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相似文献
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1.
控制点、独立地物等在地图上呈点群状表达,如何高效、合理地实现此类要素的自动综合是地图多尺度表达的重要问题。文中在前人研究的基础上,提出一种基于圆增长特征的点状要素群结构化选取算法,实现点状要素群的自动选取。其基本原理是:根据一个点与其周围点重要性程度的比较来确定该点删除与否,从而确保其拓扑关系和几何信息的正确性。实验证明:该算法实用、有效。  相似文献   

2.
多尺度地理空间线状目标形状相似性的度量   总被引:3,自引:1,他引:2  
本文研究了多尺度地理空间线状目标相似关系的表达与度量问题.基于Douglas-Peucker算法,通过对线状目标形状的分析,从几何学的角度,给出了衡量基本图形中折线与线段之间形状相似度的两个重要参量.按照图形特征,利用分类讨论的方法,建立了多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型.最后通过实例的计算验证了该度量方法的可行性.  相似文献   

3.
为了研究点群目标的相似性问题,整合了与点群目标有关的拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度5种要素,这5种要素是影响点群目标相似度的主要因子。根据这5种因子的特点,提出了各个因子相似度的计算模型,最后得到了点群目标之间相似度的总体计算模型。经过验证,该方法能准确地计算点群目标之间的相似程度,符合人们的日常认知。  相似文献   

4.
段晓旗  刘涛  武丹  邵达青 《测绘科学》2016,41(12):75-80,100
针对空白区域对点群相似性特征因子的影响,该文首先综述相关研究文献并整合影响点群相似性的要素,包括拓扑关系、方向关系、距离关系和分布范围;然后通过自适应聚类方法提取点群目标中的空白区域。通过对考虑空白区域与未考虑空白区域点群目标之间的拓扑关系、方向关系、距离关系和分布范围的相似度计算并进行对比,发现点群中的空白区域对点群的拓扑关系之间的相似度计算影响较小,对点群的方向关系、距离关系和分布范围的相似度计算影响较大。  相似文献   

5.
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   

6.
基于邻近图的点群层次聚类方法的研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
空间聚类是点状空间目标群在地图综合中必须解决的问题。分析点群的几种常用邻近图的特征及其层次关系,并基于原始的点集合生成的DT构建相应的GG,UG,MST和NNG,然后在所选择的密度适应性约束、距离适应性约束和偏差适应性约束这三种条件下,利用所生成的邻近图进行了点群的层次聚类。研究并改进现有的点状空间目标群的无监督层次聚类方法,并通过实例验证该算法的可行性。  相似文献   

7.
空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。  相似文献   

8.
空间同位模式挖掘旨在发现多类地理要素或事件频繁互邻近形成的关联规则,对于理解复杂地理现象内在发生机理具有重要价值。针对现有基于关联规则的空间同位模式挖掘方法难以对地理数据特性(如多尺度性)进行有效建模的缺陷,本文提出了一种基于点过程建模与分解的多尺度空间同位模式挖掘方法。首先通过构建一个随机变量将多类要素实例分布数据表达为混合空间点过程,并引入一个非参统计指标对同位模式进行特征尺度判别;基于此,定义一种条件概率密度分布函数,利用点过程分解思想挖掘多尺度空间同位模式及其实例分布。试验分析结果表明本文方法可以准确挖掘空间同位模式在不同尺度的空间分布形态,并且有效降低了人为设定参数的主观性。  相似文献   

9.
针对多尺度矢量地图数据库中空间关系的基础理论薄弱,而地图本质上是人们在不同尺度下认识地理实体后以大量模糊语言表达和描述,提出模糊相似关系概念,在地学信息图谱方法论的指导下,定量模糊相似关系的"谱"特征,提出多尺度矢量地图数据库中模糊相似关系的图谱构建技术体系和流程。本文的研究将有助于多源、多尺度矢量空间数据的集成与融合、变化检测与匹配等,从技术手段上提供了算法基础。  相似文献   

10.
多尺度点群相似度计算在制图综合过程控制及结果评价中具有重要作用。针对现有方法的不足,提出一种基于广义Hausdorff距离的多尺度点群相似度计算方法。在传统Hausdorff距离基础上,建立距离相似度计算公式;给出拓扑距离的定义及计算方法,建立基于拓扑Hausdorff距离的拓扑相似度计算公式;以点群最小外包圆为基础建立方向关系参考框架,给出方向距离定义,建立基于方向Hausdorff距离的方向相似度计算公式,并得出总相似度计算公式。通过多尺度点群相似度计算实验及综合结果评价实验,验证了所述方法的可行性和有效性。  相似文献   

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