用于数字地图自动综合的多边形合并算法

浅谈地图制图综合方法在数字化时代的今天，地理信息系统已成为空间信息分析应用的主要工具，但空间信息在GIS中的最好表示方式仍然是地图。

本文以地图制图的理论为基础，提出了地图制图综合的几种方法，希望对相关人士有所帮助。

标签：地图自动综合概念模型模型算法1前言地图自动综合的研究从上世纪60 年代就开始了。

最初的研究内容是将地图目标看作简单的几何实体进行操作，如Douglas 和Peucker 进行的线目标化简算法；Topfer 和Pillewizer 的对点、面群目标的选取等。

这些算法使得地图综合的问题得到简化，使得计算的运算量大大的减少；但同时也带来了一些不可忽视的问题，例如不能反映制图综合的约束条件以及不能完全满足基于GIS 下的地图综合的需要。

此后，众多的制图学者进行了多方面的探讨，提出了许多有建设性的理论和方法。

2地图自动综合方法2.1交互式综合在交互式综合中，低层次的任务由软件执行，高层次的任务由人来实现和控制。

交互式方法基于友好的用户界面，用户可以在系统选项中轻松地漫游，选择要被综合的对象和综合所用到的工具。

一个交互式综合方法要成功，最重要的是它不仅仅代替了制图员的笔，而且真正使用户能够在一个高层次上对综合做出决策，也就是说，系统必须能够放大人类的智能。

因此这种方法又叫做“放大智能方法。

”2.2批处理式综合地图自动综合主要批处理方法：面向信息综合、滤波法、启发式综合和分形学方法、小波分析法等。

面向信息综合的基本思想：在原图上找出信息密度（单位面积信息量）太大且因此不能保证缩小后的地图的视觉易读性的位置。

通过在该处改变制图目标，使目标概率增加，从而使信息量减少。

面向信息的综合大都是研究地图的总体信息，甚至基本上只涉及关于一幅图的平均信息量，然而对于具体的综合操作来说，更为重要的是单个制图目标的信息。

滤波是对以周期振动为特征的一种现象的一定频率范围的减弱或抑制。

当低通滤波时，地图信息的局部高频被消除；当高通滤波时，地图信息的局部低频被消除。

fme多个多边形合并FME是一种功能强大的空间数据转换工具，它可以处理和合并多个多边形。

本文将介绍如何使用FME合并多个多边形，并探讨合并后的多边形的特点和应用。

我们需要了解多边形的基本概念。

多边形是由一系列有序的线段组成的封闭图形，它可以是简单多边形或复杂多边形。

简单多边形是不自交的多边形，而复杂多边形则可以是自交的。

在空间数据中，多边形常用于表示地物的边界或区域。

在FME中，可以使用多种方式合并多个多边形。

一种常用的方法是使用Union操作符，它可以将多个多边形合并为一个单一的多边形。

合并后的多边形将包含原始多边形的全部边界，并且不会有重叠或缺失的部分。

这种合并方式适用于简单多边形和复杂多边形。

除了Union操作符，FME还提供了其他一些操作符和功能，可以用于合并多个多边形。

例如，可以使用Buffer操作符将多个多边形扩展为缓冲区，然后使用Dissolve操作符将缓冲区合并为一个多边形。

这种方法适用于需要合并附近区域的情况。

合并多个多边形可以有多种应用场景。

首先，合并可以简化空间数据的管理和分析。

通过将多个多边形合并为一个，可以减少数据的复杂性，提高数据处理效率。

其次，合并可以用于创建新的地理区域。

例如，在城市规划中，可以将多个小区域合并为一个大区域，以便更好地管理和规划城市发展。

此外，合并还可以用于计算多个多边形的总面积或周长，以及进行空间分析和决策支持。

