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题名滑动模型的土地勘测定界图注记配置方法
被引量：8
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作者
许承权
范千
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机构
闽江学院地理与海洋学院
福州大学土木工程学院
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2021年第12期204-209,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41404008)
福建省自然科学基金项目(2020J01834)。
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文摘
针对土地勘测定界图中当界址点注记、界址线距离注记密集时容易产生大量压盖,人工处理工作量巨大且容易出错的问题,该文提出采用滑动模型进行注记配置自动优化,界址点注记采用圆形滑动方法,界址线注记采用垂线滑动方法,当常规注记间隔下可能无法找到合适的注记位置时,采用引线注记进行配置,确保地图的易读性,详细分析该算法的流程、实现方法及实例验证。实例表明,该算法效果良好。
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关键词
注记配置
点要素注记
土地勘测定界
滑动模型
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Keywords
label placement
point-feature labeling
land surveying and demarcating
sliding model
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名地图点要素注记自动配置中聚类分组的蚁群算法应用
被引量：6
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作者
周鑫鑫
孙在宏
吴长彬
丁远
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机构
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
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出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2015年第8期902-908,共7页
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基金
国家自然科学基金项目"不动产统一登记驱动下的地籍混合维度空间数据表达模型研究"(41471318)
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文摘
大规模点要素注记自动配置问题是地图注记的难点之一,主要受限于时间效率和注记配置质量。针对该问题,本文首先提出一种椭圆形多方位多级注记待选方位配置方案,使其参数化、多元化。其次,结合点要素空间分布特征,提出一种以聚类分组的蚁群算法,并讨论和优化核心参数,实现大规模点要素的注记快速配置。实验表明,该算法计算效率明显提升,算法性能稳定。针对注记密度在5%~30%随机分布点要素的地图,其相比传统蚁群算法算法效率提高73.2%;同时,该算法的注记结果质量比传统蚁群算法注记结果质量好,注记适应度提升8.0%。实验采用抚顺县集体土地所有权界址点数据进行验证,结果表明效率提升86.7%,且注记适应度提升14.6%。本算法适用于点要素规模大、点簇疏密变化差异大的点要素注记自动配置问题的快速求解。
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关键词
点要素注记
聚类分组
蚁群算法
注记配置方案
注记适应度评价函数
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Keywords
the point feature cartographic label
cluster grouping
ant colony algorithm
label cartographic pattern
the label fitness evaluation function
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分类号
P282
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名一种顾及道路影响的点要素注记配置遗传禁忌搜索算法
被引量：3
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作者
李娟
朱勤东
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机构
福州大学省空间信息工程研究中心
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第2期80-85,共6页
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基金
国家自然科学基金(41401488)
福建省高校产学研重点项目(2017Y4010)
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文摘
为使地图上点要素注记配置更美观易读,利用遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索算法的"爬山能力",在考虑传统点要素注记配置约束条件的同时,考虑点要素与道路间的关系,提出了一种顾及道路要素影响的遗传禁忌搜索算法,并从解算精度、运行效率及稳健性3个方面对该算法进行评价。本文以福建省泉州市惠安县1∶20万比例尺的乡村点状地形图数据进行试验,试验结果表明,与遗传算法、禁忌搜索算法和Arc GIS软件相比,该算法的算法精度和稳健性均有所提高,但是计算效率略低于禁忌算法,且点要素注记与点要素、道路要素的压盖量最少,与点要素、道路要素注记的交叉量最少。
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关键词
点要素注记
遗传禁忌搜索
遗传算法
禁忌搜索算法
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Keywords
point-feature label placement
genetic taboo search algorithm
genetic algorithm
tabu search algorithm
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
P283
[天文地球—测绘科学与技术]
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题名顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法
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作者
曹闻
彭斐琳
童晓冲
戴浩然
张勇
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机构
郑州大学地球科学与技术学院
信息工程大学地理空间信息学院
郑州众合景轩信息技术有限公司
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出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期301-311,共11页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB0505304)。
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文摘
点状要素注记自动配置问题是数据可视化研究的难点之一。稠密型点状要素注记之间往往存在着较大的相关性和冲突性,从而导致注记效率低下及配置结果不合理的问题。本文通过充分挖掘稠密型点状要素的空间分布特征和注记相关性,提出了一种顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法。首先,充分挖掘点要素的局部空间分布特征和注记间的相关性构建注记关联度模型;其次,利用基于注记关联度模型的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行描述和分析,将单一数据集划分为若干个独立的子数据集,以消除整体求解中独立数据集产生的干扰性和模糊性;最后,利用点要素的局部空间分布特征和注记相关性构建基于增序注记关联度模型的注记次序规则,并采用多层次元启发算法求解注记配置的近似最优解。试验结果表明:在5%~40%注记密度下的点要素注记配置,新算法较传统元启发式算法的求解效率提高10.41%~28.92%,注记质量评价函数值下降5.5~35.9,有效提升了点要素注记配置的效率和质量。
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关键词
点要素注记配置
注记关联度模型
注记空间分布
注记相关性
元启发式算法
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Keywords
point-feature label placement
label association model
label spatial distribution
label correlation
metaheuristic algorithm
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分类号
P283
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
P208
[天文地球—测绘科学与技术]
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