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水深综合是数字海图综合的重要方面,也是其难点之一,在分析水深综合原则的基础上,提出了基于地形特征识别的综合模型,以分解其诸多约束条件,来实现水深的自动综合。 相似文献
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海底地形的识别与水深的综合 总被引：1，自引：0，他引：1
水深综合是数字海图综合的重要方面,也是其难点之一.在分析水深综合原则的基础上,提出了基于地形特征识别的综合模型,以分解其诸多约束条件,来实现水深的自动综合. 相似文献
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由于数字海图中海岸线的重要性及对海图自动综合的迫切需求,本文针对国内外一些对线状目标的自动综合方法中存在的弊端,提出了一种新的海岸线自动综合模式——空间图形的表达、识别与综合。并通过试验验证了该方法的有效性及可行性。 相似文献
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海岸线自动综合方法综述 总被引：2，自引：0，他引：2
线要素自动综合一直是自动制图综合中的重要研究内容.对海图线要素的自动综合背景、现状和发展方向进行了论述,对数字海图要素的自动选取方法进行了研究,并分析了海岸线制图综合的基本原则和分形、分维方法在海岸线自动综合中的应用.在对线状要素的分布规律和特征以及制图综合指标的确定进行研究的基础上,提出了海岸线自动综合的量化、模型化、算法化的一些具体实现方法,初步实现了一定程度上的海岸线自动综合. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
复杂海底地形区域识别是实现海图自动制图综合的必要环节。从服务海图水深注记选取的角度,提出一种面向海图制图综合的复杂海底地形区域自动识别方法。首先,对复杂海底地形的概念和主要特征进行了分析,据此提出了对应的地形特征量化参数;其次,通过对每个水深注记地形特征的度量,筛选出复杂地形特征水深注记;最后,利用聚类技术对提取的复杂地形特征水深注记进行群组划分,并提取出每个群组的边界多边形,从而得到每块复杂海底地形区域的范围。实验表明,各种复杂海底地形区域都能被有效识别,且识别结果与人工识别结果基本一致。 相似文献
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数字海图点群状特征的识别、量测与综合 总被引：1，自引：0，他引：1
空间分布特征的保持是点群自动综合的核心和难点所在,为此,本文定义了4个参量：分布范围、分布密度、分布中心和分布轴线,来描述点群目标的结构化信息。利用Delaunay三角网和Voronoi图两种模型,着重探讨了点群分布特征的识别和量测问题,并在识别与量测的基础上,通过Voronoi图的动态构建,给出了点群自动综合模型,通过实际岛群数据的检测,证明了模型的正确性与可行性。 相似文献
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针对当前水深注记自动提取实现困难、精度不高及效率过低等问题,将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型应用于水深注记的自动识别,结合水深注记空间分布及几何特性对传统模式识别算法进行了改进,提出了一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法。通过对海图切片邻域的定量扩张,建立了顾及要素完整性的海图自适应切分模型,克服了CNN模型应用于大幅面海图要素识别的局限性;结合预测框角点位置的空间关系分析及评估,设计了面向空域冲突的要素唯一性判定原则,解决了邻域扩张引起的水深注记重复识别问题;在此基础上,进一步论证了水深注记主点位置的空间分布规律,建立了考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型,实现了水深注记的精准定位及数值提取。试验结果表明：(1)本文方法较好地实现了水深注记的自动提取,在CNN模型实现水深注记分类及粗定位过程中,具有较高的查全率和分类查准率。同时,最终水深注记数值提取结果正确率较高,且主点位置能满足水深注记提取的特殊要求。(2)通过多种CNN模型应用于本文自动提取模型中的对比试验,对比不同CNN模型在本文自动提取模型... 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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基于Delaunay三角网模型的等高线地形特征提取及谷地树结构化组织 总被引：12，自引：0，他引：12
基于Delaunay三角网模型在矢量等高线基础上通过弯曲特征分析，给出了一种地形结构特征提取及谷地树组织的方法，与传统的基于DEM或TIN数据结构提取地形特征的方法相比，该方法不仅得到了谷地系统在平面图上的拓扑结构，还获得了河谷在空间分布上的汇水范围，依托矢量线、多边形的几何关系判断，增强了谷地树组织中的结构化，避免了DEM方法中的噪音干扰，方法的核心是Delaunay三角网在单根等高线弯曲深度表达上的层次结构识别。基于系统地实验详细讨论了3种树的结构化组织：等高线弯曲特征嵌套结构表达的二叉树、谷地系统拓扑关系表达的平面结构树、水文意义上主支流河谷表达的语义层次树。 相似文献
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基于Delaunay三角网模型在矢量等高线基础上通过弯曲特征分析，给出了一种地形结构特征提取及谷地树组织的方法，与传统的基于DEM或TIN数据结构提取地形特征的方法相比，该方法不仅得到了谷地系统在平面图上的拓扑结构，还获得了河谷在空间分布上的汇水范围，依托矢量线、多边形的几何关系判断，增强了谷地树组织中的结构化，避免了DEM方法中的噪音干扰，方法的核心是Delaunay三角网在单根等高线弯曲深度表达上的层次结构识别。基于系统地实验详细讨论了3种树的结构化组织：等高线弯曲特征嵌套结构表达的二叉树、谷地系统拓 相似文献
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曲线弯曲深度层次结构的二叉树表达 总被引：10，自引：1，他引：10
