GIS与地图信息综合基本模型与算法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

GIS与地图信息综合基本模型与算法PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 模型与算法概述1

1.1 模型的概念1

1.1.1 什么是模型1

1.1.2 模型的形式分类2

1.1.3 模型的影响因素4

1.1.4 主导因素模型4

1.1.5 模型的作用4

1.1.6 “替身”原理5

1.2 模型方法5

1.2.1 模型的多态性5

1.2.2 模型的功能分类6

1.3 信息模型6

1.3.1 概念层次上的信息模型7

1.3.2 逻辑层次上的信息模型7

1.3.3 物理层次上的信息模型7

1.4 处理模型8

1.5 模型化方法9

1.5.1 演绎法9

1.5.2 归纳法9

1.5.3 混合法9

1.6 模型化的认识论本质10

1.6.1 归纳推理10

1.6.2 演绎推理10

1.6.3 归纳与演绎的相互关系11

1.6.4 分析与综合在建模中的作用11

1.7 数学模型的建立与应用12

1.7.1 模型的理想化13

1.7.2 数学模型的选择14

1.7.3 数学模型中的量化与序化16

1.7.4 数学模型的构造过程16

1.8 常用的数学模型函数16

1.8.1 多项式函数16

1.8.2 幂函数22

1.8.3 指数函数23

1.9 Logistic函数25

1.9.1 Logistic函数的概念25

1.9.2 Logistic函数的主要特征26

1.9.3 Logistic模型的建立27

1.10 Gompertz函数34

1.10.1 Gompertz函数的基本原理34

1.10.2 Gompertz函数的主要特征35

1.10.3 Gompertz模型参数的确定（Davis 1962）36

1.10.4 Gompertz函数的几种变态37

1.10.5 Logistic函数与Gompertz函数的主要异同38

1.11 多因素模型的主要类型38

1.11.1 加法型38

1.11.2 乘法型39

1.11.3 数学模型的数据表示法41

1.12 地图信息结构模型42

1.12.1 地图与地理信息数学模型的不确定性42

1.12.2 模型在空间数据处理中的作用42

1.12.3 语义结构信息的形成44

1.12.4 实体间宏结构模型——空间拓扑结构模型44

1.13 地图信息变换模型49

1.13.1 算法与算子49

1.13.2 布尔算子50

1.13.3 实体图形处理算子55

1.14 地图信息综合中的主要算子体系56

1.14.1 艾克特（Eckert 1921，1925）综合算子56

1.14.2 萨里谢夫（Салищев 1944）综合算子56

1.14.3 苏霍夫（Сухов 1957）综合算子57

1.14.4 托普费尔（Topfer1974）综合算子57

1.14.5 麦克马斯特（McMaster，Shea 1983）综合算子57

第2章 GIS与地图信息综合概述59

2.1 引言59

2.2 地图综合研究的进展62

2.2.1 地图信息综合：数字地球的技术支撑63

2.2.2 综合概念模型的研究64

2.2.3 物体选取数学模型的研究65

2.2.4 图形化简算法的研究65

2.2.5 点群目标综合的研究65

2.2.6 线群目标综合的研究66

2.2.7 网络目标综合的研究67

2.2.8 面群目标综合的研究67

2.2.9 以地貌为代表的体状目标综合的研究68

2.2.10 分形法曲线综合问题68

2.2.11 存在的一些问题69

2.3 广义综合与狭义综合69

2.3.1 广义综合70

2.3.2 狭义综合70

2.3.3 地图综合不是自然淘汰71

2.4 基于现代数学的结构化综合的产生71

2.4.1 基于数据库的空间信息处理71

2.4.2 数理统计方法的引入71

2.4.3 开方根规律的创立72

2.4.4 图论与拓扑的强大支撑73

2.5 孕育分形学、受益分形学74

2.5.1 B.B.Mandelbrot与分形学74

2.5.2 分形学源于地图学74

2.5.3 地图内容是典型的分形对象74

2.5.4 分形方法作为新的空间分析模型75

2.5.5 三维地形特征和复杂性度量75

2.5.6 分析、评价土地类型和城市变化75

