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基于平面欧几里得图和抽象胞腔复形理论,提出了街道网矢量数据的渐进式表达模型.引用抽象算子和还原算子定义了街道删除算子和街道还原算子,基于这些算子建立的街道网矢量数据的渐进式表达模型具有隐式的拓扑关系一致性.该模型表明,不同表达间的变化量的累积是有顺序的,生成这些变化量的变化算子的执行也是有顺序的.在渐进式表达模型的框架下,提出了基于有序综合树结构的街道网渐进式综合算法,将地图综合知识融入特定的数据结构,实现了街道网智能化综合. 相似文献
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基于语法层的地图综合信息量原则 总被引：2，自引：0，他引：2
地图自动综合的一个首要问题是对地图信息进行数量化,信息量正是对地图表达效率数量化的一种重要手段。本文讨论了地图综合在符号语言学上的层次结构,提出在"典型化"约束下,地图综合应遵循的信息量数量变化规律。该规律为地图自动综合结果的评价提供了数学基础,也能用作基于信息量的渐进式自动综合的评价函数。试验证明,该规律符合地图综合实践的结果。 相似文献
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街道渐进式选取的信息传输模型 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了街道渐进式选取的信息传输模型,该模型包含两个关键部分,代表街道网信息的信源和代表如何选取的信道。定义了街道网几何信息与拓扑信息的新的度量方法,根据匹配思想建立了信道,并对信道的地图综合意义进行了解释。 相似文献
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地图综合是地图制图和多尺度空间数据变换的核心与关键技术。20世纪60年代以来,数字地图数据的自动综合研究逐渐展开并取得了长足的进步,囿于人工智能技术的限制,地图综合的智能解决方法虽有不少成果,但距离真正的智能化、实用化仍有一定的距离。近年来,以深度学习为代表的人工智能技术应用于诸多研究领域并取得显著成效,地图综合的智能化研究也有诸多新的尝试。首先,在归纳自动地图综合研究模式的基础上,阐述了智能地图综合研究的必要性;然后,结合人工智能发展历程回顾智能地图综合研究,梳理和分析了基于传统机器学习与基于深度学习的智能地图综合研究现状,并归纳了地图综合智能化研究的主要方法;最后,围绕地图综合智能化研究中的几个热点问题,探讨了智能地图综合的发展趋势。 相似文献
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基于信息损失的街道渐进式选取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
对街道网的量测信息、拓扑信息和专题信息进行了计算,在此基础上提出了一种基于信息损失的街道选取方法.按照该方法对GB 12343-90中的一幅街区式居民地地图进行了实验.结果表明,该方法能够动态和渐进地进行街道选取. 相似文献
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基于约束Delaunay结构的街道中轴线提取及网络模型建立 总被引：31，自引：7，他引：24
从街区多边形提街道中轴线并在此基础上建立街道网络模型是城市空间分析及街区地图综合的基础问题,本文基于约束Ｄｅｌａｕｎａｙ三角网结构提出了在邻近街区边界之间的三角形元上提取中轴线从而建立街道网络图模型的方法,区分三种不同三角形元进行中轴线的连接,通过网络图的顶点、边完备地表达出街道、街区、街道交叉口之间的空间关系,并建立了街道中轴线与左右两侧街区多边形边界弧段间的匹配,从而使本文提出的混合数据模型将街道网络结构与街区多边形结构统一起来。 相似文献
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针对建筑群自动综合结果质量评价问题,该文提出一种建筑群多尺度表达中空间相似度计算模型。从地图综合质量评价的角度,立足地图综合的3个约束,即图形约束、拓扑约束、结构约束,分别计算了图形相似度、拓扑相似度、结构相似度,并对以上各相似度作了适当的权重分配,计算建筑群目标的整体相似度。最后,通过实验验证了本文相似度计算方法的正确性、可行性。 相似文献
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地图自动综合方法的研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
地图自动综合软件已商品化的有INTEGRAPH研究的电子地图综合机（ElectronicMapGeneralizer）,实验阶段的地图综合软件有汉诺威大学和ZEISS公司联合研制的CHANGE等。地图自动综合最早主要是探讨线状要素的综合,最近十几年研究范围有了拓展。下面以要素类型、主要数学方法、数据处理方法、知识处理方法和支持地图综合的数据模型为主线,比较系统地分析已有的地图自动综合成品对于选取的定量化由于地图专业工作者已比较熟悉,在这里不作分析。一、线状要素的自动综合方法（以单报线为主）单报线的简化算法很多,有层次方法和非层次… 相似文献
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郭庆胜 《武汉大学学报(信息科学版)》1999,24(3):279
地图自动综合是一个公认的世界难题,该问题的解决具有重要的理论与现实意义。本文从现代地图学理论的分析中得出,地图综合是地图学理论的核心问题之一,并从哲学角度分析了地图自动综合的本质问题和可解性。在讨论了地图自动综合现有成果的基础上,提出了应当进一步解决的问题,对部分问题进行了详细的研究,并做了大量的试验工作。本文以研究矢量模式的地图综合理论和方法为主,从理论分析和试验结果上说明地图自动综合是可解的。论文中主要研究的问题如下：１．地图学理论核心的分析。阐述此问题是为了说明地图综合在地图学理论中的地位… 相似文献
