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提出了一种Delaunay三角网支持下的等深线自动合并方法。首先提出一种避免进行地形特征分析的待合并等深线探测方法，用于自动探测待合并的等深线；其次，通过三角形筛选构建桥接区域，并对桥接区域进行扩展、填"孔"操作；接着，利用Delaunay三角网在曲线弯曲识别方面的优势，提取待综合的弯曲区域；然后，合并待综合弯曲区域和桥接区域得到待综合部分，利用图形对称差分运算得到合并结果；最后对合并结果进行光滑处理。实验表明，该方法能够自动正确地对待合并等深线进行探测，合并结果不仅能够满足航行安全，而且图形形态清晰、光滑。 相似文献
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等深线化简是海图综合的重要研究内容。针对现有化简方法存在的化简弯曲识别不准确、化简不彻底等问题，提出了一种Delaunay三角网支持下的等深线化简算法。首先，对等深线构建约束Delaunay三角网，实现了等深线弯曲结构的二叉树表达；其次，基于约束Delaunay三角网结构，改善了等深线上需要化简弯曲的识别方法；最后，设计了多种化简手段，建立了新的等深线化简模型，实现了对等深线形状的彻底化简。实验结果表明，化简结果能够满足航行安全要求，等深线的主要弯曲特征得到了有效保持和清晰表达，化简精度符合制图要求，且能够有效避免自交。 相似文献
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双线道路识别与提取是城市路网综合的关键。提出了一种城市双线道路提取的方法。在构建好的道路网眼的基础上,综合考虑双线道路网眼形态特征以及构成网眼路段之间的语义相似度,设计了识别双线道路网眼的综合指标。通过判断网眼综合指标确定最终的双线道路网眼,最后根据识别出的双线道路网眼提取出双线道路。实验表明,该方法能有效提取出城市道路数据中的双线道路。 相似文献
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针对现有的检测方法无法适应增量更新中冲突检测的问题,以居民地要素为例,首先分析了增量更新中拓扑冲突发生的区域性特点;然后在检测区域建立规则格网索引,用格子集表达的区域来表示更新对象的邻近区域,将位于邻近区域内的空间对象作为拓扑冲突判断的候选集;最后通过计算更新对象与对应候选集内的空间对象间的拓扑关系并与冲突规则进行匹配来判断拓扑语义冲突。实验表明,该方法将检测区域限定在利用索引格子集表达的更新居民地对象的邻近区域内,不仅能够检测出增量更新过程中的拓扑冲突,而且具有较高的效率,能够应用于更新数据的质量检测。 相似文献
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深度学习技术促使诸多领域研究取得突破性进展, 基于深度神经网络的地图综合研究备受期待。将建筑物综合过程抽象解释为编解码过程, 系统地研究基于编解码结构的深度神经网络在建筑物综合中的应用。首先, 利用空间划分与矢量-栅格数据转换相结合的方式构建样本和样本集; 然后, 利用样本集训练基于编解码结构的深度神经网络, 实现建筑物综合学习泛化并测试、评估其效果; 最后, 搭建5种代表性的基于编解码结构的深度神经网络, 分析比较各模型在建筑物综合中的应用效果。实验结果表明, 基于编解码结构的深度神经网络能够从建筑物综合样本中学习或推理出部分建筑物综合知识和综合操作, 且5种模型中Pix2Pix更适用于建筑物综合的学习模拟。 相似文献
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等高线是地貌形态表达的重要手段,具有几何与地理双重信息。单纯从长度、面积等几何度量信息出发而设计的等高线化简算法,显然无法满足正向地貌等高线图形化简中,依据谷地包含关系,由细部到整体,逐级删谷扩脊等特殊要求。鉴于谷地弯曲及其层次结构信息是人们进行等高线图形化简的基础,文中对其成因进行深入研究,提出了一种基于剖分思想的谷地弯曲识别及结构化方法。该方法以数学弯曲作为剖分单元对等高线进行剖分,并在对剖分单元进行分类的基础上,实现了谷地弯曲的识别,构建了谷地弯曲层次嵌套关系树状模型,并对其进行了合理性验证。最后通过试验验证了谷地弯曲及其结构化信息指导等高线图形化简的科学性和有效性。 相似文献
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在城市双线道路数据更新的需求下,通过分析已有要素匹配方法,提出了一种顾及双线道路特征的单、双线道路匹配方法,用于提取城市双线道路增量更新中的变化信息。为保证双线道路的整体性,将双线道路多边形作为匹配对象,通过分析旧单线道路与多边形的方向、长度以及位置关系设计了单、双线道路匹配综合指标计算模型;然后,根据匹配综合指标确定单、双线道路匹配关系并提取变化信息。实验结果表明,该方法能够较好地满足双线道路更新中变化信息提取的要求,具有一定的实用性。 相似文献
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线要素综合是地图综合的重要组成部分,其中尤以化简最为突出。在分析国内外线要素化简相关文献的基础上,提出了一种保持曲线弯曲特征的线要素化简算法。该方法采用保持可视弯曲特征的化简思路,在弯曲取舍的过程中对约束条件进行量化处理,较为准确地描述了弯曲化简前后的变化情况,经过实验检验,化简取得了较好的效果。 相似文献
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