2.5.7 分形分析与数字图像处理75

2.5.8 地图曲线长度量测75

2.5.9 空间数据的分形压缩76

2.6 GIS与空间数据库的多尺度问题76

2.6.1 多尺度的概念76

2.6.2 多尺度的实现途径77

2.6.3 多分辨率空间数据模型的研究现状和存在的问题81

2.7 地理信息综合的使命81

2.7.1 抽象概括——科学认知的一种重要途径81

2.7.2 认识客观世界的学科领域观81

2.7.3 地图综合——抽象概括原理在地图信息处理中的应用82

2.8 地图信息的自动综合是一个国际难题82

2.8.1 地图数据处理的广泛代表性82

2.8.2 地图信息构模的难度82

2.8.3 自动综合阻碍着GIS模型的建立与应用82

2.8.4 空间思维的多维性：计算机视觉原理的体现83

2.8.5 人工智能的应用也遇到了很严重的障碍83

2.9 地图综合的基本途径85

2.9.1 人机交互综合方法85

2.9.2 人工神经元网络法86

2.9.3 基于模型的自动地图综合方法：总体选取、结构实现、实体塑造86

2.9.4 基于规则的自动综合方法86

2.9.5 增强智能法（Amplified Intelligence）87

2.9.6 分形学方法87

2.9.7 小波分析法的应用前景89

2.10 地图信息综合与可视化90

2.10.1 机助制图与地图综合的关系90

2.10.2 影响地图自动综合的主要因素及其计算机表达90

2.10.3 地图综合与格式塔91

2.10.4 地图综合与美学92

2.10.5 地图综合与协同学96

2.11 地图综合算子（自动综合过程的子过程）的分解98

2.11.1 综合算子扫视98

2.11.2 综合算子的再综合：算子分类99

2.12 地图综合与数据压缩99

2.12.1 数据压缩的意义99

2.12.2 地图综合与数据压缩之间的关系100

第3章 空间信息的典型代表——GIS与地图信息101

3.1 空间的概念101

3.1.1 哲学空间101

3.1.2 数学空间101

3.1.3 物理空间101

3.1.4 地理空间102

3.2 空间数据的概念和内容102

3.2.1 空间数据的概念102

3.2.2 空间数据的内容104

3.3 空间数据的主要表达形式105

3.3.1 基于矢量的图形信息105

3.3.2 基于表格的统计信息105

3.3.3 基于图像（栅格）的遥感信息105

3.3.4 基于网格（观测站）的环境监测信息106

3.3.5 基于网格或栅格的DEM（DTM）信息106

3.3.6 空间数据的几何分类106

3.3.7 空间数据的四种主要数据文件形式106

3.3.8 空间数据的主要应用107

3.4 空间数据的计算机表示107

3.4.1 矢量方法107

3.4.2 栅格方法108

3.4.3 矢栅数据的一体化处理118

3.5 从数据到信息120

3.5.1 信息与数据120

3.5.2 数据分类121

3.5.3 从数据到信息的转换121

3.6 数据的逻辑单位与物理单位122

3.7 主要数据关系123

3.7.1 语义关系123

3.7.2 基于刚体几何的度量关系125

3.7.3 基于弹性几何的拓扑关系128

3.7.4 两种空间关系的紧密联系132

3.8 专题（非空间）数据132

3.8.1 专题（非空间）数据的概念132

3.8.2 基于规则点集的均匀网格系统134

3.8.3 多边形系统（目标相关（Object-related）系统）135

3.8.4 拓扑数据模型新例——TIGER系统138

3.8.5 图形数据结构的选择140

第4章 地图自动综合的数据库支撑141

4.1 地图数据库对地图信息自动综合的主要支撑点142

4.2 数据模型支撑142

4.2.1 层次模型及其物理实现142

4.2.2 网状模型及其物理实现144

4.2.3 关系模型146

4.3 基于地理实体的信息组织147

4.3.1 基本地形信息147

4.3.2 空间关系信息148

4.3.3 复杂物体关系148

4.3.4 专题属性信息148

4.3.5 实体信息的集成化管理148

4.4 地图基础数据库中基本关系的建立149

4.4.1 定性关系的建立150

4.4.2 定位关系的建立150

4.4.3 拓扑关系的建立152

4.4.4 其他关系问题153

4.5 复杂（复合）物体处理功能153