然而，需要注意的是，合并多个多边形可能会导致一些问题。

首先，合并后的多边形可能会变得非常复杂。

如果原始多边形的边界非常不规则或包含大量的顶点，合并后的多边形可能会变得非常复杂，使数据处理和分析变得困难。

其次，合并可能导致信息的丢失或歧义。

如果原始多边形之间存在重叠或相交的部分，合并后的多边形可能无法准确表示原始多边形的边界。

因此，在进行合并操作时，需要仔细考虑数据的特点和需求，并进行适当的处理和校验。

FME是一种强大的空间数据转换工具，可以用于合并多个多边形。

多重合并区域计算
多重合并区域计算是指在二维平面上给定多个区域，并计算它们的合并结果。

常见的应用场景包括图像处理、地理信息系统等领域。

具体的计算方法可以根据需求选择不同的算法。

下面介绍几种常用的多重合并区域计算算法：
1. 基于边界的算法：首先计算每个区域的边界，并将边界进行合并。

合并的方法可以是简单的相交或者融合。

这种算法适用于区域边界明确的情况。

2. 基于像素的算法：将每个区域表示为二值图像，通过对图像进行像素级的操作实现合并。

常见的操作包括逻辑运算（如并、交、补等）、图像融合等。

这种算法适用于区域以像素为基本单位的情况。

3. 基于图的算法：将每个区域表示为图的节点，并通过图的遍历和连接操作实现合并。

常见的算法包括最小生成树、最大流、最短路径等。

这种算法适用于区域之间存在复杂连接关系的情况。

4. 基于分割的算法：将整个平面划分为若干个区域，并通过区域的分割和合并操作实现最终的合并结果。

常见的算法包括分层聚类、区域生长等。

这种算法适用于区域个数较多且结构复杂的情况。

无论采用哪种算法，其关键是确定合并的规则和条件，以及对结果的评估和优化。

这需要根据具体的应用场景和需求进行调整和改进。

多边形配准算法是指通过一定的算法和技巧，将两个或多边形进行对齐和匹配的过程。

在计算机视觉和图形处理领域，多边形配准是一项非常重要的技术，广泛应用于图像处理、计算机图形学、地理信息系统等领域。

多边形配准算法的目标是将两个多边形的顶点进行对应，使得它们的形状和位置尽可能相似或完全一致。

具体来说，多边形配准算法通常包括以下几个步骤：
1. 多边形表示：首先需要将多边形表示为数学模型，常用的表示方法有平面几何表示法和参数化表示法等。

2. 特征提取：提取多边形的特征点、线、面等几何特征，以便进行匹配。

常用的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。

3. 特征匹配：根据提取出的特征点，进行特征匹配，找出两个多边形之间的对应关系。

常用的特征匹配方法有暴力匹配、RANSAC、最小二乘法等。

4. 变换模型估计：根据匹配的特征点，估计多边形的变换模型，包括平移、旋转、缩放等。

常用的变换模型估计方法有奇异值分解（SVD）、广义最小二乘法等。

5. 多边形配准：根据估计出的变换模型，对原始多边形进行变换，使其与目标多边形对齐和匹配。

常用的变换方法有仿射变换、透视变换等。

多边形配准算法的精度和稳定性对于实际应用非常重要。

为了提高精度和稳定性，可以采用更精确的特征提取和匹配方法、改进变
换模型的估计方法等技术手段。

同时，也需要针对具体的应用场景和需求，设计合适的算法和参数，以满足实际需求。

数字电子地图制作中的测绘技术与数据融合方法数字电子地图制作是现代测绘技术与数据融合的产物。

测绘技术的发展使得地图的制作更加精确和高效，而数据融合方法则为地图中的信息提供了更多种类和更全面的表现形式。

