，他引：2
计算机的出现和信息论的发展,使制图自动化在技术上和理论上得到了迅速发展。然而由于目前软件系统还不能代替制图工作者的创造性思维,在制图过程中仍需要大量的专业知识以及人机对话,尤其在符号化大面积的河流时,重复的河流宽度手工设置过程大大增加了制图人员的工作量。提出河系绘制结构化实现的思想,将由多条单线河流组成的树状河系通过其结构实现自动符号化,希望能减轻制图人员的负担。 相似文献
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介绍了流动车数据的概念,给出了处理流动车数据基本流程。给出了顾及历史定位数据的流动车数据地图匹配算法,提出了在一定准则下的路段速度匹配的方法,并根据现场检验结果分析了方法的有效性。随后给出了基于网络地理信息系统构建道路拥挤状况实时发布系统的框架。 相似文献
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河网汇水区域的层次化剖分与地图综合 总被引：2，自引：0，他引：2
对于具有网络状结构的河系数据的综合化简,判断河流分支在河网中的重要性需要考虑三个层次的结构信息:全局范围内的空间分布模式;局域环境下的分布密度;单条河流的几何特征。为提取这些结构化信息,本文基于网络分析运用Delaunay三角网模型建立了各级河流分支汇水区域的层次化剖分模型,其基本思想是将汇水区域划定当作“空间竞争”问题来求解,运用类似于Voronoi图的空间等剖分几何构造表达“袭水”过程,在各支流子系统内部及其环境之间通过Delaunay三角网骨架线确定汇水区域的分水岭。基于该层次剖分模型可计算河流分布密度、相邻河流间距、汇水范围及层次关系,进而推算出河系网中每一条河流的重要性系数,实现不同尺度下河流的综合选取。 相似文献
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针对数字城市地理空间框架建设中地址匹配的具体需求和现存中文地址匹配方法中存在的问题,该文提出一种多元地址要素组合的地址匹配方法:分析地名地址数据的分词方法和作为参考数据的地址编码库的物理结构;给出组合策略和匹配流程,针对地址要素的不同重要程度分配权重,计算不同组合中各地址要素相似性匹配指数,并采用加权求和方式获得匹配总分;并以城市地址编码数据库为参考数据,工商领域监管对象地名地址数据为输入地址对提出方法进行实验和验证,与其他匹配算法对比的结果表明,提出算法有效、正确、灵活。 相似文献
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河系是普通地图制图中的重要要素。河系中河流分主流、支流,一条主流由多条支流汇入,每条河流上游到下游的宽度是由窄到宽逐渐变化的。绘制河流需要体现出河流的形态及流向,在制图过程中,河流上游和下游线划宽度变化较快,中游变化平缓。使用传统的方法,制图任务重、周期长。因此本文利用Coreldraw软件提供的VBA编写宏来实现河流线宽的渐变效果,并提出了一种利用正态分布函数确定河流分段比例来模拟河流宽度变化的方法,最终较好地实现了河系中每条河流线宽的渐变自动化,提高了制图效率,缩短了制图时间。 相似文献