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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
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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。