在数字电子地图的制作过程中，测绘技术起着至关重要的作用。

传统的测绘方法主要依靠人工地面测量，这种方式耗时耗力且不精确。

而现代测绘技术采用了各种先进的设备和技术手段，如全站仪、卫星定位系统等，大大提高了地图制作的效率和精度。

其中，全站仪是测绘中最常用的仪器之一。

全站仪通过激光测距仪和角度测量系统，能够准确测量目标点的坐标和角度，从而生成地图所需的基本数据。

全站仪的高精度和高效率使其成为现代地图制作过程中的重要工具。

除了测绘技术外，数据融合方法也是数字电子地图制作不可或缺的一部分。

数据融合方法可以将多个不同来源的数据进行整合和合并，以获得更加全面和准确的地图信息。

数据融合方法有多种形式，其中一种常见的方法是图像融合。

图像融合通过对不同分辨率、不同传感器获取的图像进行处理和融合，得到更清晰、更全面的地图。

这种方法在卫星图像处理和遥感技术中得到广泛应用。

此外，地理信息系统（GIS）也是数字电子地图制作中常用的工具之一。

GIS能够将各种地理数据进行整合、分析和展示，为地图制作提供更多功能和应用场景。

通过GIS，地图制作者可以将不同类型的数据融合在一起，形成更为丰富和有价值的地图产品。

在数据融合方法的应用过程中，需要考虑数据的质量和一致性。

不同数据来源可能存在误差和偏差，因此在数据融合过程中，需要进行数据质量评估、数据配准和精度控制等工作，以保证地图的准确性和可靠性。

此外，随着人工智能技术的不断发展，数据融合方法在数字电子地图制作中的应用也在不断扩展。

利用深度学习等人工智能技术，可以实现对多源数据的智能融合和分析，从而得到更加精确和全面的地图信息。

综上所述，数字电子地图制作中的测绘技术与数据融合方法具有重要意义。

第九章 多边形叠合1 原始数据启动项目\gis_ex\student\ex09.apr，进入View1，可以看到“高程”、“地块”二个多边形专题（见图9-1）。

打开专题属性表“Attribute of 高程”，可以看到该属性表有字段Hight，表示该多边形的最大高程。

打开专题属性表“Attribute of 地块”，可以看到该属性表有Landuse，Value，Class等字段，分别表示土地使用、估计财产、地基类型等属性。

到Project Window单击Tables，按Open按钮打开独立属性表“found.dbf”（如果没有found.dbf，可点击Add，选择\gis_ex\ex09\found.dbf），该表有Class，Para二个属性，表示地基类型和损失系数。

本例为一个假设的洪水淹没损失估计，损失与如下因素有关：1）地形高程，高程值大于500米的范围不受洪水淹没，由高程多边形的最大高程属性（Hight）决定。

2）土地使用，只对住宅用地分析，由地块多边形的土地使用属性（Landuse）决定。

3）地基类型，房屋的损失在差地基上比好地基大，由地基—损失参数表（found.dbf）中的地基类型（Class）和损失系数（Para）决定。

4）地块上居民的财产，由地块的估计财产属性（Value）决定。

图9-2为地块属性表和地基—损失参数表的逻辑关系。

图9-1 View1的显示2 数据处理过程2．1 计算地块财产密度。

打开专题属性表“Attribute of 地块”，选用菜单Table / Start Editing，激活字段名V_a，选用菜单Field / Calculate...，出现提示：[ V_a ] =[Value] / [Area]按OK键结束，可以看到字段V_a被赋值。

