面向地圖自動綜合的空間信息智能處理

內容概要

無論是地理信息系統(tǒng)中空間數(shù)據(jù)的多尺度表達，還是地圖自動化生產(chǎn)中的自動制圖綜合，核心內容均相同，就是面向地圖自動綜臺的空間信息智能處理。這是一個備受當今制圖工作者普遍關注的問題，也是現(xiàn)代地圖學面臨的核心問題之一。    本書是作者在自動制圖綜合領域科學研究與工程文踐的理論總結，是作者在該領域多年研究成果的提煉。從自動制圖綜合的基本特點和理論出發(fā)，本書系統(tǒng)論述了數(shù)字環(huán)境下面向地圖自動綜合的空問信息智能處理的原理與方法。全書共分12章，分別從應用于自動綜合的相關學科基礎、地圖自動綜合輔助信息獲取、基于知識的自動綜合處理模型、基于遺傳算法的自動綜合處理模型、基于ABTM的自動綜合處理模型、基于彈性力學的自動綜合位移模型、基于數(shù)學形態(tài)學和神經(jīng)元網(wǎng)絡的居民地自動綜合處理模型、基于圓特性的自動綜合處理模型、基于圖論的道路網(wǎng)自動綜合模型、基于Agent的自動綜合過程控制模型等角度對地圖自動綜合展開了全面和深入的研究，最后以一個作者開發(fā)的自動綜合系統(tǒng)為例，介紹了自動制圖綜合系統(tǒng)的設計方法和功能實現(xiàn)。    本書可作為地圖學與地理信息工程專業(yè)的研究生教材，也可供從事數(shù)字地圖制圖、地理信息系統(tǒng)、電子地圖制作的科研、教學、牛產(chǎn)單位的科技人員使用。

書籍目錄

序前言第1章  緒論  1.1  地圖與地圖制圖綜合的發(fā)展  1.2  地圖自動綜合與計算機技術  1.3  地圖自動綜合與人工智能  1.4  地圖自動綜合與地理信息科學  1.5  地圖自動綜合理論與方法的探索第2章  應用于地圖自動綜合的相關學科基礎  2.1  遺傳算法  2.2  智能體  2.3  彈性力學方法第3章  地圖自動綜合輔助信息獲取  3.1  結構化信息獲取  3.2  輔助綜合的空間關系分析  3.3  自動綜合索引的建立第4章  基于知識的地圖自動綜合處理模型  4.1  制圖綜合知識的歸納與組織  4.2  基于知識的自動綜合策略  4.3 基于知識的天然河系自動選取  4.4  基于知識的人工河網(wǎng)自動選取第5章  基于遺傳算法的地圖自動綜合處理模型  5.1  基于遺傳算法的點群目標選取  5.2  基于遺傳算法的線要素化簡  5.3  基于遺傳算法的道路網(wǎng)綜合  5.4  基于遺傳算法的河流選取模型  5.5  基于遺傳多目標優(yōu)化的人工水網(wǎng)自動選取模型  5.6  基于遺傳算法的點注記配置模型  5.7  基于遺傳算法的線注記自動配置模型  5.8  模型存在的主要問題與解決方案第6章  基于ABTM的地圖自動綜合處理模型  6.1  基于邊優(yōu)先的任意多邊形最優(yōu)三角剖分  6.2  基于ABTM的地圖自動綜合算法模型  6.3  基于ABTM的建筑物合并模型  6.4  基于ABTM的線要素化簡  6.5  基于ABTM的點群要素選取第7章  基于彈性力學的地圖自動綜合位移模型  7.1  位移研究現(xiàn)狀及方法分析  7.2  基于彈性力學原理的目標平移  7.3  基于彈性力學原理的目標變形  7.4  基于彈性力學原理的位移模型實現(xiàn)第8章  基于數(shù)學形態(tài)學和神經(jīng)元網(wǎng)絡的居民地自動綜合處理模型  8.1  數(shù)學形態(tài)學輔助下的街區(qū)自動合并  8.2 數(shù)學形態(tài)學和神經(jīng)元網(wǎng)絡用于建筑物多邊形化簡  8.3  點群目標選取的神經(jīng)元網(wǎng)絡模型  8.4  居民地圖形的等級轉換  8.5  數(shù)學形態(tài)學和神經(jīng)元網(wǎng)絡用于沖突探測第9章  基于圓特性的地圖自動綜合處理模型  9.1  基于圓極化變換的點群要素選取  9.2  基于圓特性的線要素化簡  9.3  基于圓特性的面要素選取  9.4  基于圓特性的面要素位移第10章  基于圖論的道路網(wǎng)自動綜合模型  10.1  基于圖論的道路網(wǎng)選取  10.2  道路網(wǎng)網(wǎng)絡特征的分類及選取方法  10.3  道路網(wǎng)自動選取的結果分析第11章  基于Agent的地圖自動綜合過程控制模型  11.1  自動綜合的任務提取與執(zhí)行  11.2  自動綜合過程監(jiān)控與算法評估  11.3  自動綜合任務存儲  11.4  自動綜合過程控制第12章  地圖自動綜合系統(tǒng)的技術實現(xiàn)  12.1  系統(tǒng)設計原則  12.2  制圖綜合系統(tǒng)GenerMap主要參考文獻

