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41.
基于Shannon信息熵原理的GIS数据信息量表达属于语言学信息体系中的语法层次,描述了空间目标分布结构上的不确定性特征。该文将该信息量测度方法应用于空间数据的尺度变换中,考察尺度变换中空间数据语法结构在统计意义上的变化特点,进而通过信息熵的变化发掘尺度变化中空间数据信息量的变化规律。基于空间目标群的Voronoi图剖分建立信息熵度量,以空间尺度变换中的移位、合并两种典型操作为案例,研究了面状目标群尺度变换中信息量衰减的初步规律,并尝试将其结论用于地图综合方法质量评价。 相似文献
42.
本文对地理信息科学的尺度概念、尺度效应、尺度变换等进行了总结,提出了尺度外延与内涵联合表达的3×3尺度矩阵,深入剖析了尺度矩阵中的9个尺度子概念。基于尺度子概念的相互作用,讨论了粒度与广度的依存关系,以及时间粒度、语义粒度分别与空间粒度联合表达的基本规则。针对空间关系尺度在空间分析、空间推理中的重要意义,提出并建立了拓扑关系粒度、方向关系粒度、距离关系粒度的计算方法。在完整诠释地理信息科学中的尺度概念基础上,提出了未来关于尺度问题研究的3个方向:尺度概念形式化、尺度效应与不变性、尺度变换与知识发现。 相似文献
43.
空间分布模式是否保持一致是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出了一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过莫兰指数(Moran’s I)计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用莫兰(Moran)散点图和空间关联的局部指标(local indicators of spatial association,LISA)集聚图相结合的方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,所提方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好地对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行了评价。认知实验结果符合人类认知,表明所提方法切实有效。 相似文献
44.
基于格式塔识别原则挖掘空间分布模式 总被引:9,自引:2,他引:9
面向空间群目标的分布模式识别是空间数据挖掘比较关注的问题。本研究基于空间认知原理与视觉识别格式塔完形原则并结合空间聚类方法对该问题进行研究,提出用于描述实体间差异的"视觉距离"概念,其定义综合考虑视觉识别中的位置、方向、大小差异,通过Delaunay三角网计算几何构造建立该距离计算的模型。在实验基础上提出基于最小支撑树MST的聚类方法,获得与视觉认知相一致的结果。研究试图表明一个观念,即通用性的数据处理模型在GIS实际应用时,需要根据GIS作为"空间认知"科学的原理,作技术方法上的改进,需要考虑认知主体在感知、辨析、识别、推理不同思维过程中的认知心理原则。 相似文献
45.
制图综合中的移位在解决空间冲突时,需要顾及多种上下文条件下的邻近目标的空间冲突,同时要保持目标群分布模式形态。本研究针对该问题,建立了多力源作用下的移位场模型,实现满足以上条件的多边形目标群的移位。该模型在Voronoi图剖分结构中,通过邻近距离阈值探测空间冲突,并作为斥力发生源,基于多源斥力的向量和计算得到最终移位的方向与偏移距离。该模型同时利用群组的方式保持空间目标的分布模式形态。本研究通过街区中建筑物群的综合试验,验证了基于该移位场模型的移位不会产生新的空间冲突,较好地保持了移位前的相对空间关系。 相似文献
46.
基于条带扫描思想的线目标缓冲区快速构建 总被引:11,自引:0,他引:11
空间目标缓冲区建立的传统算法是基于平行双线扩展思想,在基线复杂分布情形下,该算法对于岛屿和多边形外环的构建及空间关系的处理十分困难。将计算几何的旨在提高运算速度的“条带扫描”思想引入到缓冲区建立过程,对曲线分离出多个两点连接的线段集,生成每条线段的椭圆形基元缓冲区,通过条带扫描法对基元缓冲区叠置生成岛屿内环与多边形外环,判断其间的套合关系。该算法在严密的逻辑组合分析条件下能够对单条或多条基线的复杂情形生成正确的缓冲区多边形,同时运算速度得到改进,达到O(nlogn)。 相似文献
47.
基于线要素综合的形状相似性评价模型 总被引:2,自引:0,他引:2
从面状要素形状描述模型中导出线状要素的相似性评价模型:将线状要素以首尾点的连线为对称轴作镜像处理构建其对偶面,以其对偶面的傅立叶形状描述子为其形状向量,以向量的欧氏距离来度量曲线的相似程度。为保证一定的评价精度,通过计算傅立叶第K项X、Y的增量值,来决定K值大小。最后对给定曲线运用不同的化简算法进行多层级的化简,通过本模型对形状的保真度进行分析。该模型具有数学严密性和实用性,能为选择曲线化简算法提供一种参考依据。 相似文献
48.
提出了一种运用自组织映射识别网格模式的方法。首先,计算街道网中网眼的参数,这些参数是质心、面积、矩形度、延展度、是否含有平行边、边数、一阶邻居数和矩形度平均值;然后,将网眼作为自组织映射的向量进行训练,利用U-matrix可视化方法挖掘聚类得出结果。实验结果表明,该方法能有效地从不规则街道网中识别出网格模式。 相似文献
49.
50.