4.5.1 现有的数据模型在非标准应用中的局限性153

4.5.2 概念与意义154

4.5.3 复杂（复合）物体的定义154

4.5.4 复杂物体信息构成155

4.5.5 复杂物体的生成156

4.5.6 复杂物体中关系的编辑156

4.5.7 复杂物体树／网结构的建立157

4.5.8 复杂物体检索158

4.6 地图数据库的多准则信息检索159

4.6.1 意义159

4.6.2 原始信息检索（常规检索）160

4.6.3 集合的布尔运算165

4.6.4 定性检索的布尔组合168

4.6.5 定位（开窗）检索的布尔组合168

4.7 拓扑（智能）检索172

4.7.1 拓扑的概念173

4.7.2 拓扑关系的地理意义175

4.7.3 拓扑关系的基本类别175

4.7.4 Corbett拓扑理论与图形信息检索（Egenhofer等 1990）175

4.8 狭义拓扑检索177

4.8.1 简单拓扑检索算子177

4.8.2 复杂拓扑检索算子178

4.9 广义拓扑检索180

4.9.1 地理数据中的模糊关系180

4.9.2 缓冲区——表达邻近度的一种手段180

4.9.3 广义拓扑检索的基本类型182

4.9.4 广义拓扑检索的实现模式183

4.9.5 广义拓扑检索示例187

第5章 地图自动综合的总体选取（构思）模型193

5.1 引论194

5.1.1 地图信息综合概念的扩充194

5.1.2 综合算法与智能综合领域中的基本对策194

5.1.3 地图综合与计算机视觉195

5.1.4 解决问题的途径195

5.2 非线性科学与地学信息处理196

5.2.1 非线性科学的本质特点196

5.2.2 什么是混沌197

5.2.3 地学中的非线性事物与现象198

5.3 空间信息处理中的主要非线性方面199

5.3.1 空间信息处理对象的非线性特征199

5.3.2 分解与综合199

5.3.3 系统综合的新工具：协同学200

5.3.4 地图内容要素的分形特性201

5.3.5 空间信息多尺度变化的非线性问题201

5.3.6 空间信息处理方法的非线性特征202

5.4 地图信息综合主要模型概述202

5.4.1 Nickerson＆Freeman（1986）模型202

5.4.2 Brassel＆Weibel（1988）模型203

5.4.3 McMaster＆Shea模型（1988）204

5.5 地图信息综合的基础理论：广义综合概念模型205

5.5.1 地图综合的本质——对客观世界的科学认识205

5.5.2 地图综合的触发动因207

5.5.3 地图综合的对象207

5.6 地图自动综合的基本技术方法：三级结构化综合的实现模型208

5.6.1 时空环境与技术方法的分解208

5.6.2 三级结构化综合模型的概念209

5.6.3 三级结构化综合模型的实现途径210

5.6.4 结构化信息综合的继续研究211

5.7 总体选取（构思）模型的实现212

5.7.1 地图信息抽象与表达尺度212

5.7.2 地图比例尺的主导作用212

5.7.3 地图载负量总体模型的建立213

5.7.4 地图载负量的总体变化规律217

5.8 地理目标选取方法简述219

5.8.1 回归模型220

5.8.2 开方根规律（Radical Law，Wurzelgesetz）220

5.8.3 Srnka多因子指数模型220

5.8.4 基于分形分析的开方根模型221

5.9 阶差等比数列双准则选取模型222

5.9.1 原等比数列222

5.9.2 阶差等比数列222

5.9.3 高阶等比数列222

5.9.4 阶差等比数列通项式的建立223

5.9.5 基于阶差等比数列的双准则选取模型225

5.9.6 幂律与地图阅读226

5.9.7 等比数列选取模型的基本原理227

5.9.8 选取密度表的建立229

5.9.9 选取表若干数学性质的归纳235

5.9.10 选取表（矩阵）的应用239

5.9.11 选取表的动态调整问题241

5.9.12 选取表参数分级的加密插值问题241

5.9.13 选取表在计算机环境下的实现243

第6章 扩展分维模型与地图内容的总体选取247

6.1 复杂性与简单性247

6.2 部分地理分形248

6.2.1 河流分形248

6.2.2 河系（河网）分形249

6.2.3 海岸线分形249

6.2.4 城市分形（城市边界的变迁）250

6.3 分形学与地图学251

