建筑物化简技术：从传统到机器学习

"本文探讨了如何利用‘计算区’进行建筑物短边结构的识别和渐进式化简，特别是在地图综合中的应用。文章着重讨论了建筑物化简的原则和各种方法，包括传统方法和基于机器学习的方法，并分析了各种方法的优缺点。" 在地图综合中，建筑物的自动综合是一个关键问题，尤其是对于大比例尺地图而言，建筑物多边形占据了大量空间。化简是减少地图元素复杂性的一种常见手段，它包括选取、合并、降维、移位、夸大、化简和典型化等步骤。在建筑物化简时，必须遵循特定的原则：保持化简前后的面积大致相等，保持和增强形状特征，以及尽量形成矩形或矩形组合。 传统建筑物化简方法包括最小二乘法、半平面划分概括、矩形差分、渐进式图形简化、模板匹配和基于约束Delaunay三角网的凹部结构识别与化简。最小二乘法通过优化过程来实现化简，但可能忽视特征点的保持。半平面划分概括虽然简单，但无法处理曲线。矩形差分方法在保持形状结构的同时，可能牺牲面积的精确度。渐进式方法更符合制图实践，但可能不适用于所有情况。模板匹配法适合群体特征的处理，但模板库的依赖性强。邻近四点法则在中比例尺地图中表现良好，但在局部处理上有局限。 机器学习方法，如反向传播神经网络（BPNN），虽然可以学习和适应化简规则，但通常需要将矢量数据栅格化，可能降低精度。此外，还有其他针对特定领域的面化简方法，如面积保持、距离保持和角度限制的方法，这些方法旨在提供更精确的化简结果。 然而，现有方法各有其局限性。例如，最小二乘、半平面划分和模板匹配在整体形态上做得较好，但对特征点的保留不够重视。邻近四点法在中比例尺下适用，但在处理复杂细节时可能不足。因此，研究人员仍在探索新的方法，以实现更高效、准确且适应各种应用场景的建筑物化简技术。 建筑物化简是一个涉及计算几何、优化理论和机器学习的交叉领域，其目标是在保持信息完整性的同时，减少地图的复杂性和存储需求。通过深入理解和改进现有的化简策略，我们可以提高地图制作的自动化程度，优化制图过程，并为地理信息系统（GIS）提供更高质量的数据。