选用菜单 Table / Stop Editing，对随后的提示回答yes，保存所作的编辑，结束专题属性表“Attribute of 地块”的编辑状态。

一种连续直线自动合并为多边形的算法
胡最
【期刊名称】《地理空间信息》
【年(卷),期】2010(008)002
【摘要】在地图矢量化或自动综合过程中经常需要处理连续直线融合为多边形的问题.在GIS程序开发的实践过程中提出了一种高效的自动合并算法.实验结果表明,该方法具有高效、准确的特点,可应用于矢量化、多边形自动综合等场合,具有一定的实践推广价值.
【总页数】3页(P52-53,56)
【作者】胡最
【作者单位】衡阳师范学院资源环境与旅游管理系,湖南,衡阳,421008
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.一种连续轮廓组的多边形逼近与匹配算法 [J], 付宜利;董志远;高文朋;王树国
2.一种任意多边形窗口的直线裁剪算法 [J], 徐炜
3.一种改进的多边形数据内点自动生成算法 [J], 卢浩;钟耳顺;王天宝;王少华
4.一种基于平面扫描的弧段分割与多边形自动构建算法 [J], 刘岳峰;孙鹰;张凯;陈越
5.一种基于拓扑信息的多边形数据自动生成算法 [J], 卢浩;钟耳顺;王天宝;王少华
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多边形叠加分析的实施步骤1. 简介多边形叠加分析是一种常见的地理信息系统（GIS）分析方法，用于研究和比较多个多边形之间的空间关系。

通过叠加分析，可以确定多个多边形之间的重叠部分、求取交集面积等信息，对于土地利用规划、环境评估等领域有着广泛的应用。

2. 数据准备在进行多边形叠加分析之前，首先需要准备好相关的数据。

以下是数据准备的主要步骤：•收集多边形数据：多边形数据可以来自于各种来源，比如地理数据采集仪、卫星图像解译等。

确保数据的准确性和完整性是非常重要的。

•数据整理和预处理：对收集到的多边形数据进行整理和预处理，将其转换成可识别的格式，比如ESRI Shapefile、GeoJSON等。

•空间参考系统：检查数据的空间参考系统，并确保所有数据具有一致的投影和坐标系统。

3. 数据分析工具在进行多边形叠加分析之前，需要选择合适的数据分析工具。

以下是常用的工具和软件：•ArcGIS：ArcGIS软件是一种常用的GIS软件，提供了丰富的空间分析功能，包括多边形叠加分析。

•QGIS：QGIS是一种免费开源的GIS软件，也提供了多边形叠加分析的功能。

•Python：Python是一种常用的编程语言，在Python中可以使用一些开源的库（如Geopandas、Shapely等）来进行多边形叠加分析。

4. 多边形叠加分析步骤多边形叠加分析主要包括以下几个步骤：4.1 数据导入将准备好的多边形数据导入到所选择的分析工具中。

可以使用工具提供的导入功能，将数据导入到软件的数据框架中。

4.2 叠加分析设置在进行叠加分析之前，需要设置叠加分析的参数和选项。

例如，确定要分析的图层、选择叠加操作（如求交集、求并集等），以及其他可选参数。

4.3 进行叠加分析根据设置的参数和选项，开始进行叠加分析。

分析结果将生成一个新的图层，其中包含了多边形的叠加结果。

4.4 空间关系分析在得到叠加结果后，可以进行更加详细的空间关系分析。

比如，计算各个多边形的重叠面积、判断多边形是否相交等。

基于集群MPI 的图层级多边形并行合并算法范俊甫1,2，马廷1，周成虎1，季民3，周玉科1，许涛1,2（1.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京100101；2.中国科学院大学，北京100049；3.山东科技大学测绘学院，青岛266590）摘要：在集群环境下，基于MPI 并行编程模型和OGC 简单要素规范进行并行多边形合并时，需要处理叠加图层间要素的“多对多”映射关系，由于空间上相邻的多边形在要素序列上并不一定连续，导致无法按要素序列为子节点分配任务，给并行任务映射带来了困难。

本文以集群环境下的并行多边形合并算法为研究对象，通过比较叠加分析中两种多边形映射关系对算法并行化带来的影响，基于R 树空间索引、MySQL 精确空间查询，以及MPI 通信机制，提出了6种不同的并行任务映射策略；通过实验分析和比较了6种策略的优劣。

