建筑物化简技术:从传统到机器学习
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更新于2024-06-28
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"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。
2023-06-10 上传
2023-02-24 上传
2023-05-30 上传
2023-05-31 上传
2023-09-04 上传
2023-05-31 上传
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