基于邻近四点法的建筑物多边形化简

对早期的局部线化简算法进行拓展和改善,提出一种以建筑物多边形上邻近四点组合为基本处理单元,以最小可视长度阈值为综合指标,通过对其凹凸结构的类型判别及区别处理,实现建筑物多边形快速化简的方法。将线化简中对三点或多点进行局部处理拓展为邻近四点,较好地保持了建筑物形态特征;有针对性地采取全局检查消除自相交现象,并探讨了起始点的选择问题。选取1∶10 000居民地数据进行多组地图综合试验,结果表明该方法可有效地保持多边形的轮廓特征与面积大小。     

建筑物多边形化简及优化的自动方案研究

针对居民地地图形状化简的一个方面——建筑物多边形的化简,通过对综合规则的研究和居民地几何特征的剖析,提出一种与比例尺相关的切割实现建筑物多边形化简的方法,在Visual Basic6.0环境下实现了该算法,试验结果表明此方法在保持街区的形态特征上效果较好。     

数学形态学和模式识别在建筑物多边形化简中的应用

针对居民地图形化简的一个方面--建筑物多边形的化简,提出一种在与地图比例尺相关的动态栅格和矢量数据相结合的数据模型支持下,综合利用数学形态学和神经网络支持下的模式识别的化简方法.在Visual C 环境下实现基于此方法的系统并进行实验,实验结果说明此方法在保持街区的形态特征上效果明显.这种方法将制图综合知识融入图形化简操作之中,是自动制图综合智能化的一次新的尝试.     

制图综合中建筑物多边形的合并与化简

讨论了数字环境下顾及建筑物矩形几何特征的多边形自动综合算法,针对多边形之间的拓扑邻近与视觉邻近两种空间关系,提出了基于矢量和基于栅格的两种建筑物多边形合并方法。关于建筑物形状的化简,本文提出了矩形差分方法,并在此基础上建立了建筑物多边形化简的层次化途径。     

制图综合中建筑物多边形的合并与化简

讨论了数字环境下顾及建筑物矩形几何特征的多边形自动综合算法,针对多边形之间的拓扑邻近与视觉邻近两种空间关系,提出了基于矢量和基于栅格的两种建筑物多边形合并方法。关于建筑物形状的化简,本提出了矩形差分方法,并在此基础上建立了建筑物多边形化简的层次化途径。     

建筑物多边形化简与形态探测方法研究

针对大比例尺地形图中居民地图形化简的一个方面———建筑物多边形的化简问题,提出一种与比例尺相关,结合角度和长度两类阈值为探测依据的化简方法,在Visual Basic6.0环境下实现了本算法,实验结果表明此方法在保持街区的形态特征上效果明显。     

顾及邻近五点的建筑物多边形化简方法

针对传统的建筑物化简算法无法准确保持建筑物局部细节几何特征，容易产生尖锐凸角等问题，提出了一种基于邻近五点的建筑物多边形化简方法。通过将多边形边界上的邻近五点定义为基本处理单元，实现对建筑物边界Z形平行、Z形不平行、U形平行、U形不平行的4类几何模式划分，进行渐进式化简，并针对化简过程中产生的尖角顾及角度约束对其削尖。对某地区部分1：1万实际建筑物多边形数据进行试验，结果表明，所提算法在保持建筑物基本几何形态特征的基础上，能够尽可能地避免尖角的产生，化简结果更加符合人类的视觉认知。     

改进的邻近四点法建筑物多边形化简算法

针对应用邻近四点法化简建筑物多边形时因实际数据的复杂性及该算法的不完善出现的效率下降和准确性降低问题,该文提出了一种基于邻近四点法建筑物多边形化简的改进算法。该方法排除了冗余点的干扰,避免运算耗时;细化了基本处理单元的分类,避免遗漏特殊结构类型基本处理单元的处理;对建筑物多边形进行了分类及实时标记,以达到在同时考虑基本处理单元和建筑物多边形的情况下实现建筑物多边形化简的目的。实验结果表明:此改进算法更加实用化,且提高了建筑物多边形化简的效率和准确性。     