6.3.1 基于分形理论的地图自动综合252

6.3.2 分形理论和方法在地图综合中的应用范围252

6.3.3 需进一步研究的问题253

6.4 分形的两大类别：规则分形与随机分形（统计分形）253

6.4.1 规则分形253

6.4.2 随机分形255

6.5 分形的结构与存在层次256

6.6 分数维的扩展问题257

6.6.1 自然界分数维的尺度依赖性257

6.6.2 分维扩展的必需性257

6.6.3 扩展分维函数的理论基础259

6.6.4 建立分维函数的数值途径263

6.7 扩展分维模型的拟合265

6.7.1 Logistic模型拟合266

6.7.2 Gompertz模型拟合267

6.7.3 二次有理函数法268

6.7.4 对地图载负量观测数据的拟合271

6.7.5 扩展分维函数的结构分析271

6.8 分形体的双参数描述274

6.8.1 曲线的层次结构274

6.8.2 曲线特征的双参数描述276

6.9 基于扩展分维的地图内容的总体选取280

6.9.1 国家系列比例尺地形图与极限地图载负量280

6.9.2 图形信息的自动分形演绎281

第7章 地图自动综合的结构实现（构图）模型285

7.1 空间邻近关系的数学工具——Voronoi图286

7.2 点群目标的结构化描述与综合途径287

7.2.1 点群目标的概念287

7.2.2 目标个体信息的抽象287

7.2.3 目标间关系的建立：多层凸壳嵌套287

7.2.4 剥壳法在描述点群结构中的应用290

7.2.5 目标个体的区域地位评价291

7.3 点群的全局性结构综合——凸壳层的减少与合并291

7.3.1 合并层数的确定292

7.3.2 凸壳层合并算法292

7.4 点群目标选取总数的确定292

7.4.1 一般开方根规律293

7.4.2 分形扩充开方根规律293

7.4.3 目标选取总数在选取层上的分配293

7.4.4 目标在新结构层上的最终选取293

7.5 明显非凸点集的近似凸化294

7.5.1 用最小张树法分离黏连点集294

7.5.2 用Delaunay三角网分离混杂点集294

7.6 河系的结构化描述与河流的选取295

7.6.1 基于河段的河系数据组织295

7.6.2 基于河流实体的河系数据组织298

7.6.3 河网等级树结构的建立303

7.6.4 河系树结构建立举例305

7.6.5 河网树结构的检索308

7.6.6 结构化信息对河流选取的支撑308

7.6.7 河网密度与河流选取的关系309

7.7 面群目标的结构化描述与综合途径（以建筑物综合为例）312

7.7.1 街道实体形成与复杂物体管理312

7.7.2 城市平面图形的结构化描述313

7.7.3 以苏霍夫（В.N.Сухов）为代表的苏联学者对解析法地图综合的历史贡献314

7.8 地貌形态的结构化综合途径315

7.8.1 地貌形态的数学描述315

7.8.2 地貌结构的等高线树描述323

7.8.3 地貌形态的DTM描述331

7.8.4 DTM生成的密集窗口等高线束矢量合成法334

7.8.5 地貌形态等高线表示的某些特征342

7.8.6 基于地性线的显式结构化综合349

7.8.7 国外学者对结构化地貌形态自动综合原理和方法的评价358

7.8.8 基于地貌高程带的地貌形态自动综合359

7.8.9 苏联学者对地貌综合的历史贡献回顾361

第8章 空间数据处理中的插值问题367

8.1 插值的基本原理368

8.2 多项式插值368

8.2.1 代数多项式插值369

8.2.2 埃尔米特（Hermite）带导数插值376

8.3 斜轴抛物线光滑插值377

8.3.1 曲线插值与计算机绘图的要求377

8.3.2 一些主要的光滑插值方法378

8.3.3 斜轴抛物线插值的提出378

8.3.4 斜轴抛物线插值的基本思想379

8.3.5 两种基本插值类型380

8.3.6 斜铀抛物线方程的建立382

8.3.7 解三次方程的卡当公式384

8.3.8 解三次方程的盛金公式386

8.3.9 卡当公式与盛金公式的联合计算试验387

8.3.10 用卡当公式和盛金公式计算斜轴抛物线横轴转角387

8.3.11 斜轴抛物线的插值过程391

8.3.12 用典型数据做光滑插值试验393

8.3.13 对其他典型图形的光滑试验393

8.3.14 多单位联合曲线光滑绘图试验395

