GIS与地图信息综合基本模型与算法PDF电子书下载

第1章 模型与算法概述 1

1.1 模型的概念 1

1.1.1 什么是模型 1

1.1.2 模型的形式分类 2

1.1.3 模型的影响因素 4

1.1.4 主导因素模型 4

1.1.5 模型的作用 4

1.1.6 “替身”原理 5

1.2 模型方法 5

1.2.1 模型的多态性 5

1.2.2 模型的功能分类 6

1.3 信息模型 6

1.3.1 概念层次上的信息模型 7

1.3.2 逻辑层次上的信息模型 7

1.3.3 物理层次上的信息模型 7

1.4 处理模型 8

1.5 模型化方法 9

1.5.1 演绎法 9

1.5.2 归纳法 9

1.5.3 混合法 9

1.6 模型化的认识论本质 10

1.6.1 归纳推理 10

1.6.2 演绎推理 10

1.6.3 归纳与演绎的相互关系 11

1.6.4 分析与综合在建模中的作用 11

1.7 数学模型的建立与应用 12

1.7.1 模型的理想化 13

1.7.2 数学模型的选择 14

1.7.3 数学模型中的量化与序化 16

1.7.4 数学模型的构造过程 16

1.8 常用的数学模型函数 16

1.8.1 多项式函数 16

1.8.2 幂函数 22

1.8.3 指数函数 23

1.9 Logistic函数 25

1.9.1 Logistic函数的概念 25

1.9.2 Logistic函数的主要特征 26

1.9.3 Logistic模型的建立 27

1.10 Gompertz函数 34

1.10.1 Gompertz函数的基本原理 34

1.10.2 Gompertz函数的主要特征 35

1.10.3 Gompertz模型参数的确定（Davis 1962） 36

1.10.4 Gompertz函数的几种变态 37

1.10.5 Logistic函数与Gompertz函数的主要异同 38

1.11 多因素模型的主要类型 38

1.11.1 加法型 38

1.11.2 乘法型 39

1.11.3 数学模型的数据表示法 41

1.12 地图信息结构模型 42

1.12.1 地图与地理信息数学模型的不确定性 42

1.12.2 模型在空间数据处理中的作用 42

1.12.3 语义结构信息的形成 44

1.12.4 实体间宏结构模型——空间拓扑结构模型 44

1.13 地图信息变换模型 49

1.13.1 算法与算子 49

1.13.2 布尔算子 50

1.13.3 实体图形处理算子 55

1.14 地图信息综合中的主要算子体系 56

1.14.1 艾克特（Eckert 1921，1925）综合算子 56

1.14.2 萨里谢夫（Салищев 1944）综合算子 56

1.14.3 苏霍夫（Сухов 1957）综合算子 57

1.14.4 托普费尔（Topfer1974）综合算子 57

1.14.5 麦克马斯特（McMaster，Shea 1983）综合算子 57

第2章 GIS与地图信息综合概述 59

2.1 引言 59

2.2 地图综合研究的进展 62

2.2.1 地图信息综合：数字地球的技术支撑 63

2.2.2 综合概念模型的研究 64

2.2.3 物体选取数学模型的研究 65

2.2.4 图形化简算法的研究 65

2.2.5 点群目标综合的研究 65

2.2.6 线群目标综合的研究 66

2.2.7 网络目标综合的研究 67

2.2.8 面群目标综合的研究 67

2.2.9 以地貌为代表的体状目标综合的研究 68

2.2.10 分形法曲线综合问题 68

2.2.11 存在的一些问题 69

2.3 广义综合与狭义综合 69

2.3.1 广义综合 70

2.3.2 狭义综合 70

2.3.3 地图综合不是自然淘汰 71

2.4 基于现代数学的结构化综合的产生 71

2.4.1 基于数据库的空间信息处理 71

2.4.2 数理统计方法的引入 71

2.4.3 开方根规律的创立 72

2.4.4 图论与拓扑的强大支撑 73

2.5 孕育分形学、受益分形学 74

2.5.1 B.B.Mandelbrot与分形学 74

2.5.2 分形学源于地图学 74

2.5.3 地图内容是典型的分形对象 74

2.5.4 分形方法作为新的空间分析模型 75

2.5.5 三维地形特征和复杂性度量 75

2.5.6 分析、评价土地类型和城市变化 75

2.5.7 分形分析与数字图像处理 75

2.5.8 地图曲线长度量测 75

2.5.9 空间数据的分形压缩 76

