一种基于改进遗传算法的村镇土地宗地多边形自动构建方法

针对村镇土地宗地多边形自动构建的自动化智能化程度低以及精度不高的问题,本文提出一种基于改进遗传算法的宗地多边形自动构建方法。该算法具有以下特点:根据无序界址点位置信息构建宗地多边形,充分挖掘宗地多边形内在数学约束,加入宗地转角频率分布这一关键优化参数,将宗地各个转角频率乘积作为遗传算法的适应度函数,并针对宗地多边形的自相交问题进行了检验;该算法只需要获取界址点位置坐标和宗地代码信息,比较简洁高效。实验结果表明,本算法的准确率达到了84%以上。

拓扑多边形自动构建的一种改进算法

多边形的构建是地理数据拓扑关系建立的难点之一,其算法的自动化、速度和复杂性一直是GIS界研究的一个重点。在分析文献犤6犦算法局限性的基础上,根据解析几何的原理,提出了一种基于方位角计算的拓扑多边形自动构建的改进算法,较好地解决了多边形构建中弧段断开处理和多边形拓扑关系确定的问题。所提算法结构清晰、简单易懂,且程序容易实现。

基于图模型的多边形自动构建算法

为了克服线拓扑造区效率低的问题,根据图模型中有向闭合环的特点,提出了一种基于图模型的鲁棒性较强的多边形构建方案.该方案首先将线数据构成图模型,并对图模型进行预处理;然后根据图模型生成环,再依据有向环的构成方向,判断有效环是洞还是壳;最后,把生成的洞分配给其对应的壳.壳的个数即为生成多边形的个数.该算法可较好地解决大规模线性数据生成区的效率问题,同时用其与混合模型,要素模型和简单要素模型进行了比较,实验中采用了四叉树索引和R树索引,都具有较高的效率,其中四叉树索引在实验中对于93664大小的线数据生成区数据,比要素模型快了5.400 s,比简单要素模型快了3.641 s.实验结果说明该算法性能优于其他的同类算法.

基于高差分块的河流区域DEM自动赋值方法

DEM生成中面状河流区域DEM格网点高程应与所在水域面高程保持一致,这一问题目前尚没有一个好的解决方法。根据地形图中等高线与河流水域面特殊空间关系特性,提出了基于高差分块的河流区域DEM格网点高程自动赋值方法。该方法采用河流水域面裁剪等高线,然后对分块多边形自动构面,自动提取分块区域高程,最后对分块区域DEM格网点高程自动赋值。实践表明该方法处理后的DEM数据比未经处理的DEM更符合河流水域面地表形态,精度更高,具有良好的实用性和可靠性。