结果显示：基于R 树预筛选的直接合并策略，在各算法中具有最高的串行计算效率和优秀的并行性能表现。

虽然MySQL 精确空间查询的预筛选过程较为耗时，但可有效地过滤掉不真正相交的多边形，从而提高合并操作的效率。

因此，在集群MPI 环境下，基于R 树和MySQL 精确空间查询的预筛选策略是解决并行任务映射难题，实现图层级多边形并行合并算法的有效途径。

关键词：多边形合并；预筛选；任务映射；并行计算；MPI 通信DOI:10.3724/SP.J.1047.2014.005171引言矢量数据叠加分析将原始要素分割生成新的要素，新要素综合了原来两层或多层要素所具有的属性[1-2]。

其中，多边形叠加分析包括差、交、并、异4种基本操作和交集取反、更新、标识、空间连接等衍生操作，具有高算法复杂度和计算时间密集性的特点[3]，是矢量数据叠加分析的核心问题[4-6]。

多边形叠加合并在GIS 分析矢量缓冲区合并计算、制图综合中并非多边形的简化合并，其在土地利用分析、地籍管理等诸多空间分析工具、制图以及行业应用中使用广泛。

qgis 多边形面积计算概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文旨在介绍QGIS（Quantum GIS）在多边形面积计算中的应用方法和工具。

多边形面积计算是地理信息系统中常见的任务之一，它对于土地测量、环境规划和资源管理等领域具有重要意义。

QGIS作为一款开源的地理信息系统软件，提供了丰富的功能和工具，可以方便地进行多边形面积计算。

通过深入了解QGIS 的使用原理和方法，可以更好地发挥其优势并加快多边形面积计算的速度与精度。

1.2 问题背景在很多实际应用场景中，需要对不规则形状的区域进行面积计算。

传统的测量方法通常耗时且容易出现精度问题。

而QGIS作为一个先进的地理信息系统软件，在处理空间数据和测量分析方面表现出色。

因此，借助QGIS进行多边形面积计算已成为许多专业人士首选的方法。

1.3 研究目的本文主要旨在探索并详细介绍在QGIS中进行多边形面积计算的方法和步骤，使读者能够快速掌握这一技术，并能应用于实际工作中。

同时，通过对多个实例的分析，展示QGIS在多边形面积计算上的优势和适用范围。

最后，本文也将探讨可能存在的问题，并提出改进建议，以促进该领域的深入研究和应用。

请做好格式清晰明了排版2. QGIS简介:2.1 QGIS定义:QGIS是一个免费、开源的地理信息系统软件，全称为Quantum Geographic Information System。

其目标是为用户提供强大而易于使用的GIS 工具，可以用于查看、编辑和分析地理空间数据。

QGIS是由全球众多志愿者贡献代码，并以GNU通用公共许可证授权发布。

2.2 QGIS在地理信息系统中的作用:作为一款功能强大的地理信息系统软件，QGIS能够处理各种类型的空间数据，并且具备广泛的功能和工具，可用于制图、数据编辑、数据管理、空间分析等任务。

通过QGIS，用户可以浏览和可视化地理数据，进行地图制作和空间查询，从而帮助用户更好地理解和分析它们所研究区域的特征。

专利名称：用于自动整合数字地图系统的系统
专利类型：发明专利
发明人：拉尔斯·艾尔斯特鲁普·拉斯马森,延斯·艾尔斯特鲁普·拉斯马森
申请号：CN200480034374.X
申请日：20041122
公开号：CN1882937A
公开日：
20061220
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明揭示一种用于将一数字地图系统与一源文档相整合的方法及系统，其包括：在所述源文档中检测一位置描述(110)，及以一链接至位置描述(110)的一描绘的超级链接来取代所检测到的位置描述(110)。

另一实施例可包括一种用于将一数字地图系统与一源文档相整合的方法及系统，其包括：在一源文档中检测一位置描述(110)，验证所述位置描述(110)描述一实际位置，及将一链接所述位置描述(110)的一描绘的超级链接整合入所述源文档内。

