土地利用小图斑综合方法及综合工具开发

发布时间：2018-02-28 02:08

  本文关键词： 土地利用 综合邻近度 小图斑综合 ArcGIS Python　出处：《遥感信息》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对ArcGIS现有制图综合工具功能简单、自动化程度有待提高等不足,提出了一套兼顾语义邻近度和空间邻近度的综合规则并开发了土地利用小图斑自动综合工具。通过分析待消除图斑与相邻图斑之间的空间邻近关系和语义邻近关系,建立数学函数模型计算其综合邻近度,依据综合邻近度规则确定消除图斑的归属。在此基础上,利用Python语言基于ArcGIS平台开发了小图斑自动综合软件。结果表明,兼顾空间和语义邻近度的土地利用小图斑综合方法,改进了土地利用小图斑综合成果质量;基于此种综合规则的土地利用小图斑综合工具减少了人工操作的步骤,提高了综合的自动化程度。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the existing drawing generalization tools of ArcGIS, such as simple function, and the degree of automation needs to be improved, In this paper, a set of comprehensive rules of semantic proximity and spatial proximity is proposed, and an automatic tool of land use small map spot synthesis is developed. By analyzing the spatial proximity and semantic proximity relationship between the image spot and adjacent map spot to be eliminated, The mathematical function model was established to calculate the comprehensive proximity degree, and the attribute of eliminating spot was determined according to the rule of comprehensive proximity degree. On this basis, the automatic synthesis software of small image spot was developed by using Python language based on ArcGIS platform. The results show that, The land use patch synthesis method, which takes into account the spatial and semantic proximity, improves the quality of the land use small map synthesis results, and the land use small map synthesis tool based on this comprehensive rule reduces the steps of manual operation. Improved comprehensive automation.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;北京市交通委员会路政局顺义公路分局;
【基金】：国土资源部公益性行业科研专项(201211001-05)
【分类号】：P208;TP311.52

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