地图综合要顾及目标的几何特征、语义特征和拓扑特征，其中地理意义是控制综合算子系统、参量调整的决定性因素。就线状要素而言，单从角度、距离、矢高等几何特征出发设计的曲线化简算法只能算作对曲线坐标串的几何压缩，不是真正意义上的地图综合。由于曲线的弯曲特征在表达线状地物地理特征上具有重要意义，对弯曲特征的识别、结构描述及操作分析成为目前线要素制图综合的研究热点。本文基于约束Delaunay三角网模型提出一种方法描述曲线弯曲特征在深度上的层次结构，对曲线上的矢量点构建三角网，在三角网覆盖区域里，由外向内进行三角形的“剥皮”操作，根据“剥皮”操作，根据“剥皮”进行过程中遇到的特征三角形构建二叉树，实现大弯曲套小弯曲层次结构的表达。该方法基于Gestalt对称性、连续性原则、对二叉树结点进行考察，可提取认知意义上的真正弯曲。本文同时给出了弯曲特征二叉树在多边形（闭合曲线）综合化简中的算法设计及实验结果。 相似文献
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The automatic selection of railway marshaling lines is an important procedure in the generalization of road network data. The line selection results must be geometrically consistent with the topological features of the external/internal structural and topological connectivity of the railway stations. When current methods are used to process the lines at railway marshaling stations, which exhibit crisscrossing, dense, non‐hierarchical, and complex characteristics, the selected lines tend to be topologically and structurally erroneous. In this article, we propose an automated method for the selection and generalization of complex railway lines that accounts for multiple feature constraints. First, we identify four types of line structures in accordance with the spatial and topological features of railway stations. Then, based on length and spacing thresholds specified for the generalization process, line selection is performed while accounting for constraints regarding structural robustness and topological extensibility. Finally, we report the validation of our method on a dataset relating to Chengdu Railway Station, China. The results indicate that our method successfully preserves the external and internal structural features and connectivity of railway stations. 相似文献
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多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取 总被引：1，自引：1，他引：0
针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。 相似文献
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作为土地利用图综合的一个重要组成部分，线状要素综合质量的好坏对于有效提高自动制图综合的正确率具有重要意义。本文基于模糊综合评判理论对土地利用图中线状要素的综合进行了质量评价。首先，基于制图综合约束，确定评价指标体系，组成评价因素集；其次，在确定评判集和权重集的基础上，建立线状要素综合质量评价模型；最后，利用试验验证了评价方法的有效性。该研究为客观评价土地利用图中线状要素的综合质量提供了新的思路。 相似文献
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对同一线状要素的不同比例尺表达,借鉴Douglas-Peucker线状要素简化算法思想分别建立BLG树,通过对两BLG树从根结点到叶子结点进行层次匹配将两线状要素对应分割成多对线段。在此基础上,借助线性插值算法进行Morphing变换。实验结果证明,此方法有效保持了原线状要素的结构特征,提高了Mor-phing变换精度,改善了Morphing变换效果。 相似文献
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针对室内点云数据无结构化属性、数据间无连接、不承载语义信息且数据点密度高的特点,结合建筑物点云几何特征和室内导航需求,通过数据降维简化建筑几何特征提取的复杂性,提出一种基于室内点云数据提取建筑物墙线的方法。该方法首先通过向特定方向投影,利用点云密度直方图完成天花板面、地板面和房间墙面的初步分割;然后将房间墙面点云数据向地面投影,生成点云分布矩阵并将其转化为二值图,利用Hough变换算法提取直线,并利用直线方程求取交点得到备选墙线;最后将备选墙线和墙线点云二值图进行叠加从而获取最终建筑墙线。 相似文献
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等高线拓扑关系定量表达对空间认知、地形特征挖掘、地图综合等至关重要。然而,已有研究多针对等高线树的生成及综合算法,缺乏等高线拓扑关系及其与尺度变化关系的定量表达,不同地貌类型其变化规律是否一致仍未知。为此,通过分带与投影转换、非闭合等高线拓扑检查与闭合及有向等高线树的构建等,发展了一种等高线拓扑关系定量表达方法。采用高山、中山、平原地貌60组多尺度等高线数据集,探究不同地貌类型的多尺度等高线拓扑指标及其随尺度变化规律的一致性。试验结果表明,相邻尺度等高线拓扑指标变化规律符合空间认知与推理,不同地貌类型多尺度等高线拓扑指标与尺度变化间关系可用同一个幂函数定量表达,该结论为基于多尺度空间相似关系等高线全自动综合的实现提供了理论支撑。 相似文献