系列地形图实用确定居民地选取指标的数学模型

本文介绍了以规范指标为基础建立居民地选取模型的方法和原理,并应用这些方法和原理建立了系列地形图实用确定居民地选取指标的数学模型。试验证明这些模型在实际制图(包括自动制图)作业中完全可行的。利用这些模型来综合居民地可提高地图的科学性和质量,促进地形图标准化,系列化进程。     

地形图上主要内容选取指标的改进设想

本文对现行地形图编绘规范中的地形图上主要内容选取指标进行了系统的分析研究，指出了这些选取指标的缺陷，并提出一套较为完整、较为理想的系列化实用选取指标。     

从地形图上提取“不依比例居民地”符号的试验

本文介绍一种从地形图上提取“不依比例居民”符号的方法，利用“收缩”变换对地图二值图像进行系列处理，在图上按连通性对像素进行等价分类，形成一个个独立的连通集，根据符号特点，用连通集的特征在系列变换图上逐步进行分类以提取此类符号，然后简述一种确定此符号位置及方向方法的基本原理，并给出试验结果。     

基于LISP的地形图居民地要素入库预处理方法研究

城市地形图数据库建设是数字城市建设的基础,其中地形图各要素的入库前预处理是整个项目进展的重要环节,直接关系到整个城市数据库的质量。本文以福建省某市1∶500数字地形图数据库建设项目为例,针对传统居民地要素预处理方法费时耗力的特点,提出了基于LISP的处理方法。实践证明,该方法提高了数据库建设中居民地要素入库前预处理的效率。     

介绍普通图集邻区居民地选取的一种方法

无论编制国家普通图集还是省普通图集，都存在一个邻区各要素选取问题，特别是居民地选取。在一本图集中，邻区是一个不可忽视的部分，它起到衬托主区、显示与主区及其周围的相关关系的作用。因此，邻区编制的好坏直接关系到作品的质量。     

基于案例推理的居民地选取方法

针对当前中小比例尺地图中居民地选取面临的专家制图经验难以形式化表达的问题,提出一种基于案例推理的居民地选取方法。首先,把制图专家对居民地交互选取结果作为案例对象,挖掘居民地案例的属性特征指标,对属性赋值和归一化处理;然后,采用逐步消元法对居民地最佳属性组合进行选择,并构建源案例库;最后,采用案例推理方法,结合KNN算法,训练案例库确定KNN算法的最佳K值,将新案例与源案例库检索匹配,得出最佳决策结果,进而指导待决策居民地的自动选取。经试验验证,该方法能够较好地还原专家的选取意向,具有较好的抗噪声能力,在面状居民地自动选取中取得了较好的效果。     

1：500比例尺地形图居民地表示的几点认识

针对1：500比例尺地形图居民地表示的种种不统一，分析其原因，从正确理解《图式》着手，提出居民地正确表示的看法。     

采用层次分析法的面状居民地自动选取

考虑到居民地的行政等级、位置特征、面积大小等因素对居民地选取的影响,提出了基于层析分析法的面状居民地自动选取方法。首先对影响居民地重要性的因素标准化;然后采用层次分析法对这些因素构建单个居民地层次结构模型,使这些因素加以关联;在此基础上,计算各因素的权值,并综合评价地图上单个居民地要素的重要性程度;最终利用开方根模型完成居民地的选取。该方法将定性分析和定量分析相结合,综合考虑不同因素对居民地重要性影响程度的差别,使权值分配更科学。试验证明,该方法选取的结果符合选取原则,较好地解决了居民地选取问题。     

地形图数字化坐标变换数学模型分析

本文对地形图数字化中坐标变换常用的两种数学模型－相似变换和仿射变换进行了比较分析,认为仿射变换优于相似变换。     

采用主成分分析法的面状居民地自动选取

居民地选取是一个多种因素相互约束、相互关联的过程,而这些影响居民地重要性因素的关系往往难以定量地描述出来,提出了基于主成分分析法的居民地自动选取方法。首先,采用主成分分析法对这些相互约束、相互影响的因子转换成一组无关变量;其次,对这转换后的无关变量提取主要成分;第三,计算出主成分的权重用以评价居民地的重要性程度;最后,利用开方根模型完成居民地要素的定额选取。该方法将相互关联、相互约束的影响居民地重要性的因子转换成新的无关变量,提炼出其主要成分并计算权值用以综合评价居民地的重要性。实验对比分析表明,该方法综合考虑了居民地要素的行政等级、位置特征和面积大小等因素对居民地重要性的影响,选取结果,较好地保持了居民地选取前后的整体形态,符合选取原则。     

