GML空间聚类新算法:线面包含关系驱动的SCGML-LRI
需积分: 5 70 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 336KB PDF 举报
本文主要探讨了在2009年发表的一篇关于空间聚类的工程技术论文,标题为《一种基于线面包含关系的GML空间聚类算法》。该研究针对当时普遍存在的问题,即大多数空间聚类算法主要关注关系数据而忽略了空间拓扑关系的重要性。为了填补这一空白,作者提出了SCGML-LRI(Spatial Clustering in GML Data Based on Line-Region Inclusion Relations),这是一种新颖的GML(地理标记语言)空间聚类算法。
SCGML-LRI算法的核心思想是利用GML文档中线面空间对象之间的包含关系作为衡量空间对象相似性的标准。传统的空间聚类方法往往局限于点、多边形等几何特征,而该算法引入了更深层次的空间结构分析,通过理解空间对象之间的拓扑关联,增强了对复杂空间数据的理解和聚类效果。作者采用了CLOPE算法来执行空间对象的聚类,这可能是一种有效的聚类策略,它能够处理包含关系带来的额外信息,从而提高空间聚类的精度和效率。
实验结果显示,SCGML-LRI算法在处理GML数据时展现出良好的性能,它不仅实现了有效的空间聚类,而且在实际应用中表现出较高的效率,这对于大规模空间数据分析具有重要意义。考虑到其在空间分析和GIS(地理信息系统)中的潜在价值,关键词如“空间聚类”、“拓扑关系”、“线面空间包含”以及GML技术都与该研究紧密相关。
该论文的研究成果对于那些依赖于空间信息处理和分析的领域,如城市规划、地理信息科学、遥感图像处理等,具有重要的理论和实践指导作用。通过对空间拓扑关系的深入挖掘,SCGML-LRI算法为构建更精确、更复杂的地理空间模型提供了新的思路和技术手段。这篇论文代表了当时在处理空间数据和利用空间拓扑结构进行聚类方面的一项创新尝试,对于提升空间数据处理的智能化和效率有着积极的推动作用。
2009-12-18 上传
2018-07-11 上传
点击了解资源详情
2023-04-03 上传
2023-08-09 上传
2023-09-24 上传
2024-06-26 上传
2024-07-14 上传
2023-06-20 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_38737366
- 粉丝: 5
- 资源: 950
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命