《多尺度空間數據聯動更新技術研究及其套用》是2021年科學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：多尺度空間數據聯動更新技術研究及其套用
- 作者：張新長,孫潁,黃健鋒 等
- 類別：測繪學圖書
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2021年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787030697417
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《多尺度空間數據聯動更新技術研究及其套用》總結了作者近年來在多尺度空間數據聯動更新領域的研究成果。《多尺度空間數據聯動更新技術研究及其套用》共分9章，詳細介紹了多尺度更新信息建模與檢測，闡述了矢量數據的自適應更新方法與過程。對單要素以及多要素的多尺度地理實體匹配進行了系統的探討，並針對地圖實體匹配的時空級聯關係進行了研究。在此基礎上，介紹了多尺度地圖實體的聯動更新方法與套用。
圖書目錄
目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 空間數據更新 2
1.1.1 更新信息的建模 4
1.1.2 變化信息的檢測 5
1.1.3 空間衝突的檢測與處理 7
1.1.4 多尺度空間數據的聯動更新 8
1.2 空間數據匹配 11
1.2.1 匹配策略研究 11
1.2.2 特徵測度研究 14
1.3 製圖綜合 16
1.3.1 地圖綜合過程概念模式 17
1.3.2 地圖綜合操作 18
1.3.3 基於智慧型化方法的自動綜合 21
1.3.4 協同綜合 23
1.4 機器學習 24
1.4.1 機器學習的理論與方法 24
1.4.2 機器學習方法在地理空間數據更新中的套用 28
參考文獻 29
第2章 多尺度更新信息特徵空間建模 39
2.1 地理空間數據的多尺度表達 39
2.1.1 居民地的概念與分類 39
2.1.2 城市居民地的計算機表達與形態特徵 40
2.1.3 城市居民地表達的尺度差異性 42
2.2 地理空間實體變化分析 47
2.2.1 城市居民地生命周期分析 47
2.2.2 城市居民地實體的幾何特徵變化分析 49
2.2.3 城市居民地實體的語義特徵變化分析 55
2.3 更新信息特徵空間的構建 60
2.3.1 特徵空間 60
2.3.2 基於圖層-實體-圖元結構的更新信息特徵空間 60
2.3.3 更新信息特徵指標的提取 61
2.4 本章小結 64
參考文獻 64
第3章 基於機器學習的更新信息檢測 66
3.1 變化區域的快速定位 66
3.1.1 現有的變化要素檢索方法 66
3.1.2 基於四叉樹的變化區域檢索 69
3.1.3 互動疊代的新舊要素匹配方法 71
3.1.4 變化特徵指標計算與歸一化處理 73
3.2 基於人工神經網路決策樹的更新信息識別方法 74
3.2.1 算法的基本思路 74
3.2.2 人工神經網路決策樹結構 75
3.2.3 參數訓練方法 78
3.2.4 更新信息識別方法 80
3.3 算法實現與分析 81
3.3.1 實現環境與數據預處理 81
3.3.2 變化區域快速定位實驗分析 84
3.3.3 更新信息檢測實驗分析 84
3.4 跨比例尺新舊居民地目標變化分析與決策樹識別算法及實現 85
3.4.1 多尺度新舊地圖目標變化分析 85
3.4.2 決策樹支持下的變化信息識別模型構建 88
3.4.3 實驗分析及評價 92
3.4.4 結論 96
3.5 融合像元和目標的高解析度遙感影像建築物變化檢測算法及實現 97
3.5.1 建築物變化檢測模型構建 97
3.5.2 實驗數據及結果 101
3.5.3 結果分析與討論 104
3.6 本章小結 107
參考文獻 108
第4章 矢量數據自適應增量更新 110
4.1 矢量數據自適應增量更新技術路線 110
4.2 空間對象變化檢測與增量更新 111
4.3 接邊匹配度計算與自適應的接邊策略 112
