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| 內容簡介： |
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《多尺度空间数据联动更新技术研究及其应用》总结了作者近年来在多尺度空间数据联动更新领域的研究成果。《多尺度空间数据联动更新技术研究及其应用》共分9章，详细介绍了多尺度更新信息建模与检测，阐述了矢量数据的自适应更新方法与过程。对单要素以及多要素的多尺度地理实体匹配进行了系统的探讨，并针对地图实体匹配的时空级联关系进行了研究。在此基础上，介绍了多尺度地图实体的联动更新方法与应用。
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目录序前言第1章 绪论 11.1 空间数据更新 21.1.1 更新信息的建模 41.1.2 变化信息的检测 51.1.3 空间冲突的检测与处理 71.1.4 多尺度空间数据的联动更新 81.2 空间数据匹配 111.2.1 匹配策略研究 111.2.2 特征测度研究 141.3 制图综合 161.3.1 地图综合过程概念模式 171.3.2 地图综合操作 181.3.3 基于智能化方法的自动综合 211.3.4 协同综合 231.4 机器学习 241.4.1 机器学习的理论与方法 241.4.2 机器学习方法在地理空间数据更新中的应用 28参考文献 29第2章 多尺度更新信息特征空间建模 392.1 地理空间数据的多尺度表达 392.1.1 居民地的概念与分类 392.1.2 城市居民地的计算机表达与形态特征 402.1.3 城市居民地表达的尺度差异性 422.2 地理空间实体变化分析 472.2.1 城市居民地生命周期分析 472.2.2 城市居民地实体的几何特征变化分析 492.2.3 城市居民地实体的语义特征变化分析 552.3 更新信息特征空间的构建 602.3.1 特征空间 602.3.2 基于图层-实体-图元结构的更新信息特征空间 602.3.3 更新信息特征指标的提取 612.4 本章小结 64参考文献 64第3章 基于机器学习的更新信息检测 663.1 变化区域的快速定位 663.1.1 现有的变化要素检索方法 663.1.2 基于四叉树的变化区域检索 693.1.3 交互迭代的新旧要素匹配方法 713.1.4 变化特征指标计算与归一化处理 733.2 基于人工神经网络决策树的更新信息识别方法 743.2.1 算法的基本思路 743.2.2 人工神经网络决策树结构 753.2.3 参数训练方法 783.2.4 更新信息识别方法 803.3 算法实现与分析 813.3.1 实现环境与数据预处理 813.3.2 变化区域快速定位实验分析 843.3.3 更新信息检测实验分析 843.4 跨比例尺新旧居民地目标变化分析与决策树识别算法及实现 853.4.1 多尺度新旧地图目标变化分析 853.4.2 决策树支持下的变化信息识别模型构建 883.4.3 实验分析及评价 923.4.4 结论 963.5 融合像元和目标的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法及实现 973.5.1 建筑物变化检测模型构建 973.5.2 实验数据及结果 1013.5.3 结果分析与讨论 1043.6 本章小结 107参考文献 108第4章 矢量数据自适应增量更新 1104.1 矢量数据自适应增量更新技术路线 1104.2 空间对象变化检测与增量更新 1114.3 接边匹配度计算与自适应的接边策略 1124.3.1 接边匹配度计算 1124.3.2 自适应接边的算法 1144.4 基于约束规则的空间冲突检测与处理 1154.5 应用案例分析 1154.6 本章小结 118参考文献 119第5章 单要素多尺度地理实体匹配 1215.1 多尺度地理空间实体特征分析 1215.1.1 居民地特征差异 1225.1.2 道路特征差异 1245.1.3 道路引起的居民地特征变化 1255.1.4 造成空间实体表达差异的其他因素 1265.2 单要素匹配方法的设计 1275.2.1 基于动态权重模型的多尺度道路匹配 1285.2.2 基于RVM与主动学习的多尺度面状居民地匹配 1375.3 实验与分析 1465.3.1 多尺度道路匹配实验 1465.3.2 多尺度居民地匹配实验 1525.4 本章小结 159参考文献 159第6章 多要素辅助下的地理空间实体匹配 1626.1 道路网约束下的多尺度居民地全局自适应匹配 1626.1.1 道路网眼的构建 1626.1.2 潜在匹配对象的获取 1636.1.3 基于整数规划的全局优化匹配方法 1656.2 地标辅助下的多尺度居民地匹配 1666.2.1 适应不同坐标系的居民地匹配策略 1676.2.2 居民地公共地标的自动获取 1676.2.3 地标辅助居民地匹配 1736.3 实验与分析 1756.3.1 道路网约束下的多尺度居民地全局自适应匹配实验 1756.3.2 地标辅助下的多尺度居民地匹配实验 1806.4 本章小结 182参考文献 183第7章 地图实体匹配的时空级联关系构建 1857.1 地图要素的时空级联关系 1867.1.1 多尺度要素级联关系 1867.1.2 地图要素时空级联模型 1877.2 时空级联关系的管理与应用 1887.2.1 基于格网的更新信息快速提取 1887.2.2 多时态要素关联关系管理与应用 1917.2.3 多尺度级联关系在数据更新中的应用 1937.3 实验与分析 1977.3.1 变化信息快速定位实验 1977.3.2 多尺度要素级联更新应用 1997.4 本章小结 204参考文献 204第8章 建筑物多尺度变换 2068.1 建筑物群组模式 2068.1.1 建筑物群组模式定义 2068.1.2 建筑物群组模式分类 2078.2 空间关系计算 2088.3 基于随机森林的建筑物群组模式识别 2118.3.1 基于图的分割的潜在群组模式获取 2118.3.2 基于随机森林的建筑物群组模式判别 2128.3.3 建筑物群组模式特征描述 2138.3.4 实验与分析 2158.4 基于地图综合的建筑物多尺度变换 2238.4.1 渐进式地图综合方法 2248.4.2 综合结果与评价 2268.4.3 建筑物多尺度表达分析 2328.5 本章小结 235参考文献 235第9章 多尺度城市居民地数据联动更新 2399.1 更新信息传递的基本思路 2409.2 更新信息传递的输入数据 2429.2.1 大比例尺更新信息 2429.2.2 对象匹配信息 2439.2.3 制图综合规则 2449.3 面向对象群的更新信息传递方法 2469.3.1 总体设计 2469.3.2 匹配对象组合 2479.3.3 创建约束Delaunay三角网 2489.3.4 裁剪约束Delaunay三角网 2499.3.5 重建小比例尺对象 2509.4 更新后小比例尺对象重建方法 2509.4.1 重建过程描述 2509.4.2 初始化解决方案 2519.4.3 重建小比例尺对象 2529.4.4 邻域方案的获取机制 2549.4.5 邻域方案的评价 2549.4.6 禁忌表与终止准则的确定 2559.5 更新案例及传递误差分析 2559.5.1 联动更新算法的实现 2559.5.2 更新信息传递的误差分析 2569.5.3 基于对象群的更新信息传递方法的优势 2599.6 本章小结 260参考文献 261彩图
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