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基于浮动车轨迹数据的路网快速提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
浮动车轨迹数据包含丰富的路网信息,随着浮动车轨迹数据的逐渐公开,从中提取路网信息已成为可能。目前,大多数算法提取路网时,使用统一的阈值忽略了轨迹数据的密度差异,且只考虑了轨迹的形态没有考虑轨迹的方向,严重影响了提取结果的几何精确度和拓扑正确度。为此,该文提出了一种自适应半径质心漂移聚类方法,能根据轨迹密度、道路宽度自动调整聚类参数和利用轨迹方向实现道路拓扑连接。首先,通过自适应半径质心漂移聚类方法计算路网骨架点,采用小波聚类算法获取路网骨架点的方向集;然后,根据聚类半径和方向对骨架点进行递归连接,生成路网数据。利用深圳市福田区一天的浮动车轨迹数据进行了算法实验验证,将实验结果与栅格化方法、约束三角网方法的结果进行了定性定量评价分析。实验结果表明,该文算法提取的路网数据在几何精确度及拓扑正确度上都有明显的提高,且算法适合大数据处理。  相似文献   
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一.前言 了解我国每个省级行政区的空间位置及轮廓形状是我国国民应该具有的基本地理知识。在中学地理教学中,除课堂教学外,有相应的行政区图填图练习,学生们根据所学知识在地图上填写每个行政区的名称。但这种常规练习的缺点是比较枯燥,学生在做完练习后,不能马上知道练习的对错情况,缺少不断练习的兴趣。  相似文献   
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