本文選題：地圖綜合 + 移位　； 參考：《武漢大學學報(信息科學版)》2016年04期

【摘要】：地圖自動綜合中,基于Beams模型的全局最優(yōu)化移位算法通過借鑒材料力學中桿件結(jié)構(gòu)的移位和變形,模擬地圖上空間目標(群)在移位操作中的傳遞性和衰減性,從而較好地保持地圖目標(群)的形狀、空間關系和分布模式。然而,目前對該算法實現(xiàn)細節(jié)的介紹仍然較少,也沒有可操作的參數(shù)(彈性模量、橫截面積和慣性力矩)設置方法。針對此種情況,對算法進行了實現(xiàn)與改進。首先,介紹了算法的基本數(shù)學模型與有限元求解方法;然后,從算法實現(xiàn)的角度,詳細研究了Beams模型剛度矩陣和外力向量的計算和聚合等關鍵問題;最后,在降低參數(shù)復雜性的前提下,提出了一種自適應參數(shù)設置方法來改進算法。為了驗證算法的可行性和適用性,在Delaunay三角網(wǎng)的支持下,分別對道路網(wǎng)和建筑物群進行移位,結(jié)果表明改進后的算法可較好地應用于地圖上線狀目標(群)和離散面狀目標群的移位。
[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.
【作者單位】： 武漢大學資源與環(huán)境科學學院;長江大學地球科學學院;武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;中國地質(zhì)大學(武漢)信息工程學院;嘉應學院地理科學與旅游學院;
【基金】：國家自然科學基金(41471384,41071289,41171350,41101351,41201474) 國家863計劃(2013AA12A403,2012AA12A402)~~
【分類號】：P282

【相似文獻】

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本文編號：1953256