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空间冲突处理是制图综合的重难点,目前空间冲突处理的研究重点在于拓扑一致性的保持,对要素间的形状相似性关注较少。形状相似性是空间相关性在局部区域的具体体现,道路与居民地是一对具有强相关性的地理要素,街区居民地的轮廓常与邻近道路具有相似的形状特征,独立化简易产生不可控的拓扑冲突与形状冲突。为此,提出一种顾及形状相似性的道路与居民地协同化简方法。(1)利用Delaunay三角网构建道路与居民地间的毗邻关系并提取成对的毗邻片段。(2)采用动态时间归整算法进行节点粗匹配并根据节点的几何特征做进一步优化。(3)采用基于节点取舍的化简算法对道路进行分段化简,将节点取舍情况同步至居民地轮廓,并对异常线段进行检测与处理。采用浙江省某地区1:5万地图中的道路与居民地进行实验,结果表明该方法能够实现道路与两侧毗邻居民地的同步化简,化简后道路、居民地间的形状结构吻合良好,有效保持了道路与居民地在毗邻区域的形状相似性、拓扑一致性及协调的视觉效果。 相似文献
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多要素协同综合是制图综合重要的发展方向。针对当前居民地选取方法对道路网与居民地间地理关联性利用不够深入的问题,将居民地与道路网融合为整体,本文提出了一种复杂网络视角下的居民地选取方法。首先,整合居民地与道路网的几何信息、属性信息与拓扑信息,构建以居民地为节点、以交通通达关系为边的含权居民地网络;然后,评价目标居民地在局部网络中的居民地吸引能力与交通流控制能力,并加权求和获得综合重要性;最后,利用距离约束Delaunay三角网进行迭代选取。试验表明,本文方法能够兼顾居民地的密度特征与网络特征,选取结果与道路网结构吻合良好,较好地保持了道路网与居民地的地理关联性。 相似文献
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道路网选取是制图综合的重要内容,针对现有方法仅考虑道路网静态特征等问题,提出了一种结合轨迹数据的混合多特征选取方法。首先以stroke为基本选取单元,构建对偶图来描述路网的结构关系,采用长度、连通度、接近度和中介度等指标对道路的静态特征进行评价;然后结合轨迹数据特点,采用车流量、车辆速度和道路交叉口附近的车辆密度等指标对道路的动态特征进行评价;最后利用基于相互关系准则的标准重要性方法计算得到各指标的权值及各道路的综合重要性值。同时引入线Voronoi图对道路进行划分,得到道路的密度特征值,并将其作为道路网选取的约束指标。实验结果表明,所提方法能够保持道路的整体结构,同时顾及道路的连通性和密度分布,而且结合了轨迹数据的动态交通特性,选取结果符合实际情况,具有一定的实用性。 相似文献
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农村居民地空间分布具有独特的规律性和复杂性,Voronoi图在表达居民地分布特征方面有显著优势。针对当前空间聚类较少考虑实体方向关系的问题,基于Voronoi图提出一种顾及方向关系的农村居民地聚类方法。首先,构建距离约束的Voronoi图,并构建居民地实体间的Voronoi邻近图;然后,利用无向特征与有向特征来综合评价居民地实体间的聚集强度;最后,消除聚集强度小于阈值的实体对的邻近关系,得到聚类结果。采用浙江省宁波地区部分农村居民地数据进行实验,结果表明,所提方法能够有效聚类不同分布模式的居民地,聚类结果符合人的认知习惯。 相似文献
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