摘要：线要素化简是制图综合中的重要研究内容和经典研究问题之一.针对当前基于弯曲的线化简方法中对连续弯曲取舍研究的不足,在分析线要素弯曲构成特点及取舍过程的基础上,提出一种采用多元弯曲组划分的线化简方法.首先基于目标比例尺下弯曲可视性划分多元弯曲组;为避免线要素化简过度,设计了合理的弯曲组内弯曲取舍方案,并从中选择整体位移最小的弯曲取舍方案化简多元弯曲组;最后重复化简过程,直到化简结果中不存在目标尺度下不可视的细小弯曲为止.通过对比实验,从视觉感受和量化分析的角度验证了该方法的有效性和适应性.

摘要：空间聚类是挖掘空间知识的重要手段之一。针对现有方法难以处理几何、分布特征差异大的面群聚类问题,本文提出了一种面要素分布密度的描述参数—聚集度,并设计了一种自然面群聚类方法。首先,分析了面要素分布密度的影响因子,定义了聚集度的概念,设计其计算方法并验证其有效性及优势;然后,基于聚集度和边界最短距离建立相邻面从属关系,识别聚类中心,完成初始群组的构建;最后,围绕群组特征设计了边缘检测和群组合并模型,实现了邻近相似群组的合并。试验表明,相较于最小生成树、强度函数聚类方法,本文方法兼顾几何特征、分布特征的复杂性,有效提升了自然面群的聚类效果。

摘要：等深线化简是海图综合的重要研究内容。针对现有化简方法存在的化简弯曲识别不准确、化简不彻底等问题,提出了一种Delaunay三角网支持下的等深线化简算法。首先,对等深线构建约束Delaunay三角网,实现了等深线弯曲结构的二叉树表达;其次,基于约束Delaunay三角网结构,改善了等深线上需要化简弯曲的识别方法;最后,设计了多种化简手段,建立了新的等深线化简模型,实现了对等深线形状的彻底化简。实验结果表明,化简结果能够满足航行安全要求,等深线的主要弯曲特征得到了有效保持和清晰表达,化简精度符合制图要求,且能够有效避免自交。

摘要：随着地图学内涵和外延的扩展,认识地图学的探索从未停止。本文在现有研究对地图学认识的基础上,分析地图学的技术性、科学性与艺术性,进而探讨地图学技术性、科学性艺术的对立与统一,探索当今时代易变性影响下地图学的恒常性,从技术性、科学性、艺术性角度重新认识地图学。

摘要：道路路口和拐角是地图制图、地图综合和相关制图规范中经常涉及的一个空间概念,而空间概念的建模、度量和特征识别是地图综合和GIS的难点之一。本文提出了道路路口和拐角的识别与重要性定量度量方法。首先,分析了道路路口和拐角的概念和空间特征,然后,设计了识别算法和步骤,并制定了道路路口重要性的定量度量方法。实验分析表明:本文方法能够正确识别道路路口和拐角,且路口重要性指标能够反映区域地理特点。