解决栅格数据矢量化自交问题的算法

"本文主要探讨了分类后栅格数据矢量化过程中遇到的自交多边形问题，并提出了一种处理算法。作者分析了导致多边形自交的原因，定义了对角结点，并详细阐述了自交多边形的定义。文章介绍了该算法能有效地解决矢量化中的多边形自交问题，通过实验表明，该算法可以将对角结点转化为只有两个链接方向的数据点，从而优化了矢量化结果。关键词包括栅格数据、矢量化、自交多边形和算法。" 在GIS（地理信息系统）领域，栅格数据矢量化是一项重要的任务，它涉及到将栅格数据转换为矢量数据，以保持空间拓扑关系。然而，这个过程可能会遇到多边形自交的问题，即多边形的边相互交叉，这在处理时会带来挑战。文献中提到的算法如Nichols的边界步进方法、Capson的扫描算法等，尽管在一定程度上解决了栅格矢量化的问题，但未能有效处理自交多边形。 文章提出了一个新的处理自交多边形的算法。首先，作者定义了导致自交的关键数据类型点——对角结点，这些结点是多边形自交的连接点。接着，文章给出了自交多边形的明确定义，这是理解算法的基础。然后，介绍的算法着重于如何处理这些对角结点，将其转化为只有两个链接方向的数据点，以消除自交现象。 通过实际数据实验，该算法表现出色，能够成功地解决矢量化过程中的多边形自交问题。这不仅提高了矢量化结果的准确性，也避免了传统方法可能存在的效率低下或无法处理自交多边形的局限。尽管前人的研究如沈掌泉、章孝灿、吴华意和谢顺平等提出的方法能够处理大规模栅格图像并建立拓扑关系，但它们并未专门处理多边形自交。而本文提出的算法弥补了这一空白，为栅格数据矢量化提供了一个更全面的解决方案。 该算法的贡献在于它提供了一种有效处理分类后栅格数据矢量化中自交多边形的方法，对于提高GIS数据处理的质量和效率具有重要意义。这一成果对于从事地理信息处理、遥感图像分析以及相关领域的研究人员和工程师来说，都是一个有价值的工具和技术参考。