基于最小二乘估计的居民地智能综合

综合应用几何算法和最小二乘估计等方法,建立城市按路网划分建筑物组群的智能综合模型和算法,实现对建筑物组群单体建筑物间的相邻关系的智能化判断,并提出化简、合并、再化简的建筑物特征点确定及其近视坐标计算,进而依据综合参数自动选择约束条件,按照附有未知条件的参数估计模型,一次性地最优约束求解。实现对建筑物组群的化简、移位、旋转、放大、缩小、合并等综合操作,并通过Matlab编程验证该结果的正确性。     

一种基于降维技术的街区综合方法

大比例尺城市建筑物综合一直是自动综合研究的重点。利用大比例尺城市建筑物和街道之间存在几何空间互补的特点,提出依据建筑物骨架线和街道骨架线对街区进行综合的新方法。定义骨架线提取方法,分析建筑物骨架线和街道骨架线之间的特性,在此基础上,提出基于降维技术的建筑物合并、化简、位移等综合方法。进一步,充分概括了本方法在自动综合技术实现上的优越性,并通过实验证明其有效性。     

参数优化的建筑物多边形化简研究

本文针对建筑物多边形化简当前存在的问题,将参数优化的方法引入化简的全过程,在渐进式图形化简的基础上,通过把建筑物多边形的几何特征、结构特征和化简所遵循的一系列约束规则参数化、变量化表示,建立了建筑物多边形化简的数学模型,通过对模型的求解,来达到化简建筑物多边形的目的。成果已经应用于数字地图的生产,实践证明该算法的化简效果好,普适性较高,符合应用需求。     

基于网格模型的导航道路图渐进式化简方法

针对将导航数据精度降低时的道路图形综合转换为基于网格模型的线图形化简问题,提出了一种基于网格模型的导航道路数据渐进式协同图形综合方法。该方法能保证综合后的单条道路和道路网都与原始高精度数据保持空间方向关系相似。在数据处理过程中,用导航需求来约束道路的渐进式图形简化,并对道路形状和道路交叉处的空间方向关系进行维护,顾及了导航中道路的可视化效果。已用实际生产中的导航数据进行了验证,证明了本文方法是有效且实用的。     

一种组合优化的多边形化简方法

以多边形轮廓为目标 ,依据曲线特征点将其分解为一系列的弯曲特征 ,并对此弯曲特征集实施组合优化 ,将入围弯曲首尾相连 ,即可得到最终的化简结果     

地形图上城镇居民地自动综合试验

本文介绍了地形图上城镇居民地自动综合的一个方案及其试验结果。该方案以网络结构描述城镇居民地,并依此将综合分解为两个主要方面:街道的取舍亦即街区的合并或保留,街区内地物的处理。试验结果表明该方案具有一定的实用性。     

一种基于条件极值的建筑多边形直角化的方法

在地图综合中,许多建筑多边形化简的方法都是针对于直角多边形的,建筑多边形的直角化也是地图数据在进入GIS之前对数据完整性检验的必经过程.本文介绍了一种利用条件极值来计算直角地物中各点坐标改正数的方法.该方法成功用于大比例综合缩编软件GenTool,并获得了满意的效果.     

基于复杂网络理论的城市道路网络自动综合方法

道路网络自动综合是地图综合的主要研究课题。本文通过引入对偶拓扑理论建立了城市道路网络的对偶拓扑结构,并将道路的重要性表达为路网中所有道路的重要度贡献的总和,进而提出了一种道路网络自动综合方法。实验表明,本文方法可以较为合理地选取路网中相对重要的道路,所选路网保持了原始路网的整体形态及拓扑连通。     

基于路段重要度评价的道路网自动制图综合研究

道路网自动综合是GIS研究的重要基础理论问题。顾及道路重要性对路网制图综合的影响,采用基于对偶拓扑的复杂网络理论构建城市路网对偶拓扑模型,并基于该路网模型建立路段重要度评价方法,进而提出一种基于路段重要度评价的路网自动制图综合方法。实验表明,该方法能够有效地完成不同比例尺下路网的自动综合。