章節(jié)摘錄

第2章 應用于地圖自動綜合的相關學科基礎地圖自動綜合的發(fā)展離不開各相關學科領域發(fā)展進步對其的促進與支持，一方面計算機、人工智能等相關領域技術的迅速發(fā)展為自動制圖綜合問題的解決提供了新的思路和方法，涌現(xiàn)出大量新的模型和算法，如基于遺傳算法、蟻群算法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡、智能體等的模型和算法，有效地促進了自動制圖綜合問題的解決；另一方面，自動綜合的進步也有效利用了眾多基礎數(shù)學方法、應用數(shù)學等方面的最新方法，如基于小波方法、模糊數(shù)學方法、分形方法等的模型和算法。限于篇幅，本章僅對本書中應用比較多、相對比較重要的近幾年發(fā)展起來的人工智能領域的遺傳算法、智能體和彈性力學方法進行簡要闡述。2．1遺傳算法遺傳算法抽象于生物體的進化過程，通過全面模擬自然選擇和遺傳機制，形成了一種具有“生成+檢測”（generateandtest）特征的迭代搜索算法，是一種求解極值問題的自適應、自組織人工智能技術。遺傳算法以編碼空間代替問題的參數(shù)空間，以適應度函數(shù)為評價依據(jù)，以編碼群體為進化基礎，以對群體中個體位串的遺傳操作實現(xiàn)選擇和遺傳機制，建立起一個迭代過程。在這一迭代過程中，通過隨機重組編碼位串中重要的基因，使子代的位串集合優(yōu)于父代的位串集合，群體的個體不斷進化，逐漸接近最優(yōu)解，最終達到求解問題的目的。2．1．1遺傳算法的研究歷史概述遺傳算法研究的歷史可追溯到20世紀60年代中期，早期的研究主要集中于自然界生物遺傳系統(tǒng)模擬上。有人認為早期的遺傳搜索方法研究的成績應歸功于Rechenberg，他于1965年就發(fā)表了有關這方面的論文。但是，“遺傳算法”這一術語最早卻是由Baglay于1967年在他的博士論文中提出來的，他不僅對選擇操作做了十分有意義的研究，而且還討論了遺傳算法在自動博弈中的應用。

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《面向地圖自動綜合的空間信息智能處理》可作為地圖學與地理信息工程專業(yè)的研究生教材，也可供從事數(shù)字地圖制圖、地理信息系統(tǒng)、電子地圖制作的科研、教學、牛產(chǎn)單位的科技人員使用。

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