田 晶, 任 畅, 王一恒, 熊富全, 雷英哲. 对生成stroke的自身最大适合策略的改进[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(9): 1209-1214. DOI: 10.13203/j .whu g is20140455
引用本文: 田 晶, 任 畅, 王一恒, 熊富全, 雷英哲. 对生成stroke的自身最大适合策略的改进[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(9): 1209-1214. DOI: 10.13203/j .whu g is20140455
tianjin g, renchan g, wangyihen g, xiongfu q uan, leiyin g zhe. imp rovementofself-best-fitstrate gyforstrokebuildin g[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(9): 1209-1214. DOI: 10.13203/j .whu g is20140455
Citation: tianjin g, renchan g, wangyihen g, xiongfu q uan, leiyin g zhe. imp rovementofself-best-fitstrate gyforstrokebuildin g[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(9): 1209-1214. DOI: 10.13203/j .whu g is20140455

对生成stroke的自身最大适合策略的改进

imp rovementofself-best-fitstrate gyforstrokebuildin g

  • 摘要: 道路网中的stroke是根据“ 好的连续性规律” 将路段连接形成 的 道 路 链。生 成 stroke通 常 作 为 道 路网综合、 拓扑分析、 示意性地图生成、 模式识别等研究的首要步骤。本文对自身最大适合策略进行了两个方面的改进: 第一,根据路段重要性来规定路段处理的顺序,而不是对路段进行随机处理;第二,对“ 最大适合” 的概念进行了扩展,定义满足连接条件且最重要的路段为其“ 最大适合” 的路段,而非转折角最小的路段。以深 圳市1∶1万道路网为实验数据进行了实验,从视觉认知与网络功能两个方面进行了评价。结果表明:( 1) 由 改进的自身最大适合策略生成的stroke一般而言是确 定 的;( 2) 在 视 觉 认 知 方 面,改 进 的 自 身 最 大 适 合 策 略 比每对最大适合策略更易形成较长并具有全局性的 stroke;( 3) 在网络功能方面,就平均水平而 言,改 进 的 自 身最大适合策略优于每对最大适合策略、 自身最大适合策略和自身适合策略;就单次结果而言,改进的自身最大适合策略次于自身最大适合策略和自身适合策略的最优解。

     

    Abstract: astrokeinaroadnetworkisdefinedasasetofoneormoreroadse gmentsinanon-branch-in g,connectedchain,accordin gtotheg oodcontinuit yp rinci p le.thestrokep la y sanimp ortantroleinroadnetworkg eneralization,to p olo gyanal y sis,p atternreco g nitionandschematicma pg eneration.thisp a p erdemonstrateswa y stoimp rovetheself-best-fitstrate gyintwoas p ects.oneisthatthep ro-cessin gorderofse gmentsisdeterminedbasedontheirimp ortanceratherthanrandomorder,anotherisextendin gthedefinitionofbest-fit,p ro p osin gthatse gmentwhichsatisf y in gtheconcatenationcrite-rionandthemostimp ortantse gmentisdefinedasthebest-fitse gmentinsteadofse gmentwiththesmallestdeflectionan g le.theshenzhenroadnetworkatthescaleof1∶10000wasusedasex p eri-mentaldata.anevaluationfromthevisualco g nitionandnetworkfunctionalit yp ointsofviewshowsthat:( 1) thestrokesetg eneratedb ythemodifiedself-best-fitstrate gyisusuall yuni q ue.( 2)fromthevisualco g nitionp ointofview,themodifiedself-best-fitstrate gyp erformsbetterthantheever y-best-fitstrate gy.inastrokesetg eneratedb ymodifiedself-best-fitstrate gythestrokesarenormall ylon g erandhavemoreg lobalp ro p erties.( 3)fromthenetworkfunctionalit yp ointofview,themodi-fiedself-best-fitstrate gyp erformsbetterthantheself-best-fitstrate gy,astheself-fitstrate gyandtheself-fitstrate gyintheex p eriment.

     

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