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道路数据综合的融合算法研究 被引量:3

Research on fusion method for road generalization
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摘要 针对目前还没有一种算法能在道路化简(删点)的同时又能实现道路光滑(增点)的情形,提出了将Douglas-Peucker算法和Li-Openshaw算法组合优化起来对道路进行综合的思想。本文首先对线状要素综合的两种经典算法Douglas算法和Li-Openshaw算法各自的优缺点进行了分析,在此基础上对Li-Openshaw算法进行了改进,最后融合两种算法的优点,设计了一种道路综合的组合优化算法,在实践中取得了较好的效果。 Road generalization (delete nodes) is contradictory to road smoothing (add nodes). To overcome the difficulty men-ioned above, an effective method of road generalization is proposed. It focuses on combinatorial optimization of Douglas-Peucker and Li-Openshaw algorithms. This paper first makes an analysis of two classical line generalization and then improves on the Li-Openshaw algorithm. At last it realizes the combinatorial optimization method of road generalization, which have a satisfying effect in practice.
出处 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期11-13,共3页 Science of Surveying and Mapping
基金 国家863计划资助项目(2007AA12Z206) 国家自然科学基金资助项目(40501058 40401052)
关键词 道路综合 Douglas—Peucker Li—Openshaw 组合优化 road generalization Douglas-Peucker Li-Openshaw combinatorial optimization
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参考文献9

二级参考文献11

共引文献70

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引证文献3

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