8.3.15 学者们对斜轴抛物线光滑插值的评价395

8.3.16 结论396

8.4 二次有理插值396

8.4.1 有理函数的概念397

8.4.2 二次有理逼近的最小二乘法399

8.4.3 二次有理逼近的五特征点法404

8.4.4 二次有理逼近的五分段和值法407

8.4.5 三种逼近方法的比较412

8.4.6 基于给定结点的二次有理插值：滑动五结点插值法413

8.4.7 结语414

8.5 包含全部原始数据点的四边形网DEM插值415

8.5.1 原始数据点的规则化处理：不规则四边形（拓扑矩阵）法415

8.5.2 四边形网络法构网的数学原理415

8.5.3 四边形网的构网过程416

8.5.4 DEM高程插值419

8.6 曲线拟合与曲面拟合419

8.6.1 曲线拟合419

8.6.2 曲面拟合421

第9章 地图自动综合的实体综合（塑造）模型425

9.1 引言425

9.1.1 图形信息处理的难度425

9.1.2 自动综合的实体图形塑造是一个创造性过程426

9.1.3 本章研究的主要对象——线状目标综合426

9.1.4 使用当前综合算法的困难426

9.1.5 寻找新的参考表示法和与之相应的综合工具426

9.2 地理实体轮廓图形主要特征的确定427

9.2.1 曲线形态的层次结构428

9.2.2 曲线的自动分段428

9.2.3 曲线顶点的评价430

9.3 图形信息综合的基本途径430

9.4 面向信息的综合431

9.4.1 基本概念431

9.4.2 地图信息的测度方法432

9.4.3 Shannon信息论在地图综合中应用的若干问题与困难435

9.4.4 面向信息的综合应用举例436

9.4.5 Douglas-Peucker算法的若干异常（毋河海2004a）438

9.4.6 三维地貌综合举例（Gottschalk 1972；Weber 1982）439

9.5 滤波法综合439

9.5.1 原理与方法439

9.5.2 D-P算法与滤波法的比较441

9.5.3 线划综合的频谱技术442

9.5.4 小波分析法442

9.6 启发式综合444

9.6.1 启发式（Heuristics）的概念444

9.6.2 地图信息的启发式综合445

9.6.3 地图综合与视觉思维445

9.6.4 综合操作的分解模式446

9.6.5 结构化综合的计算机视觉与智能性问题446

9.6.6 启发式综合的基本过程446

9.6.7 曲线综合的Perkal限差带法447

9.6.8 最小有效面积删除法449

9.7 三种基本综合途径的比较450

9.8 基于多叉树结构的曲线综合算法（毋河海2004a）451

9.8.1 D-P算法第一个问题的改进途径451

9.8.2 D-P算法第二个问题的改进途径451

9.8.3 基于多叉树结构的曲线综合453

9.9 基于扩展分维原理的曲线综合方法（毋河海2010）456

9.9.1 建立量测尺度S（或ε）与量测结果L之间关系的方法457

9.9.2 可变分维值的确定458

9.9.3 观测尺度与地图比例尺关系的建立461

9.9.4 河流生存比例尺的确定461

9.9.5 河长L与合理比例尺M之间关系的建立463

9.9.6 综合限差ε的确定464

9.9.7 Mmax选定对后继Lc和ε的影响464

9.9.8 综合试验举例465

9.9.9 对综合结果的初步评定465

9.10 面群目标的图形概括467

9.10.1 图形合并的矢量方法467

9.10.2 图形合并的栅格方法468

9.10.3 街区信息的仿射变换469

9.10.4 MORGEN结点度评估法470

9.10.5 城市街网综合的逻辑层次472

9.10.6 街区内物体的特征描述473

9.10.7 两合并物体在合并侧（内侧）的图形特征474

9.10.8 建筑物几何图形合并的方向与算法475

9.10.9 平面图形合并示例476

9.10.10 若干建筑物轮廓点集最小外接矩形的生成示例478

9.11 属性信息的综合478

9.11.1 专题属性数据的基本范畴479

9.11.2 专题属性数据的语义信息综合479

9.11.3 专题属性数据的相关图形信息综合480

9.11.4 专题属性数据的定量综合480

9.11.5 属性图层的叠加480

9.11.6 窄狭区域的识别与处理481

9.11.7 专题属性数据综合与空间数据综合的关系482

参考文献483

索 引548