森林小班多边形自动聚合算法与程序设计

"森林小班多边形的自动聚合 (2005年)" 这篇论文主要探讨了在林业调查和规划中，如何利用数字专题图编制技术处理森林分布数据，特别是针对森林小班多边形的自动聚合问题。森林小班是林业调查中的基本单位，通常由多个几何形状构成，用于表示不同森林类型或特征的区域。文章首先概述了林业调查规划数字专题图编制的一般流程，包括数据采集、处理、分析以及可视化等步骤。 在确定了森林小班多边形聚合原则的基础上，作者提出了属性势能和属性势差的概念。属性势能是指小班多边形内部属性的集中程度，而属性势差则衡量的是相邻小班之间的属性差异。这两个概念是设计聚合算法的基础，旨在确保聚合后的多边形能够保持或尽可能接近原小班的属性特征。 接下来，论文深入研究了基于MapBasic（MapInfo公司的GIS开发语言）的多边形自动聚合数据处理流程。MapBasic允许用户编写自定义程序来扩展MapInfo软件的功能，因此是实现自动化处理的理想工具。作者研究了在MapBasic中实现多边形聚合的关键技术和程序设计，包括边界匹配、属性合并以及错误处理等环节。 通过这些关键技术的应用，作者成功开发了一款森林小班多边形的聚合程序。该程序可以自动地对森林小班进行合并，减少了人机交互的需求，显著提高了工作效率。实验结果显示，该程序在速度和精度上均优于传统的人工操作，证明了自动聚合算法的有效性和实用性。 关键词包括小班多边形、聚合和森林分布图，表明该研究的重点在于解决林业地图数据处理中的一个重要问题，即如何高效准确地对森林小班进行合并，以优化数据管理和分析。这项工作对于提高林业资源监测和管理的效率，以及推动GIS在林业领域的应用具有重要意义。 这篇2005年的研究论文为林业调查提供了创新的技术解决方案，通过自动聚合算法实现了森林小班多边形的快速精确处理，对后续的森林资源评估和规划工作具有重要参考价值。同时，它也展示了如何利用GIS工具和编程技术解决实际问题，为类似领域的研究提供了理论和技术支持。