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数字海图点群状特征的识别、量测与综合

陆毅 翟京生 杜景海 李树军

陆毅, 翟京生, 杜景海, 李树军. 数字海图点群状特征的识别、量测与综合[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(2): 133-139.
引用本文: 陆毅, 翟京生, 杜景海, 李树军. 数字海图点群状特征的识别、量测与综合[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(2): 133-139.
LU Yi, ZHAI Jingsheng, DU Jinghai, LI Shujun. Recognition,Measurement and Generalization for Point Cluster Features in Digital Nautical Chart[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(2): 133-139.
Citation: LU Yi, ZHAI Jingsheng, DU Jinghai, LI Shujun. Recognition,Measurement and Generalization for Point Cluster Features in Digital Nautical Chart[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(2): 133-139.

数字海图点群状特征的识别、量测与综合

详细信息
    作者简介:

    陆毅,硕士。现从事海洋测绘数据的处理及海洋地理信息系统研究。E-mail:lulutian@public.tpt.tj.cn

  • 中图分类号: P229.2;P285.7

Recognition,Measurement and Generalization for Point Cluster Features in Digital Nautical Chart

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出版历程
  • 收稿日期:  2000-11-19
  • 刊出日期:  2001-02-05

数字海图点群状特征的识别、量测与综合

    作者简介:

    陆毅,硕士。现从事海洋测绘数据的处理及海洋地理信息系统研究。E-mail:lulutian@public.tpt.tj.cn

  • 中图分类号: P229.2;P285.7

摘要: 空间分布特征的保持是点群自动综合的核心和难点所在,为此,本文定义了4个参量:分布范围、分布密度、分布中心和分布轴线,来描述点群目标的结构化信息。利用Delaunay三角网和Voronoi图两种模型,着重探讨了点群分布特征的识别和量测问题,并在识别与量测的基础上,通过Voronoi图的动态构建,给出了点群自动综合模型,通过实际岛群数据的检测,证明了模型的正确性与可行性。

English Abstract

陆毅, 翟京生, 杜景海, 李树军. 数字海图点群状特征的识别、量测与综合[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(2): 133-139.
引用本文: 陆毅, 翟京生, 杜景海, 李树军. 数字海图点群状特征的识别、量测与综合[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2001, 26(2): 133-139.
LU Yi, ZHAI Jingsheng, DU Jinghai, LI Shujun. Recognition,Measurement and Generalization for Point Cluster Features in Digital Nautical Chart[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(2): 133-139.
Citation: LU Yi, ZHAI Jingsheng, DU Jinghai, LI Shujun. Recognition,Measurement and Generalization for Point Cluster Features in Digital Nautical Chart[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2001, 26(2): 133-139.

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