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运用主成分分析识别道路网中的网格模式
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:武汉大学学报(信息科学版)
  • 时间:2013.5.5
  • 页码:604-607+630
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079, [2]武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,武汉市珞喻路129号430079
  • 相关基金:国家863计划资助项目(2012AA12A404); 国家基础科学人才培养基金(武汉大学地理科学理科基地)资助项目(J1103409); 武汉大学自主科研资助项目(111156)
  • 相关项目:武汉大学地理科学理科基地
中文摘要:

提出了基于主成分分析的网格模式识别方法。首先利用形状参量和关系参量描述道路网中的网眼;然后生成网眼数据的主成分;最后,根据主成分分析构造参量权重的思想,导出网眼属于网格模式隶属度,根据该参数识别网格模式。实验结果表明,识别结果与肉眼识别类似。

英文摘要:

The spatial pattern recognition and implicit information discovery have generated interest in the field of spatial data mining. Grid pattern is one of the most typical patterns in road networks. This paper presents a method for grid pattern recognition using principal component analysis. The method first defines shape measures and relation measures to formalize meshes in road networks. The measures are: rectangularity, convexity, consistent arrangement degree, rectangularity of mesh having largest consistent arrangement degree, convexity of mesh having largest consistent arrangement degree. Second, the principal components are created and analyzed. Finally, the method identifies grid pattern via the meshes' membership degree of the grid derived from the first principal component. Experiments on Shenzhen road network and Wuhan road network have been conducted. The results show that it is valid in grid pattern recognition and it is a versatile method to some extent.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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