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一种基于线面包含关系的GML空间聚类算法
  • 期刊名称:山东大学学报(工学版),2009,39(2):21-25
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京师范大学计算机系,南京210097, [2]南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210046
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40771163,40871176)
  • 相关项目:面向GML的空间聚类分析与异常检测方法研究
中文摘要:

针对目前大多数空间聚类算法主要是针对关系数据且没有考虑空间拓扑关系相似性的问题,对基于空间拓扑关系的空间聚类方法进行研究.提出了一种基于线面包含关系的GML(geography markup language)空间聚类算法SCGML—LRI(spatial clustering in GML data based on line-region inclusion relations).算法将GML文档中线面空间对象的包含关系作为空间对象相似性度量准则,并用CLOPE算法对空间对象进行聚类.实验结果表明:算法SCGML—LRI能实现GML数据的空间聚类,并具有较高的效率.

英文摘要:

For solving the problem most spatial clustering algorithms deal with the relational data without consideration of the similarity of spatial topological relations. A method for spatial clustering based on spatial topological relations was put forth, and the algorithm SCGML-LRI for spatial clustering in GML data based on line-region inclusion relations was proposed. This algorithm considered the inclusion relations between line and region spatial objects as the similarity measurement criteria. The CLOPE algo- rithm was used for clustering of spatial objects. The experimental results showed that algorithm SCGML-LRI was effective and efficient.

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