矢量化多边形优化方法

发布时间：2018-06-30 20:32

  本文选题：矢量化多边形 + 优化　； 参考：《测绘科学技术学报》2017年03期

【摘要】：从地理空间数据不确定性理论出发,提出了矢量化多边形的优化方法。该方法通过对矢量多边形进行"磨角插值"和基于可接受域限定的自适应滤波平滑处理,以此来削弱由空间数据表示不确定性造成的误差,使矢量化多边形最大限度地逼近地理实体真实轮廓。采用基于全局阈值的DP算法进行压缩处理,消除了数据冗余。从压缩比、位置误差及处理效率3个方面进行对比实验,验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:Based on the uncertainty theory of geospatial data, an optimization method of vectorized polygon is proposed. In this method, the error caused by the uncertainty of spatial data representation is reduced by means of "grinding angle interpolation" for vector polygons and adaptive filtering smoothing based on acceptable domain constraints. Make the vectorized polygon approach the real contour of the geographic entity to the maximum extent. The DP algorithm based on global threshold is used to compress and eliminate data redundancy. The effectiveness of the proposed method is verified by comparing the compression ratio, position error and processing efficiency.
【作者单位】： 信息工程大学;苏州中科蓝迪软件技术有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(41271450;41471336)
【分类号】：P208;P237

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本文编号：2086767