2.6 GIS与空间数据库的多尺度问题 76

2.6.1 多尺度的概念 76

2.6.2 多尺度的实现途径 77

2.6.3 多分辨率空间数据模型的研究现状和存在的问题 81

2.7 地理信息综合的使命 81

2.7.1 抽象概括——科学认知的一种重要途径 81

2.7.2 认识客观世界的学科领域观 81

2.7.3 地图综合——抽象概括原理在地图信息处理中的应用 82

2.8 地图信息的自动综合是一个国际难题 82

2.8.1 地图数据处理的广泛代表性 82

2.8.2 地图信息构模的难度 82

2.8.3 自动综合阻碍着GIS模型的建立与应用 82

2.8.4 空间思维的多维性：计算机视觉原理的体现 83

2.8.5 人工智能的应用也遇到了很严重的障碍 83

2.9 地图综合的基本途径 85

2.9.1 人机交互综合方法 85

2.9.2 人工神经元网络法 86

2.9.3 基于模型的自动地图综合方法：总体选取、结构实现、实体塑造 86

2.9.4 基于规则的自动综合方法 86

2.9.5 增强智能法（Amplified Intelligence） 87

2.9.6 分形学方法 87

2.9.7 小波分析法的应用前景 89

2.10 地图信息综合与可视化 90

2.10.1 机助制图与地图综合的关系 90

2.10.2 影响地图自动综合的主要因素及其计算机表达 90

2.10.3 地图综合与格式塔 91

2.10.4 地图综合与美学 92

2.10.5 地图综合与协同学 96

2.11 地图综合算子（自动综合过程的子过程）的分解 98

2.11.1 综合算子扫视 98

2.11.2 综合算子的再综合：算子分类 99

2.12 地图综合与数据压缩 99

2.12.1 数据压缩的意义 99

2.12.2 地图综合与数据压缩之间的关系 100

第3章 空间信息的典型代表——GIS与地图信息 101

3.1 空间的概念 101

3.1.1 哲学空间 101

3.1.2 数学空间 101

3.1.3 物理空间 101

3.1.4 地理空间 102

3.2 空间数据的概念和内容 102

3.2.1 空间数据的概念 102

3.2.2 空间数据的内容 104

3.3 空间数据的主要表达形式 105

3.3.1 基于矢量的图形信息 105

3.3.2 基于表格的统计信息 105

3.3.3 基于图像（栅格）的遥感信息 105

3.3.4 基于网格（观测站）的环境监测信息 106

3.3.5 基于网格或栅格的DEM（DTM）信息 106

3.3.6 空间数据的几何分类 106

3.3.7 空间数据的四种主要数据文件形式 106

3.3.8 空间数据的主要应用 107

3.4 空间数据的计算机表示 107

3.4.1 矢量方法 107

3.4.2 栅格方法 108

3.4.3 矢栅数据的一体化处理 118

3.5 从数据到信息 120

3.5.1 信息与数据 120

3.5.2 数据分类 121

3.5.3 从数据到信息的转换 121

3.6 数据的逻辑单位与物理单位 122

3.7 主要数据关系 123

3.7.1 语义关系 123

3.7.2 基于刚体几何的度量关系 125

3.7.3 基于弹性几何的拓扑关系 128

3.7.4 两种空间关系的紧密联系 132

3.8 专题（非空间）数据 132

3.8.1 专题（非空间）数据的概念 132

3.8.2 基于规则点集的均匀网格系统 134

3.8.3 多边形系统（目标相关（Object-related）系统） 135

3.8.4 拓扑数据模型新例——TIGER系统 138

3.8.5 图形数据结构的选择 140

第4章 地图自动综合的数据库支撑 141

4.1 地图数据库对地图信息自动综合的主要支撑点 142

4.2 数据模型支撑 142

4.2.1 层次模型及其物理实现 142

4.2.2 网状模型及其物理实现 144

4.2.3 关系模型 146

4.3 基于地理实体的信息组织 147

4.3.1 基本地形信息 147

4.3.2 空间关系信息 148

4.3.3 复杂物体关系 148

4.3.4 专题属性信息 148

4.3.5 实体信息的集成化管理 148

4.4 地图基础数据库中基本关系的建立 149

4.4.1 定性关系的建立 150

4.4.2 定位关系的建立 150

4.4.3 拓扑关系的建立 152

4.4.4 其他关系问题 153

4.5 复杂（复合）物体处理功能 153

