论文题目: 空间图形的表达、识别与综合
论文类型: 博士论文
论文专业: 地图制图学与地理信息工程
作者: 刘颖
导师: 翟京生
关键词: 空间图形,仿生学,表达,识别,自动综合,三角网,弯曲二叉树,网络模型,似变换
文献来源: 中国人民解放军信息工程大学
发表年度: 2005
论文摘要: 自从计算机技术应用于地图制图学领域的第一天起,地图自动综合就成为人们一直想要解决的问题,直到21世纪的今天,仍没能找到一个万全之策来解决这一国际性难题。本文在参阅和分析国内外有关文献资料的基础上,指出了地图自动综合中的根本矛盾,从一个全新的角度提出了空间图形自动综合的理论,并提出了若干新算法、新模型。从理论到实践,对空间图形的自动综合进行了全面系统的深入研究。本文研究的主要内容如下: 1.明确了地图综合的目的、本质、对象及方法。从地图综合概念的历史沿革,地图自动综合的理论、算法,现有研究机构及成果几方面进行了总结,提出了基于仿生学观点的地图综合概念。分析了地图自动综合中的困惑与误区,指出地理目标的无限性与载负量的有限性是地图综合的根本矛盾,地图自动综合应该是螺旋式上升的循环过程,并对地图自动综合的发展方向进行了预测。 2、指出地图空间由图形空间和属性空间组成,将图形空间中复杂的地理目标抽象成相对简单的空间图形——点(群)、线(群)、面(群),并对其进行了数学描述,研究了空间图形的空间关系。提出了空间图形自动综合的新理论,即自动综合的模式为空间图形的表达、识别与综合,是贯穿全文研究的理论基础。 3、构建Delaunay三角网对空间随机点群目标进行表达。以此为基础,从点群的外围轮廓特征,内部结构,中轴线以及单个点目标影响域几方面进行了形态识别。建立了随机点群目标的自动综合模型,并将其应用于海底地形的自动综合当中。 4、分析线状目标的结构特点,构造了弯曲Douglas二叉树对其进行空间表达。形态识别包括:局部特征点及其方向,弯曲的结构特征,整体描述参数以及拓扑特征。基于视觉连续性原理给出了线状目标的自动综合模型。选取海图中的海岸线、等深线进行了综合试验。 5、借助图论中图的概念,提出了路径系统模型,对网状目标进行图形表达,并识别其形态参数。分别选取了道路网、河流网这两种典型的网状目标进行了综合试验。 6、根据等高线的特性,通过构建等高线树和似Douglas变换模型来表达地貌形态,识别等高线的空间关系,地形特征点,地性线以及地貌类型。最后结合等高线综合的知识规则建立了地貌形态的自动综合模型,并通过试验验证了其有效性。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 引言
1.1.1 地图综合的目的
1.1.2 地图综合的本质
1.1.3 地图综合的对象与方法
1.2 地图自动综合的技术发展现状
1.2.1 地图综合概念的历史沿革
1.2.2 地图自动综合的理论
1.2.3 地图自动综合算子算法的归纳
1.2.4 地图自动综合的研究机构
1.3 地图自动综合的困惑与误区
1.4 地图自动综合的发展预测
1.4.1 信息时代地图自动综合的发展方向
1.4.2 今后有待进一步研究的问题
1.5 本文的内容组织
第二章 空间图形自动综合的概念
2.1 空间图形的表达
2.1.1 什么是空间图形
2.1.2 空间图形的图形特征
2.2 空间图形的空间关系
2.2.1 拓扑关系的表达
2.2.2 方位关系的表达
2.2.3 度量关系的表达
2.2.4 点群、线群、面群空间关系的表达
2.3 空间图形自动综合模式的提出
2.3.1 人与计算机的思维方式
2.3.2 地图综合时人与计算机的认知过程
2.3.3 空间图形的表达、识别与综合
2.3.4 知识库
2.3.5 该综合模式的特点
2.4 本章小结
第三章 随机点群目标的表达、识别与综合
3.1 随机点群目标的表达
3.1.1 Delaunay三角网的数学定义
3.1.2 Delaunay三角网的特性
3.1.3 Delaunay三角网的相关概念
3.1.4 构造Delaunay三角网的主要方法
3.1.5 约束Delaunay三角网(Constrained Delaunay Triangular Network,CDT)
3.2 随机点群目标形态的识别
3.2.1 点群目标外围轮廓特征的识别
3.2.2 点群目标内部结构特征的识别
3.2.3 点群目标中轴线的提取
3.2.4 单个点目标影响域的识别
3.3 随机点群目标的综合
3.3.1 点群外围轮廓的综合
3.3.2 点群内部结构的综合
3.3.3 随机点群目标的自动综合模型
3.4 海底地形的自动综合
3.4.1 海底地形的表达
3.4.2 海底地形的识别
3.4.3 海底地形的综合
3.4.4 试验与结论
3.5 本章小结
第四章 线状目标的表达、识别与综合
4.1 线状目标综合方法的分析与比较
4.1.1 线状目标自动综合的现状
4.1.2 现存问题分析
4.2 线状目标形态的表达
4.2.1 二叉树
4.2.2 Douglas二叉树
4.2.3 弯曲Douglas二叉树
4.3 线状目标形态的识别
4.3.1 局部特征点及其方向的识别
4.3.2 弯曲结构特征的识别
4.3.3 线状目标整体描述参数识别
4.3.4 拓扑特征的识别
4.4 线状目标形态的综合
4.4.1 线状目标形态的综合原则
4.4.2 线状目标形态的综合模型
4.4.3 线状目标形态的综合模型特点
4.5 线状目标自动综合的实例
4.5.1 海岸线的综合
4.5.2 等深线的综合
4.6 本章小结
第五章 网状目标的表达、识别与综合
5.1 网状目标的表达
5.1.1 网络模型
5.1.2 路径系统模型
5.2 网状目标形态的识别
5.3 道路网的自动综合
5.3.1 道路的选取
5.3.2 道路的形状化简
5.4 水系的自动综合
5.4.1 河系的空间特性
5.4.2 河流网的结构化
5.4.3 河流的选取
5.4.4 河流的形状化简
5.5 本章小结
第六章 地貌形态的表达、识别与综合
6.1 地貌形态的表达
6.1.1 等高线的特性
6.1.2 等高线树
6.1.3 似Douglas变换
6.2 地貌形态的识别
6.2.1 等高线空间关系的识别
6.2.2 地形特征点的识别
6.2.3 地性线的识别
6.2.4 地貌类型的识别
6.3 地貌形态的综合
6.3.1 地貌形态综合的知识
6.3.2 地貌形态的综合模型
6.4 本章小结
第七章 实践与结论
参考文献
作者在攻读博士学位期间完成的主要工作
致谢
发布时间: 2006-02-20
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