结合POI数据的道路自动选取方法     

徐智邦  王中辉  闫浩文  武芳  段晓旗  孙立 《地球信息科学学报》2018,20(2):159-166

人们对道路重要性的认知与道路周边设施有重要关系,针对现有地图综合道路选取方法中对语义特征考虑不足的问题,将POI数据引入到道路的语义特征分析中,提出一种综合考虑道路空间特征和语义特征的道路综合自动选取方法。首先,结合POI位置数据构造了道路语义特征度量的3个新参量：设施点密度、重要设施比率和专题设施比率;然后,与道路长度、连接值、总深度值、平均线密度等反映道路几何、拓扑和分布特征的度量参量一起,通过归一化和熵值法赋权进行整合计算,得到道路重要性值;最后,综合考虑道路重要性值、道路stroke构成和stroke连通度的约束条件进行道路的分步选取。实验结果表明,该方法在保留主要道路、保持道路分布疏密特征和道路连通性的同时,较好地顾及了道路的语义特征信息。  相似文献   

改进的最小生成树自适应空间点聚类算法     

颜金彪  郑文武  段晓旗  邓运员  郭元军  胡最 《地球信息科学学报》2018,20(7):887-894

针对传统的最小生成树聚类算法存在使用全局不变阈值确定噪声边,聚类需要用户根据经验确定初始化聚类参数,如“边权值倍数容差”,“边长变化因子”等,聚类不能发现局部噪声的问题,本文提出了一种改进的最小生成树自适应空间点聚类算法。该算法在无需用户输入参数的前提下,克服主观因素的影响,根据最小生成树边长的数理统计特征定义裁剪因子。算法首先从宏观层面对最小生成树进行首轮删枝操作,消除全局环境下的噪声边,进而根据各子树的边长统计情况,自适应设定局部裁剪因子,进行第二轮删枝操作,消除局部环境下的噪声边。最后,采用1个模拟数据和1个实际应用验证算法的有效性,结果表明本文提出的改进算法在无需人为提供经验参数的环境下能够发现任意形状、不同密度的簇,能够准确的识别出空间点中的噪声数据,从而能够实现空间点数据背后隐藏信息的自动挖掘。  相似文献   

基于层次分析法的多尺度点群目标相似度计算     

段晓旗  刘涛  武丹 《地球信息科学学报》2016,18(10):1312-1321

计算不同尺度下空间目标的相似性是GIS研究的热点问题之一。点群是地理空间群组目标的一种,研究其相似性可对空间群组目标的计算机制图结果进行评价。以往的理论研究主要从影响点群目标的单一因子出发,对影响点群目标的简单因子进行分析,并以此提出相应计算模型。为了研究点群目标在不同尺度下的相似性问题,本文在前人研究的基础上,整合了影响点群目标相似性的主要因子（包括拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度）,并分别提出拓扑相似度、方向相似度、分布范围相似度、距离相似度分布和密度相似度的计算模型,从整体上把握计算点群目标的相似性。通过层次分析法,赋予5种因子相应的权重,最后集成不同尺度下点群目标相似度的总体计算模型。经过计算验证,该方法能较准确地计算不同尺度下点群目标的相似程度,为制图综合质量做出评价。  相似文献   

空白区域对点群相似性特征因子的影响     

段晓旗  刘涛  武丹  邵达青 《测绘科学》2016,41(12):75-80,100

针对空白区域对点群相似性特征因子的影响,该文首先综述相关研究文献并整合影响点群相似性的要素,包括拓扑关系、方向关系、距离关系和分布范围;然后通过自适应聚类方法提取点群目标中的空白区域。通过对考虑空白区域与未考虑空白区域点群目标之间的拓扑关系、方向关系、距离关系和分布范围的相似度计算并进行对比,发现点群中的空白区域对点群的拓扑关系之间的相似度计算影响较小,对点群的方向关系、距离关系和分布范围的相似度计算影响较大。  相似文献