4.3.1 接邊匹配度計算 112
4.3.2 自適應接邊的算法 114
4.4 基於約束規則的空間衝突檢測與處理 115
4.5 套用案例分析 115
4.6 本章小結 118
參考文獻 119
第5章 單要素多尺度地理實體匹配 121
5.1 多尺度地理空間實體特徵分析 121
5.1.1 居民地特徵差異 122
5.1.2 道路特徵差異 124
5.1.3 道路引起的居民地特徵變化 125
5.1.4 造成空間實體表達差異的其他因素 126
5.2 單要素匹配方法的設計 127
5.2.1 基於動態權重模型的多尺度道路匹配 128
5.2.2 基於RVM與主動學習的多尺度面狀居民地匹配 137
5.3 實驗與分析 146
5.3.1 多尺度道路匹配實驗 146
5.3.2 多尺度居民地匹配實驗 152
5.4 本章小結 159
參考文獻 159
第6章 多要素輔助下的地理空間實體匹配 162
6.1 道路網約束下的多尺度居民地全局自適應匹配 162
6.1.1 道路網眼的構建 162
6.1.2 潛在匹配對象的獲取 163
6.1.3 基於整數規劃的全局最佳化匹配方法 165
6.2 地標輔助下的多尺度居民地匹配 166
6.2.1 適應不同坐標系的居民地匹配策略 167
6.2.2 居民地公共地標的自動獲取 167
6.2.3 地標輔助居民地匹配 173
6.3 實驗與分析 175
6.3.1 道路網約束下的多尺度居民地全局自適應匹配實驗 175
6.3.2 地標輔助下的多尺度居民地匹配實驗 180
6.4 本章小結 182
參考文獻 183
第7章 地圖實體匹配的時空級聯關係構建 185
7.1 地圖要素的時空級聯關係 186
7.1.1 多尺度要素級聯關係 186
7.1.2 地圖要素時空級聯模型 187
7.2 時空級聯關係的管理與套用 188
7.2.1 基於格網的更新信息快速提取 188
7.2.2 多時態要素關聯關係管理與套用 191
7.2.3 多尺度級聯關係在數據更新中的套用 193
7.3 實驗與分析 197
7.3.1 變化信息快速定位實驗 197
7.3.2 多尺度要素級聯更新套用 199
7.4 本章小結 204
參考文獻 204
第8章 建築物多尺度變換 206
8.1 建築物群組模式 206
8.1.1 建築物群組模式定義 206
8.1.2 建築物群組模式分類 207
8.2 空間關係計算 208
8.3 基於隨機森林的建築物群組模式識別 211
8.3.1 基於圖的分割的潛在群組模式獲取 211
8.3.2 基於隨機森林的建築物群組模式判別 212
8.3.3 建築物群組模式特徵描述 213
8.3.4 實驗與分析 215
8.4 基於地圖綜合的建築物多尺度變換 223
8.4.1 漸進式地圖綜合方法 224
8.4.2 綜合結果與評價 226
8.4.3 建築物多尺度表達分析 232
8.5 本章小結 235
參考文獻 235
第9章 多尺度城市居民地數據聯動更新 239
9.1 更新信息傳遞的基本思路 240
9.2 更新信息傳遞的輸入數據 242
9.2.1 大比例尺更新信息 242
9.2.2 對象匹配信息 243
9.2.3 製圖綜合規則 244
9.3 面向對象群的更新信息傳遞方法 246
9.3.1 總體設計 246
9.3.2 匹配對象組合 247
9.3.3 創建約束Delaunay三角網 248
9.3.4 裁剪約束Delaunay三角網 249
9.3.5 重建小比例尺對象 250
9.4 更新後小比例尺對象重建方法 250
9.4.1 重建過程描述 250
9.4.2 初始化解決方案 251
9.4.3 重建小比例尺對象 252
9.4.4 鄰域方案的獲取機制 254
9.4.5 鄰域方案的評價 254
9.4.6 禁忌表與終止準則的確定 255
9.5 更新案例及傳遞誤差分析 255
9.5.1 聯動更新算法的實現 255
9.5.2 更新信息傳遞的誤差分析 256
9.5.3 基於對象群的更新信息傳遞方法的優勢 259
9.6 本章小結 260
參考文獻 261
彩圖