4.5.1 现有的数据模型在非标准应用中的局限性 153

4.5.2 概念与意义 154

4.5.3 复杂（复合）物体的定义 154

4.5.4 复杂物体信息构成 155

4.5.5 复杂物体的生成 156

4.5.6 复杂物体中关系的编辑 156

4.5.7 复杂物体树／网结构的建立 157

4.5.8 复杂物体检索 158

4.6 地图数据库的多准则信息检索 159

4.6.1 意义 159

4.6.2 原始信息检索（常规检索） 160

4.6.3 集合的布尔运算 165

4.6.4 定性检索的布尔组合 168

4.6.5 定位（开窗）检索的布尔组合 168

4.7 拓扑（智能）检索 172

4.7.1 拓扑的概念 173

4.7.2 拓扑关系的地理意义 175

4.7.3 拓扑关系的基本类别 175

4.7.4 Corbett拓扑理论与图形信息检索（Egenhofer等 1990） 175

4.8 狭义拓扑检索 177

4.8.1 简单拓扑检索算子 177

4.8.2 复杂拓扑检索算子 178

4.9 广义拓扑检索 180

4.9.1 地理数据中的模糊关系 180

4.9.2 缓冲区——表达邻近度的一种手段 180

4.9.3 广义拓扑检索的基本类型 182

4.9.4 广义拓扑检索的实现模式 183

4.9.5 广义拓扑检索示例 187

第5章 地图自动综合的总体选取（构思）模型 193

5.1 引论 194

5.1.1 地图信息综合概念的扩充 194

5.1.2 综合算法与智能综合领域中的基本对策 194

5.1.3 地图综合与计算机视觉 195

5.1.4 解决问题的途径 195

5.2 非线性科学与地学信息处理 196

5.2.1 非线性科学的本质特点 196

5.2.2 什么是混沌 197

5.2.3 地学中的非线性事物与现象 198

5.3 空间信息处理中的主要非线性方面 199

5.3.1 空间信息处理对象的非线性特征 199

5.3.2 分解与综合 199

5.3.3 系统综合的新工具：协同学 200

5.3.4 地图内容要素的分形特性 201

5.3.5 空间信息多尺度变化的非线性问题 201

5.3.6 空间信息处理方法的非线性特征 202

5.4 地图信息综合主要模型概述 202

5.4.1 Nickerson＆Freeman（1986）模型 202

5.4.2 Brassel＆Weibel（1988）模型 203

5.4.3 McMaster＆Shea模型（1988） 204

5.5 地图信息综合的基础理论：广义综合概念模型 205

5.5.1 地图综合的本质——对客观世界的科学认识 205

5.5.2 地图综合的触发动因 207

5.5.3 地图综合的对象 207

5.6 地图自动综合的基本技术方法：三级结构化综合的实现模型 208

5.6.1 时空环境与技术方法的分解 208

5.6.2 三级结构化综合模型的概念 209

5.6.3 三级结构化综合模型的实现途径 210

5.6.4 结构化信息综合的继续研究 211

5.7 总体选取（构思）模型的实现 212

5.7.1 地图信息抽象与表达尺度 212

5.7.2 地图比例尺的主导作用 212

5.7.3 地图载负量总体模型的建立 213

5.7.4 地图载负量的总体变化规律 217

5.8 地理目标选取方法简述 219

5.8.1 回归模型 220

5.8.2 开方根规律（Radical Law，Wurzelgesetz） 220

5.8.3 Srnka多因子指数模型 220

5.8.4 基于分形分析的开方根模型 221

5.9 阶差等比数列双准则选取模型 222

5.9.1 原等比数列 222

5.9.2 阶差等比数列 222

5.9.3 高阶等比数列 222

5.9.4 阶差等比数列通项式的建立 223

5.9.5 基于阶差等比数列的双准则选取模型 225

5.9.6 幂律与地图阅读 226

5.9.7 等比数列选取模型的基本原理 227

5.9.8 选取密度表的建立 229

5.9.9 选取表若干数学性质的归纳 235

5.9.10 选取表（矩阵）的应用 239

5.9.11 选取表的动态调整问题 241

5.9.12 选取表参数分级的加密插值问题 241

5.9.13 选取表在计算机环境下的实现 243

第6章 扩展分维模型与地图内容的总体选取 247

6.1 复杂性与简单性 247

6.2 部分地理分形 248

6.2.1 河流分形 248

6.2.2 河系（河网）分形 249

