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地图自动综合中Beams移位算法的实现与改进

发布时间:2018-05-30 01:14

  本文选题:地图综合 + 移位 ; 参考:《武汉大学学报(信息科学版)》2016年04期


【摘要】:地图自动综合中,基于Beams模型的全局最优化移位算法通过借鉴材料力学中杆件结构的移位和变形,模拟地图上空间目标(群)在移位操作中的传递性和衰减性,从而较好地保持地图目标(群)的形状、空间关系和分布模式。然而,目前对该算法实现细节的介绍仍然较少,也没有可操作的参数(弹性模量、横截面积和惯性力矩)设置方法。针对此种情况,对算法进行了实现与改进。首先,介绍了算法的基本数学模型与有限元求解方法;然后,从算法实现的角度,详细研究了Beams模型刚度矩阵和外力向量的计算和聚合等关键问题;最后,在降低参数复杂性的前提下,提出了一种自适应参数设置方法来改进算法。为了验证算法的可行性和适用性,在Delaunay三角网的支持下,分别对道路网和建筑物群进行移位,结果表明改进后的算法可较好地应用于地图上线状目标(群)和离散面状目标群的移位。
[Abstract]:In automatic map synthesis, the global optimization shift algorithm based on Beams model simulates the transitivity and attenuation of spatial objects (groups) in the shift operation by referring to the displacement and deformation of the bar structure in the mechanics of materials. Thus, the shape, spatial relationship and distribution pattern of map objects (groups) are better maintained. However, the details of the implementation of the algorithm are still few, and there are no operational parameters (modulus of elasticity, cross-sectional area and inertia torque) setting method. In view of this situation, the algorithm is implemented and improved. Firstly, the basic mathematical model and finite element method of the algorithm are introduced. Then, from the point of view of the realization of the algorithm, the key problems such as the calculation and aggregation of the stiffness matrix and the external force vector of the Beams model are studied in detail. On the premise of reducing the complexity of parameters, an adaptive parameter setting method is proposed to improve the algorithm. In order to verify the feasibility and applicability of the algorithm, with the support of the Delaunay triangular network, the road network and the building group are shifted respectively. The results show that the improved algorithm can be applied to the shift of linear objects (groups) and discrete surface target groups on maps.
【作者单位】: 武汉大学资源与环境科学学院;长江大学地球科学学院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;中国地质大学(武汉)信息工程学院;嘉应学院地理科学与旅游学院;
【基金】:国家自然科学基金(41471384,41071289,41171350,41101351,41201474) 国家863计划(2013AA12A403,2012AA12A402)~~
【分类号】:P282

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本文编号:1953256

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