位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
建筑群多连通直线模式的参数识别方法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:武汉大学学报(信息科学版)
  • 时间:2014.3.1
  • 页码:335-339
  • 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] P283.1[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]信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450052, [2]地理信息工程国家重点实验室,陕西西安710054
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41171354,41101362,41171305);河南省创新型科技人才队伍建设工程资助项目(104200510016);地理信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(SKLGIE2013一M一4-6).
  • 相关项目:基于全局一致性评价的多尺度矢量道路网数据匹配方法研究
中文摘要:

结合国内外对建筑群空间分布模式的研究,提出了建筑群多连通直线模式的参数判别识别方法。首先从其组织规律出发,从距离、方向、大小3方面提取直线模式的结构化参数;然后利用Delaunay三角网构建建筑群的邻近关系,生成邻近图;考虑直线模式的直线性、紧凑性等,通过模拟直线模式识别的人工过程进行邻近图的同质性修剪,识别出多连通直线模式。实验表明,该方法能够识别出明显直线模式,且具有完备性,允许模式相交,更符合人类空间认知特点。

英文摘要:

Map patterns in building groups, as one of the essential foundations for cartographic gener- alization and multi-scale connection-relations, embodies the relationship of the material form of cities to their social-economic functions. On the basis of related research at home and abroad, a multi-con- nected linear pattern is recognized taking advantage of parameter discrimination. With the analysis of pattern organization laws, the structural parameters of linear patterns are characterized by distance, direction and size; then the neighborhood relationship was captured by proximity graph with the help of a Delaunay triangulation; finally the multi-connected linear pattern is recognized by pruning the proximity graph, modeling the human processes. Experiments show that this approach is effective, feasible and practicable for multi-connected linear pattern recognition in agreement with cognitive characteristics.

同期刊论文项目
期刊论文 57 获奖 3 著作 1
期刊论文 59 会议论文 4 获奖 3 著作 1
同项目期刊论文
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)
  • 被引量:24217