检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈占龙[1,2] 龚希[1] 吴亮[1] 安晓亚[2,3]
机构地区:[1]中国地质大学(武汉)信息工程学院,湖北武汉430074 [2]地理信息工程国家重点实验室,陕西西安710054 [3]西安测绘研究所,陕西西安710054
出 处:《测绘学报》2016年第3期362-371,共10页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica
基 金:国家自然科学基金(41401443;41201469);国家科技支撑计划(2011BAH06B04);地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2013-Z-4-1);测绘遥感信息工程国家重点实验室资助项目(13I02);中央高校基本科研业务费专项(CUGL130260)~~
摘 要:介绍了一种顾及尺度差异的复合空间对象的方向关系表达模型,及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系。采用分解思想,借鉴平衡传输问题的优化方法计算复合方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得不同尺度下的复合对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度复合空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。This article introduces a new model for direction relations between multiple spatial objects at multiple scales and a corresponding similarity assessment method.The model is an improvement of direction relation matrix,which quantitatively models direction relations on object scale,and by the idea of decomposition and means of the optimum solution of the transportation problem to solve the minimum conversion cost between multiple direction matrices,namely distance between a pair of matrices,thus quantified the difference between a pair of directions,finally obtain the similarity values between arbitrary pairs of multiple spatial objects and compare the results.Experiments on calculating similarity between objects at different scales show that the presented method is efficient,accurate,and capable of obtaining results consistent with human cognition.
关 键 词:多尺度 复合空间对象 方向相似度 方向关系矩阵 分解
分 类 号:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.43