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自动剪断线在线状要素合并中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在详细分析线要素的拓扑关系和弧段拓扑建立中的自动剪断线方法的基础上,引入扫视求交法,重点探讨了自动剪断线算法在线状要素合并中的应用。通过合并自相交与线状要素之间相交两步过程,引入求交前的预处理,提高了自动剪断线的效率。最后对本方法进行了简单的试验分析。 相似文献
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在进行图形简化过程中,线状要素必须考虑其自身的空间知识和它与周围要素关系的空间知识。线状要素自身的空间知识主要是指特征点、弯曲等,线状要素同周围要素的空间关系也是线状要素图形综合过程中必须考虑的。这里所述的空间知识主要是指空间数据所包含的空间关系及其特征。一、线状要素特征点的结构化 线状要素特征点的探测方法有很多,同时,线状要素图形的特征点有多种,这里主要是通过弯曲的嵌套来获取特征点的重要性,此种现象称“复杂弯曲”。如图１所示,ＡＢＣ就是一个复杂弯曲,整个图形也是一个复杂弯曲。设一条线的特征点… 相似文献
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线状要素多尺度表达不确定性的综合分析与评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
空间数据的多尺度表达和GIS数据的精度分析及质量控制问题是当今地理信息科学和国际GIS界十分关注的两大前沿课题。本文首先确立线状要素多尺度表达的实现方式;然后紧紧围绕线状要素多尺度表达的实现流程,分析线状要素多尺度表达不确定性的来源,并利用误差传播规律建立线状要素多尺度表达误差传播规律;最后通过实验得出线状要素在尺度扩展中不确定性的变化规律。 相似文献
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提出一种基于模拟退火思想的线状要素Morphing方法,针对同名线状要素在大小比例尺下的两种表达,首先利用约束Delaunay三角网提取小比例尺地图上线状要素的弯曲特征点,然后采用模拟退火技术在特征点与大比例尺线状数据顶点之间建立全局最优匹配,匹配结果将两线状要素分割成多对对应线段,最后针对每一对对应线段采用常规线性插值方法进行Morphing插值。模拟算例和实际数据实验证明,该方法较好地顾及了线状要素尺度变换过程中的弯曲化简、删除、夸大、典型化等综合操作,变换结果能有效地保持原线状要素的结构特征,提高了Morphing变换的精度。 相似文献
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基于免疫遗传算法的基本原理,分析线状要素数据压缩的约束条件,顾及几何精度和图形形状特征点,提出一种线状要素图形自动简化方法。试验表明,在一定几何精度内,该方法在保持线状要素图形形状方面表现良好。 相似文献
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线要素化简算法的时间复杂度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
线状要素是地图中数量最大、要素类型最多样的要素,其化简在地图自动综合中占据了重要的地位.目前对线状要素化简算法的改进、化简质量、化简精度等方面的研究较多,对线状要素化简算法的效率研究较少.此处是在兼顾化简质量的前提下研究算法效率,通过分析化简算法约束参数的特征,将线状要素化简算法分为6类,选取其中的几个典型算法,分析了其时间复杂度,并按照线状要素化简算法的时间复杂度将其分为线性算法和非线性算法两类,初步探讨了适合这两类算法的并行计算方法. 相似文献
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线状地图要素的自相似性分析及其自动综合 总被引：1，自引：0，他引：1
王桥 《武汉测绘科技大学学报》1995,20(2):123-128
通过线状地图要素的自相似性分析和分维估值，研究了线状地图要素的形状结构特征随量测尺度和比例尺变化的规律，并在此基础上，提出了旨在使综合过程自适应进行和保持图形形状特征的线状要素自动综合的方法。 相似文献
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线状要素是地理信息系统、地形环境仿真的基础数据,其压缩优化的研究具有重要的现实意义.根据线状要素存储的结构特点和无损压缩算法的编码特点,利用差分变换和均值变换对线状要素的结构进行优化、调整,精简线状要素的存储空间,减少数据存储冗余,集中数据能量,然后运用通用LZW压缩算法对数据进行二次压缩,达到了较高的压缩率. 相似文献
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王桥 《武汉大学学报(信息科学版)》1995,(2)
通过线状地图要素的自相似性分析和分维估值，研究了线状地图要素的形状结构特征随量测尺度和比例尺变化的规律，并在此基础上，提出了旨在使综合过程自适应进行和保持图形形状特征的线状要素自动综合的方法。 相似文献
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提出了一种基于弯曲结构匹配的线状要素Morphing方法。针对不同尺度下的线状要素,通过建立约束Delaunay三角网,根据三角形的不同特征构建能够表达弯曲特征层次性的多叉树。基于多叉树结构进行匹配得到对应弯曲,对对应弯曲进行重要性评价,以尺度为依据舍去次要弯曲,从而得到任意尺度下的中间图形。实验结果表明,所提出的利用弯曲结构匹配的线状要素Morphing方法满足线状要素的综合要求,能保持线状要素上的曲折系数和弯曲个数对比,实现光滑渐变的连续综合效果。 相似文献
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针对传统的几何相似性判别方法依赖于人工特征的定义和选取,且难以确定合适阈值的问题,提出一种基于孪生多层感知机的线状要素几何相似性判别方法。该方法将线状要素的几何数据转换为二值图像,利用孪生网络和多层感知机提取线状要素的低维模糊性特征;并通过距离函数计算特征差异,判别线状要素的几何相似性。实验表明,该方法在线状要素几何相似性判别中具有良好的效果,同时具有快速迁移学习的能力;并随样本库的扩充和神经网络模型的优化还有进一步改进的空间。 相似文献
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