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形状轮廓对于事物的认知十分重要，是决定事物类别的关键属性，对于借助虚拟地图表达非空间数据的隐喻地图，其轮廓具有可操作优势，可用以增强其地图相似度，促进其与真实地图间联系的建立。但目前隐喻地图研究多侧重地图制作生成技术，较少关注地图认知设计，对制图过程掌控性差，导致地图轮廓形态随机性较强。以Gosper地图为基础进行改造设计，依据真实地图轮廓设计隐喻地图轮廓:基于转角函数法构建目标函数，衡量隐喻地图轮廓与目标轮廓的相似性，通过目标函数对地图轮廓进行筛选，并利用优化算法控制筛选流程，获得满足需求的地图轮廓。使用真实数据进行试验，结果表明，该方法可以获取与目标轮廓近似的地图轮廓，并能基于此轮廓框架开展地图设计表达工作。 相似文献
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针对轮廓模糊建筑物多边形的化简问题,提出一种基于特征边重构的建筑物化简方法。该方法定义了建筑物的主方向和控制其整体结构的特征边,以保持建筑物的规则形态。首先利用统计加权方法计算建筑物的主方向,基于主方向对建筑物执行直角化操作。然后按照特征边的定义检测直角化建筑物的特征边,将特征边组合并抽象出几种局部结构,建立重组规则。最后通过判别特征边组合的空间关系,选择合适的结构重组规则来化简建筑物。结合真实数据进行多组试验,结果表明该方法有效还原了建筑物的直角特征,面积和形状保持良好,适用性强。 相似文献
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建筑物选取是地图综合的关键步骤,需要考虑目标大小、方向、形状、密度等多种上下文因子进行重要性评价与选取决策。现有方法大多考虑单一或少数几个因子,通过人工设置选取规则与参数,导致选取模型适应性不强。本文构建一种数据驱动的图卷积神经网络选取方法,该方法利用Delaunay三角网将建筑物目标组织为图结构,节点表示建筑物中心点,连接边体现建筑物之间的邻近关系,并计算建筑物的大小、方向、形状、密度特征作为对应节点的描述特征;然后叠加多个图傅里叶卷积运算构建图学习模型,并采用半监督学习方式训练模型,使之具备决策单个建筑物保留与否的能力。试验表明,本文方法能从少量的标注样本中有效地学习建筑物选取知识,在保留重要个体目标的同时也能较好地保持原有空间分布密度关系,克服传统方法在规则定义与参数设置方面的难题且不依赖于大量人工标注,为建筑物综合选取的智能化实施提供潜在的技术途径。 相似文献
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形状是地理空间要素的重要特征,是人们建立空间概念、形成空间认知的重要依据.本文利用深度学习的特征挖掘能力引入自编码学习方法,对二维地图空间中形状边界上多组邻域尺寸下的多个特征进行集成和整合,为空间形状认知的机理和形式化提供支撑.本文以建筑物数据为例,将建筑物形状边界转换为序列数据,并提取其描述特征;随后结合sequence-to-sequence自编码学习模型,对无标签的建筑面要素数据进行学习训练,形成形状认知编码.试验表明,本文方法能够产生符合形状认知、具有相似度计算意义的形状编码,具备对不同建筑物形状的区分能力;同时,在形状检索和匹配等应用场景中,该形状编码能有效地表示建筑物的全局和局部特征,与视觉认知结果一致. 相似文献
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居民地要素化简的形状识别与模板匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对居民地要素的分布和表达具有典型模板化特点,本文通过对其形状结构和区域环境进行分析,运用形态抽象概括和区域环境典型化基本原则构建一批模板作为居民地目标化简与典型化表达的候选形状,并基于转角函数的形状描述算子,计算居民地目标与模板之间的相似性程度。该方法从形状认知的角度出发,通过寻找与目标形状结构特征相似的模板替换原目标来完成化简操作,能较好地保持居民地目标的整体形状结构特征,同时兼顾了综合前后的面积均衡。通过真实数据进行试验,结果表明该方法具有较强的可靠性和实用性,可规模化应用于地形图上的地图综合实践。 相似文献
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建筑物化简是地图制图领域关注的热点问题之一。集成不同算法构建形状特征自适应的化简模型是应对建筑物多样化形态的有效策略,但当前相关研究主要从局部结构模式或化简结果评价展开,缺乏对形状结构的整体分析视角和深层次认知。本文提出一种深度学习支持下的形状自适应建筑物化简方法。首先,利用图卷积自编码网络对建筑物形状进行深度认知,提取隐含在边界节点分布中的形状特征并进行编码表达;然后,通过监督学习方法建立形状编码与化简算法之间的映射关系,从而实现依据输入建筑物的形状特征选择适宜化简算法的自适应机制。试验表明,本文方法的化简结果在位置、方向、面积和形状保持指标上总体优于单一算法,具备较好的理论与应用价值。 相似文献
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连续多尺度表达是当前地图制图领域中的热点问题之一,常规地图采用多级瓦片剖分、多版本存储技术实现空间多尺度表达,存在数据量冗余、跨级别不一致、瓦片间尺度跳跃大等问题。结合传统地图综合、多尺度表达数据结构和空间索引建立等多种策略,在目标数据模型中加入尺度维和操作信息,记录地图综合的过程和尺度变换,建立空间数据矢量金字塔模型。该模型离线综合获取多级基态尺度表达数据,确定每个目标的尺度表达空间范围,并通过面向对象建模技术将目标表达状态及其纵向关联关系、算子类型及控制参量等信息封装在多尺度目标中;同时,建立一端或两端控制的尺度变换结构。基于该模型可快速获取适应用户需求的连续尺度表达状态。 相似文献
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针对中小比例尺地形图上的散列式居民地较难进行自动化综合缩编的问题,该文对中小比例尺地形图上散列式居民地的综合过程及其冲突处理方法进行了研究。首先,通过探测邻近关系和分析空间特征,对居民地进行合并和选取,减少目标数,控制数量变化;进一步地通过模板匹配对单一的目标进行形状化简,控制表达变化。同时,针对其综合处理和符号化过程中可能出现的空间冲突,提出了基于Delaunay三角网模型的探测和处理方法。最后,给出了一套中小比例尺地形图上居民地要素的综合处理策略。该研究成果可规模化应用于中小比例尺综合缩编生产实践。 相似文献