基于Rough集的居民地属性知识约简与结构化选取

基于Rough集理论提出了居民地属性知识约简及其结构化选取的方法。该方法充分利用Rough集理论具有较强知识挖掘能力的特点,定量分析居民地选取中条件属性的重要性,简化属性知识,并以此为基础计算每个居民地的重要性,实现居民地的结构化选取。实例证明,该方法能够从数据库中挖掘出相关知识,具有较强的自适应能力     

复杂网络视角下的居民地选取方法EI北大核心CSCD

多要素协同综合是制图综合重要的发展方向。针对当前居民地选取方法对道路网与居民地间地理关联性利用不够深入的问题,将居民地与道路网融合为整体,本文提出了一种复杂网络视角下的居民地选取方法。首先,整合居民地与道路网的几何信息、属性信息与拓扑信息,构建以居民地为节点、以交通通达关系为边的含权居民地网络;然后,评价目标居民地在局部网络中的居民地吸引能力与交通流控制能力,并加权求和获得综合重要性;最后,利用距离约束Delaunay三角网进行迭代选取。试验表明,本文方法能够兼顾居民地的密度特征与网络特征,选取结果与道路网结构吻合良好,较好地保持了道路网与居民地的地理关联性。     

路网约束下的点群状居民地选取方法

点群状居民地的空间分布与路网结构相互影响。提出了一种路网约束下的点群状居民地选取方法。首先以路段为单元构建道路Voronoi图来划分区域,在合并面积过小的区域后对点群状居民地进行分区;然后计算每个区域中点的权值并进行选取;最后对间距小于冲突距离阈值的密集点群进行处理。将该方法用于点群状居民地的实例数据进行验证,结果表明该方法能有效保持点群状居民地的空间分布特征和密度对比。     

《福建省行政区划地图集》居民地选取指标探讨

居民地是行政区划地图的重要要素之一,其选取指标的确定成为行政区划地图编辑设计中的关键工作。介绍了利用图解计算模型来确定《福建省行政区划地图集》的居民地选取指标。通过计算,分析了各级居民地密度区的适宜面积负载量,不仅使选取指标能反映各级密度区的差别,同时也使其差别不至于相差悬殊,使该图集更具科学性、实用性和清晰易读性。     

散列式居民地要素形态模型与指标设计

居民地形状化简时,保持化简后形态与化简之前的形态相似是居民地综合的基本原则。散列式居民地是一种广泛存在、形态复杂的居民地,描述其形态并设计形态指标是关键难点问题。提出了基于制图综合原则的形态模型与形态描述指标,运用Alpha Shapes算法提取散列式居民地的边界建筑物坐标,将各个建筑物与边界的距离作为聚类指标,把建筑物划分为若干个类,形状化简时在各个类内进行选取,起到了保持居民地形态相似的目的。     

小比例尺地图居民地综合缩编更新

居民地是地形图的重要要素。本文首先对小比例尺居民地的数据更新方法进行了研究,总结了适用于不同分布模式居民地的合并、化简、移位等基本综合操作,重点分析各类操作算法的核心思想,并提出小比例尺居民地相关综合算法,给出了一套可行的居民地综合策略。研究成果可应川于小比例尺地形数掂的多尺度综合更新。     

基于国产影像的无图区居民地采集指标研究

基于国产高分辨率遥感卫星影像,在四川省无图区选取了1幅1∶10 000图幅作为研究区,分别以不综合、7 m综合、15 m综合3种尺度进行了居民地采集指标的研究,分析了居民地按房屋真形、以不综合方式进行采集制图的可行性。结果表明：居民地不综合和7 m综合2种尺度均可应用于1∶10 000基础地理信息数据新测项目,符合其生产需求,但不综合方式生产时间较传统按15 m综合方式增加了4—8倍,制图图面负载量较大,符号边线压盖明显,不利于判读,因此,建议在城市地区尤其是房屋密集区域选用7 m综合尺度进行居民地采集,在广大农村房屋较稀疏地区按房屋真形不综合方式采集。