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Generalization and spatial contextual awareness are prevalent concepts in geographic information systems. This study adopted a context-dependent user-centred network generalization method to create a sub-network for optimal route finding. The results show an increase in the number of preferred traversed edges. A route presentation approach is suggested that is based on cognitively engineered user-oriented abstraction of street network. Successive abstractions hierarchize the street network to create a hierarchical presentation structure. The route is projected onto one level in the structure. Then, instead of showing the exact route, the network Voronoi regions represented by the projected route are shown. Experience indicates that the suggested method is an efficient way of route presentation for a hierarchical regionalized structure of a human cognitive map. 相似文献
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数字河流数据的自动综合 总被引：2，自引：0，他引：2
本文主要介绍了数据库中水系要素综合中河流的自动综合方法，尤其是对非结构化河网中河流的自动选取作了较为详细的论述，并通过数据库中一幅完整图幅的河流数据对文中介绍的自动综合方法进行了验证。 相似文献
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Selection of Streets from a Network Using Self-Organizing Maps 总被引：6，自引：0，他引：6
We propose a novel approach to selection of important streets from a network, based on the technique of a self‐organizing map (SOM), an artificial neural network algorithm for data clustering and visualization. Using the SOM training process, the approach derives a set of neurons by considering multiple attributes including topological, geometric and semantic properties of streets. The set of neurons constitutes a SOM, with which each neuron corresponds to a set of streets with similar properties. Our approach creates an exploratory linkage between the SOM and a street network, thus providing a visual tool to cluster streets interactively. The approach is validated with a case study applied to the street network in Munich, Germany. 相似文献
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介绍了自动制图综合中知识推理的研究现状及存在的问题,指出了借鉴人工智能优秀技术成果提升自动综合智能化水平是解决当前问题的重要途径之一。对ID3智能算法的基本原理进行了详细介绍,提出基于ID3决策树的知识推理模型。将该模型引入到道路网智能化选取当中。对该模型应用到道路网自动选取的合理性进行了论述,并进行了实验验证。在对实验结果进行详细分析的基础上,探讨了该算法应用于道路网选取的优势和不足,指出了进一步研究的方向。 相似文献
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深度学习技术促使诸多领域研究取得突破性进展, 基于深度神经网络的地图综合研究备受期待。将建筑物综合过程抽象解释为编解码过程, 系统地研究基于编解码结构的深度神经网络在建筑物综合中的应用。首先, 利用空间划分与矢量-栅格数据转换相结合的方式构建样本和样本集; 然后, 利用样本集训练基于编解码结构的深度神经网络, 实现建筑物综合学习泛化并测试、评估其效果; 最后, 搭建5种代表性的基于编解码结构的深度神经网络, 分析比较各模型在建筑物综合中的应用效果。实验结果表明, 基于编解码结构的深度神经网络能够从建筑物综合样本中学习或推理出部分建筑物综合知识和综合操作, 且5种模型中Pix2Pix更适用于建筑物综合的学习模拟。 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