發(fā)布時間：2018-02-28 02:08

  本文關(guān)鍵詞： 土地利用 綜合鄰近度 小圖斑綜合 ArcGIS Python　出處：《遙感信息》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對ArcGIS現(xiàn)有制圖綜合工具功能簡單、自動化程度有待提高等不足,提出了一套兼顧語義鄰近度和空間鄰近度的綜合規(guī)則并開發(fā)了土地利用小圖斑自動綜合工具。通過分析待消除圖斑與相鄰圖斑之間的空間鄰近關(guān)系和語義鄰近關(guān)系,建立數(shù)學(xué)函數(shù)模型計(jì)算其綜合鄰近度,依據(jù)綜合鄰近度規(guī)則確定消除圖斑的歸屬。在此基礎(chǔ)上,利用Python語言基于ArcGIS平臺開發(fā)了小圖斑自動綜合軟件。結(jié)果表明,兼顧空間和語義鄰近度的土地利用小圖斑綜合方法,改進(jìn)了土地利用小圖斑綜合成果質(zhì)量;基于此種綜合規(guī)則的土地利用小圖斑綜合工具減少了人工操作的步驟,提高了綜合的自動化程度。
[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.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院;北京市交通委員會路政局順義公路分局;
【基金】：國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201211001-05)
【分類號】：P208;TP311.52

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