本文選題：矢量化多邊形 + 優(yōu)化　； 參考：《測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：從地理空間數(shù)據(jù)不確定性理論出發(fā),提出了矢量化多邊形的優(yōu)化方法。該方法通過對矢量多邊形進(jìn)行"磨角插值"和基于可接受域限定的自適應(yīng)濾波平滑處理,以此來削弱由空間數(shù)據(jù)表示不確定性造成的誤差,使矢量化多邊形最大限度地逼近地理實體真實輪廓。采用基于全局閾值的DP算法進(jìn)行壓縮處理,消除了數(shù)據(jù)冗余。從壓縮比、位置誤差及處理效率3個方面進(jìn)行對比實驗,驗證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.
【作者單位】： 信息工程大學(xué);蘇州中科藍(lán)迪軟件技術(shù)有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41271450;41471336)
【分類號】：P208;P237

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本文編號：2086767