本文關(guān)鍵詞：公路設(shè)計規(guī)范約束下的山區(qū)公路矢量與DEM數(shù)據(jù)可視化融合方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著航空航天攝影測量、遙感和全球定位系統(tǒng)等對地觀測技術(shù)的發(fā)展,各種遙感數(shù)據(jù)以及地面觀測數(shù)據(jù)越來越多；地學(xué)多學(xué)科之間的交叉融合以及智慧地球等技術(shù)的發(fā)展,對多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)的有效融合提出了迫切需求。然而當(dāng)前對于不同數(shù)據(jù)的融合技術(shù)大多只是簡單的拼接,并不能發(fā)揮每種數(shù)據(jù)對于同一個事物以及現(xiàn)象的認(rèn)知與表達(dá),無法實現(xiàn)1+12的效果。以典型的空間實體山區(qū)公路為例,當(dāng)前描述大范圍山區(qū)公路形態(tài)的公路設(shè)計數(shù)據(jù)無法輕易獲得,而通過地圖數(shù)字化獲得的,描述公路平面位置信息的基礎(chǔ)地理信息單線矢量數(shù)據(jù),與作為公路下墊面描述地形的DEM數(shù)據(jù),其精細(xì)化融合方法缺少理論和技術(shù)上的支撐。導(dǎo)致可視化方面只限于簡單的疊加,顯示過于簡陋。如何利用描述山區(qū)公路的單線矢量線數(shù)據(jù)和高程數(shù)據(jù)兩者的信息,以及公路作為空間實體本身應(yīng)該遵循的規(guī)范和屬性,實現(xiàn)山區(qū)公路與地形數(shù)據(jù)的有效融合,是值得研究的課題,本文即圍繞此課題展開研究。 本研究主要以單線矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達(dá)的公路數(shù)據(jù)與柵格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示的地形數(shù)據(jù)為研究對象,以符合公路設(shè)計規(guī)范的公路縱斷面線形優(yōu)化為切入點,以隨機(jī)性優(yōu)化算法為方法,研究山區(qū)公路數(shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)的融合。 根據(jù)山區(qū)公路的等級以及行車限速等信息,查閱相關(guān)設(shè)計規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)；建立面向山區(qū)公路縱斷面線形優(yōu)化還原的數(shù)學(xué)模型,在設(shè)計規(guī)范的約束下,基于遺傳算法與蟻群算法求解該數(shù)學(xué)模型,并分析兩種算法的運(yùn)行特點,提出兩種優(yōu)化算法相結(jié)合求解問題的策略；通過融合,為單線公路矢量數(shù)據(jù)添加高程數(shù)據(jù),并獲得豎曲線、路面和邊坡等公路屬性的數(shù)據(jù),以之作為公路表面三維幾何模型,對公路及其沿線地形精細(xì)化表達(dá)。 選取算例進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,所生成的公路縱斷面、路面以及護(hù)坡等相關(guān)屬性數(shù)據(jù)均滿足公路設(shè)計規(guī)范；可視化效果能夠模擬真實公路的形態(tài)特征,證明了該方法是有效的。 本論文面向山區(qū)公路單線矢量數(shù)據(jù)與地形柵格數(shù)據(jù)融合并增強(qiáng)可視化效果的需求,建立了相關(guān)的數(shù)學(xué)模型；參考隨機(jī)性優(yōu)化算法中的遺傳算法與蟻群算法,面向本研究問題的特點,設(shè)計求解數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化策略。實驗表明,本論文提出的山區(qū)公路矢量數(shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)融合策略是可行的,為矢量柵格數(shù)據(jù)融合理論提供一種新的思路。
【關(guān)鍵詞】：公路矢量數(shù)據(jù) 地形數(shù)據(jù) 隨機(jī)優(yōu)化 可視化融合 地形可視化
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P208
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 選題背景與研究意義13-14
• 1.1.1 選題背景13-14
• 1.1.2 研究意義14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述14-17
• 1.2.1 矢量柵格數(shù)據(jù)融合14-15
• 1.2.2 公路縱斷面選線方法15-16
• 1.2.3 隨機(jī)性優(yōu)化算法的發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• 1.2.4 小結(jié)17
• 1.3 研究目標(biāo)、內(nèi)容與擬解決的關(guān)鍵問題17-19
• 1.3.1 研究目標(biāo)17-18
• 1.3.2 研究內(nèi)容18
• 1.3.3 擬解決的關(guān)鍵問題18-19
• 1.4 研究方法和技術(shù)路線19-20
