土地利用数据综合缩编算法研究

"土地利用数据综合缩编中的关键算法探究，朱正邦，武汉大学资源与环境科学学院，探讨了土地利用数据的综合缩编算法，包括数据取舍、图形化简、图斑归并等操作，以及综合过程中的原则和地图编制规范。" 在土地利用数据综合缩编这个领域，朱正邦的研究主要关注如何有效处理和优化土地利用数据，以适应不同尺度的展示和分析需求。土地利用数据具有复杂的空间邻近关系，包括拓扑、几何、语义和格式塔原则上的邻近性。这些邻近性在数据综合过程中扮演着至关重要的角色，因为它们直接影响数据的一致性、匹配性和空间均衡。 综合缩编的关键步骤包括： 1. 数据取舍：根据特定比例尺和应用场景，选择保留哪些信息，去除冗余或不必要的细节。 2. 图形化简：通过算法减少图形的复杂度，例如平滑边界，减少节点数量，但保持形状的基本特征。 3. 图斑归并：当图斑尺寸小于最小上图面积限制时，相邻的图斑可能被合并，以减少图斑数量和复杂性。 4. 条带状图斑的中轴化剖分：处理线性地物，如道路和沟渠，确保它们在不同比例尺下的可读性和美观性。 在执行这些操作时，必须确保数据的拓扑一致性，即地图元素间的连接关系不变；图属匹配性，即图斑属性与图形正确对应；以及面积平衡性，防止大规模的面积失真。此外，还需要遵循专题地图的编制原则，比如线状地物的最小可视宽度，以保证地图在视觉上的清晰度。 在多尺度土地利用数据综合中，寻找合适的综合规则、算子和技术方法至关重要。这包括确定图斑融合的最小面积、边界化简的弯曲指标，以及图斑合并的最小间距等控制性技术规范。这些规范不仅影响数据的质量，也影响到不同比例尺和行政区域的土地利用图的制作效率和准确性。 文章结构如下：首先，第一部分对土地利用数据综合的需求进行了分析，提出主要算法和控制流程；接着，第二部分详细阐述了不同层次的综合算法实现，包括中轴化剖分、图斑聚合融合和边界化简的细节；第三部分讨论了综合过程中应遵循的原则；最后，第四部分对研究进行了总结和展望，虽然具体的生产控制规范（如地图美学和视觉认知）在此未做深入探讨。 这篇文章深入探讨了土地利用数据综合缩编中的关键算法和技术，为实际工程应用提供了理论基础和指导，对于土地利用管理、规划和决策具有很高的参考价值。