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现阶段,地图综合是地图学研究的热点之一,地图综合从数据模型上可分为基于栅格的数据综合和基于矢量的数据综合,而矢量数据压缩又是地图综合研究的重点之一。本文以四川省南部县二调数据为例,对基于语义层次树及几何特征的大比例尺土地利用图缩编技术进行了研究。首先对源数据进行预处理,然后按照制图规范,根据地类语义对现有图斑进行重新分类,以支持地类图斑约束合并。最后重新计算图斑面积,结合地类图斑的几何和面积特征,在制图规范标准制约下,对大比例尺地形图实施归并和综合处理。结果表明：相对纯手工的地图缩编,本方法精度较高、操作性强、效率更好、满足制图规范要求,但仍存在一些瑕疵,有待于进一步研究改善。 相似文献
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本文从空间-语义双重约束角度,提出一种顾及空间邻近和功能语义相似的建筑物空间分布模式识别方法。首先,基于建筑物的空间位置邻近性(即建筑物间的最小距离)约束进行聚类,获得建筑物的空间分布模式和建筑物间的空间邻近关系;然后,根据建筑物的功能语义相似性约束进行分割,获得建筑物的初步聚类结果;最后,考虑簇内相似性与簇间差异性进行整体优化,获得最终聚类结果。试验验证表明,本文方法比现有方法能够更有效地识别空间邻近与功能语义一致的建筑物群,服务于智慧城市建设中对建筑物进行语义层次综合和对城市结构进行深入研究的需求。 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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建筑物要素合并是大比例尺地图缩编过程中实现空间结构简化的重要手段。基于综合规则的合并方法难以同时顾及要素形态、分布等诸多特征,受预设算法参数影响大,综合过程缺乏灵活性。针对这一问题,本文提出了一种基于图顶点深度聚类网络的建筑物合并模型,利用Delaunay三角网构建建筑物群组表征图模型,结合自编码器与图卷积网络学习剖分三角形的几何形态、空间分布特征,采用自监督学习方式实现三角形的聚类与分类(保留、删除),最终在不依赖样本条件下实现建筑物要素端到端智能化合并。试验表明,该方法对预设合并参数依赖低,能同时顾及建筑物要素的形态与分布特征。合并过程具有一定灵活性,合并结果能较好满足地图可视化要求。 相似文献
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Quantitative relations between spatial similarity degree and map scale change of individual linear objects in multi-scale map spaces 总被引：1，自引：0，他引：1
Haowen Yan 《国际地球制图》2015,30(4):472-482
Quantitative relations between spatial similarity degree and map scale change in multi-scale map spaces play important roles in map generalization and construction of spatial data infrastructure. Nevertheless, no achievements have been made regarding this issue. To fill the gap, this paper firstly proposes a model for calculating spatial similarity degrees between an individual linear object at one scale and its generalized counterpart at the other scale. Then psychological experiments are designed to validate the new model, taking four different individual linear objects at five different scales as test samples. The experiments have shown that spatial similarity degrees calculated by the new model can be accepted by a majority of the subjects. After this, it constructs a formula that can calculate spatial similarity degree using map scale change (and vice versa) for individual linear objects in multi-scale map spaces by the curve fitting method using the point data from the psychological experiments. Both the formula and the model can calculate quantitative relations between spatial similarity degree and map scale change of individual linear objects in multi-scale map spaces, which facilitates automation of map generalization algorithms for linear features. 相似文献
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多尺度地图面目标匹配的统一规则研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以居民地为例,通过求较小比例尺面目标的最小外接矩形(MBR),将与该MBR交集非空的较大比例尺面目标进行分析判断,构建候选匹配集。在此基础上,通过分析各匹配模式的特点,制定相应的判断规则,提出了较为完整、统一的适用于多尺度矢量空间面目标的几何匹配解决方案。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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论述了信息化测绘背景下城市大比例尺地形图综合与传统地形图综合的区别。在EPS地理信息工作站,实现了从1∶500到1∶2 000地形图人工干预的自动综合并进行数据入库。 相似文献
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如何快速、自动地实现多尺度地图自动综合结果质量评价,对提高空间数据质量、加快空间数据生产周期等具有重要意义.本文在综合考虑拓扑关系、方向关系和距离关系的基础上,基于SRM模型提出了基于面状目标的空间关系相似性的度量方法,为地图自动综合提供空间关系评价和维护的参考. 相似文献
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Obtaining spatial similarity degrees among the same objects on multi-scale maps is of importance in map generalization. This paper firstly defines the concepts of ‘map scale change’ and ‘spatial similarity degree’; then it proposes a model for calculating the spatial similarity degree between a river basin network at one scale and its generalized version at another scale. After this, it validates the new model and gets 16 points in the model validation process. The x-coordinate and y-coordinate of each point are map scale change and spatial similarity degree, respectively. Last, a formula for calculating spatial similarity degree taking map scale change as the only variable is obtained by the curve fitting method. The formula along with the model can be used to automate the algorithms for simplifying river basin networks. 相似文献
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乔柱 《测绘与空间地理信息》2015,(7)
地图自动综合缩编问题一直以来都是个难题。伴着信息化测绘技术的发展,地图自动综合问题逐渐成为热点。随着社会经济与城市建设的飞速发展,城市管理越来越精细化,大比例尺地图的自动综合显得特别的迫切,特别是由1∶500综合到1∶1 000,1∶2 000在城市规划、土地管理等行业的应用具有广泛的需求。 相似文献