申请人：咕果公司
地址：美国加利福尼亚州
国籍：US
代理机构：北京律盟知识产权代理有限责任公司
更多信息请下载全文后查看。

用于数字地图自动综合的多边形合并算法
王辉连;武芳;王宝山;邓红艳
【期刊名称】《测绘工程》
【年(卷),期】2005(014)003
【摘要】从计算几何出发,实现了能考虑到空间关系和形态要求的一种新的多边形合并算法--"凸包演化"算法,并用于自动综合软伴中,取得了较好的效果.
【总页数】4页(P15-18)
【作者】王辉连;武芳;王宝山;邓红艳
【作者单位】信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;河南理工大学,河南,焦作,454000;信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052
【正文语种】中文
【中图分类】P208
【相关文献】
1.用于位图激光打标的数字曲线多边形逼近算法 [J], 罗彭;吴云峰;岳松;袁爱龙;成志强
2.用于光刻系统仿真的多边形处理算法 [J], 吕楠;史峥;罗凯升;耿臻
3.用于矢量数字地图的可逆数据隐藏算法 [J], 周璐;胡永健;曾华飞
4.用于保护数字地图版权的曲线水印算法 [J], 曾华飞;胡永健;周璐
5.适用于平面多边形区域的定阻值自动布线算法 [J], 景东;范鑫湖;詹瑞典
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多边形拼接算法
多边形拼接算法是一种在科技演进的历程中日渐普及的互联网技术，主要利用
计算机技术，将映射和多次拼接绘制出三维空间中的特定几何形状和复杂地形景观。

它可以很好地保证地图和地图数据的准确性和可靠性，也可以作为一种改善互联网用户体验的有效途径。

多边形拼接算法主要用于多次拼接可以拉伸的大型数字地图，这也是它的特色，传统方法只能拼接面向节点的地图拼图，假设两个地图相邻，但又不完全相同，传统的拼图方法就不能再使用了。

而多边形拼接算法利用其自身的特点，可以将两个不完全相同的地图数据正确对齐，将它们进行拼接，从而形成更为完整而精确的地图数据。

另外，多边形拼接算法在改善互联网用户体验方面也起着至关重要的作用。

它
可以识别出地图的属性，比如建筑物的几何定义，以及门廊、洞穴的位置，甚至影响地面表面的坡度，因此可以使用户更加直观地了解地图空间。

总之，多边形拼接算法作为一种普及而高科技的新兴技术，通过地图数据准确
性和可靠性的保证，以及给予用户直观地体验，起着关键性的作用，并可以预见到将在未来发挥着重要作用。

一种数字地图自动生成系统及其拼接技术
程治国;陈芒;刘允才
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2004(21)12
【摘要】针对于纸面地图数字化问题,介绍了一种数字地图自动生成系统的功能原理及实现形式,同时详细研究了大幅数字地图自动拼接问题.通过利用数字地图中的节点信息,同时考虑到拼接图中基本都会存在房屋等多边形的情况,先根据拐点信息取得待拼接图的坐标相对关系,再分多种情况对光栅地图数据文件和矢量地图数据文件分别进行自动拼接处理,从而完成对整个数字地图系统的处理.实验结果表明,基于数字地图下的此拼接方法可有效地减少计算时间及内存使用量,提高处理速度,其拼接结果也准确可靠.
【总页数】3页(P193-195)
【作者】程治国;陈芒;刘允才
【作者单位】上海交通大学,电子信息与电气工程学院,上海,200030;上海交通大学,电子信息与电气工程学院,上海,200030;上海交通大学,电子信息与电气工程学院,上海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于ArcGIS和AutoCAD的数字地图拼接方法 [J], 张成才;季广辉;陈俊博;孟德臣
2.一种多图幅数字地图拼接显示方法 [J], 王卉;郭健;王非
3.数字地图图幅接边的虚拼接算法 [J], 张赢;汪荣峰;廖学军
4.基于ArcGIS Engine的数字地图逻辑拼接 [J], 方衎;王山东
5.基于部件拼接的高质量中文字库自动生成系统 [J], 刘成东;连宙辉;唐英敏;肖建国
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。