• 1.4.1 研究方法19
• 1.4.2 技術(shù)路線19-20
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)20-21
• 1.6 本章小結(jié)21-22
• 第二章 公路縱斷面線形優(yōu)化還原數(shù)學(xué)模型22-35
• 2.1 公路縱斷面優(yōu)化還原問題22-27
• 2.1.1 公路優(yōu)化還原問題解析22-23
• 2.1.2 數(shù)學(xué)模型建立以及算法選擇23-27
• 2.2 模型的變量設(shè)計與約束條件27-30
• 2.2.1 優(yōu)化變量設(shè)計27-28
• 2.2.2 變量約束條件28-30
• 2.3 模型的目標(biāo)函數(shù)30-34
• 2.3.1 模型目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計31-32
• 2.3.2 模型目標(biāo)函數(shù)的計算方法32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于遺傳算法與蟻群算法的公路縱斷面優(yōu)化還原35-54
• 3.1 公路初始縱斷面優(yōu)化還原方法35-38
• 3.1.1 公路中心線矢量數(shù)據(jù)高程獲取35-36
• 3.1.2 初始縱斷面方案計算36-38
• 3.2 基于遺傳算法的公路縱斷面優(yōu)化還原38-45
• 3.2.1 遺傳算法編碼設(shè)計與初始種群建立38-40
• 3.2.2 遺傳算法選擇算子40-41
• 3.2.3 遺傳算法交叉算子41-44
• 3.2.4 遺傳算法變異算子44-45
• 3.3 基于蟻群算法的公路縱斷面優(yōu)化還原45-50
• 3.3.1 蟻群算法的運(yùn)行策略45-46
• 3.3.2 蟻群算法初始網(wǎng)格以及信息素生成46-48
• 3.3.3 蟻群算法信息素更新策略以及選擇概率48-49
• 3.3.4 蟻群算法終止條件49-50
• 3.4 面向公路縱斷面設(shè)計還原的綜合算法50-51
• 3.4.1 遺傳算法與蟻群算法的運(yùn)行特點分析50-51
• 3.4.2 遺傳算法與蟻群算法的銜接策略51
• 3.5 山區(qū)公路相關(guān)配置信息51-53
• 3.5.1 山區(qū)公路豎曲線計算52
• 3.5.2 山區(qū)公路路面與邊坡數(shù)據(jù)計算52-53
• 3.6 本章小結(jié)53-54
• 第四章 相關(guān)參數(shù)確定及算例分析54-66
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)介紹以及預(yù)處理54-55
• 4.2 相關(guān)參數(shù)討論確定55-60
• 4.2.1 遺傳算法相關(guān)參數(shù)55-59
• 4.2.2 蟻群算法相關(guān)參數(shù)59-60
• 4.3 算法穩(wěn)定性以及可視化60-65
• 4.3.1 多次實驗結(jié)果對比分析60-62
• 4.3.2 可視化效果62-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第五章 總結(jié)與展望66-68
• 5.1 主要研究工作66-67
• 5.2 研究結(jié)論67
• 5.3 研究展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李清泉,李德仁;三維空間數(shù)據(jù)模型集成的概念框架研究[J];測繪學(xué)報;1998年04期

2 唐勇;用起伏度自動生成公路初始設(shè)計縱斷面[J];重慶交通學(xué)院學(xué)報;1987年04期

3 段海濱;王道波;于秀芬;;蟻群算法的研究現(xiàn)狀及其展望[J];中國工程科學(xué);2007年02期

4 翟梅梅;;基于蟻群算法的改進(jìn)遺傳算法[J];安徽理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年03期

5 付旭輝,康玲;遺傳算法的早熟問題探究[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2003年07期

6 丁建立,陳增強(qiáng),袁著祉;遺傳算法與螞蟻算法的融合[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;2003年09期

7 芮小平,盧亞輝,楊崇俊,張彥敏;矢柵一體化的三維地形可視化研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年20期

8 方丹,王茹,林輝;基于實數(shù)編碼的多算子演化遺傳算法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年13期

9 姚新;李國杰;;General Simulated Annealing[J];Journal of Computer Science and Technology;1991年04期

10 葛繼科;邱玉輝;吳春明;蒲國林;;遺傳算法研究綜述[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2008年10期

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本文編號：408551