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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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针对以欧氏距离作为放大因子对电子地图进行放大裁剪引起的信息失衡问题,提出了采用地理多要素Voronoi图相邻关系的地图放大裁剪方法,可有效避免以欧氏距离作为地图放大因子的地图信息失衡问题。将电子地图中的地理要素分为点、线、面,对于点要素,构建它的Voronoi图;对于非点要素,即线和面要素,构建它们的近似Voronoi图,当用户对电子地图中感兴趣地理要素目标放大时,只需要提取该目标的多要素Voronoi图相邻要素的近似Voronoi图,并计算它们的最小外包矩形,将最小外包矩形区域用于最终的地图放大裁剪区域,则可较好地顾及用户感兴趣地理要素目标周围的地理要素信息,可提高地图的易读性。采用本文方法对某区域电子地图进行了试验,结果表明,地理多要素Voronoi图相邻关系的地图放大裁剪方法能够较好地顾及目标周边地理要素信息,避免了以欧氏距离为放大因子的地图信息失衡。 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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双线河向单线河转换的一种改进算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地图自动综合中双线河向单线河转换的问题,提出了一种改进算法.首先使用非约束中点法提取双线河中轴线,并基于中轴线对双线河进行分段;然后用小河段中轴线缓冲区检测小河段的空间图形冲突;最后依据制图规则解决空间图形冲突,并修正综合结果. 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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基于Delaunay三角网的河流中线提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于水系自动综合中河系数据模型建立的复杂性,利用ArcObject提供的组件在双线河和狭长湖泊间构建约束的Delaunay三角网,继而提取其骨架线,从而得到双线河和狭长湖泊的中轴线,之后进行拓扑关系的保持,有效地简化了水系数据模型的建立,为后续的空间分析打下基础。 相似文献
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提出了一种基于Voronoi图的扫描地图矢量化方法。该方法首先对需要矢量化的图层所对应的图像进行二值化,采用二值栅格边界追踪技术提取边界像元;再以这些边界像元的中心点为基础建立Voronoi图,依据拟定的骨架线判定规则,提取满足条件的Voronoi边形成骨架线,获得矢量化要素数据。实验结果表明,该方法能处理较为复杂的扫描地图,具有较好的识别效果和处理速度。 相似文献
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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