6.2.3 海岸线分形 249

6.2.4 城市分形（城市边界的变迁） 250

6.3 分形学与地图学 251

6.3.1 基于分形理论的地图自动综合 252

6.3.2 分形理论和方法在地图综合中的应用范围 252

6.3.3 需进一步研究的问题 253

6.4 分形的两大类别：规则分形与随机分形（统计分形） 253

6.4.1 规则分形 253

6.4.2 随机分形 255

6.5 分形的结构与存在层次 256

6.6 分数维的扩展问题 257

6.6.1 自然界分数维的尺度依赖性 257

6.6.2 分维扩展的必需性 257

6.6.3 扩展分维函数的理论基础 259

6.6.4 建立分维函数的数值途径 263

6.7 扩展分维模型的拟合 265

6.7.1 Logistic模型拟合 266

6.7.2 Gompertz模型拟合 267

6.7.3 二次有理函数法 268

6.7.4 对地图载负量观测数据的拟合 271

6.7.5 扩展分维函数的结构分析 271

6.8 分形体的双参数描述 274

6.8.1 曲线的层次结构 274

6.8.2 曲线特征的双参数描述 276

6.9 基于扩展分维的地图内容的总体选取 280

6.9.1 国家系列比例尺地形图与极限地图载负量 280

6.9.2 图形信息的自动分形演绎 281

第7章 地图自动综合的结构实现（构图）模型 285

7.1 空间邻近关系的数学工具——Voronoi图 286

7.2 点群目标的结构化描述与综合途径 287

7.2.1 点群目标的概念 287

7.2.2 目标个体信息的抽象 287

7.2.3 目标间关系的建立：多层凸壳嵌套 287

7.2.4 剥壳法在描述点群结构中的应用 290

7.2.5 目标个体的区域地位评价 291

7.3 点群的全局性结构综合——凸壳层的减少与合并 291

7.3.1 合并层数的确定 292

7.3.2 凸壳层合并算法 292

7.4 点群目标选取总数的确定 292

7.4.1 一般开方根规律 293

7.4.2 分形扩充开方根规律 293

7.4.3 目标选取总数在选取层上的分配 293

7.4.4 目标在新结构层上的最终选取 293

7.5 明显非凸点集的近似凸化 294

7.5.1 用最小张树法分离黏连点集 294

7.5.2 用Delaunay三角网分离混杂点集 294

7.6 河系的结构化描述与河流的选取 295

7.6.1 基于河段的河系数据组织 295

7.6.2 基于河流实体的河系数据组织 298

7.6.3 河网等级树结构的建立 303

7.6.4 河系树结构建立举例 305

7.6.5 河网树结构的检索 308

7.6.6 结构化信息对河流选取的支撑 308

7.6.7 河网密度与河流选取的关系 309

7.7 面群目标的结构化描述与综合途径（以建筑物综合为例） 312

7.7.1 街道实体形成与复杂物体管理 312

7.7.2 城市平面图形的结构化描述 313

7.7.3 以苏霍夫（В.N.Сухов）为代表的苏联学者对解析法地图综合的历史贡献 314

7.8 地貌形态的结构化综合途径 315

7.8.1 地貌形态的数学描述 315

7.8.2 地貌结构的等高线树描述 323

7.8.3 地貌形态的DTM描述 331

7.8.4 DTM生成的密集窗口等高线束矢量合成法 334

7.8.5 地貌形态等高线表示的某些特征 342

7.8.6 基于地性线的显式结构化综合 349

7.8.7 国外学者对结构化地貌形态自动综合原理和方法的评价 358

7.8.8 基于地貌高程带的地貌形态自动综合 359

7.8.9 苏联学者对地貌综合的历史贡献回顾 361

第8章 空间数据处理中的插值问题 367

8.1 插值的基本原理 368

8.2 多项式插值 368

8.2.1 代数多项式插值 369

8.2.2 埃尔米特（Hermite）带导数插值 376

8.3 斜轴抛物线光滑插值 377

8.3.1 曲线插值与计算机绘图的要求 377

8.3.2 一些主要的光滑插值方法 378

8.3.3 斜轴抛物线插值的提出 378

8.3.4 斜轴抛物线插值的基本思想 379

8.3.5 两种基本插值类型 380

8.3.6 斜铀抛物线方程的建立 382

8.3.7 解三次方程的卡当公式 384

8.3.8 解三次方程的盛金公式 386

8.3.9 卡当公式与盛金公式的联合计算试验 387

8.3.10 用卡当公式和盛金公式计算斜轴抛物线横轴转角 387

8.3.11 斜轴抛物线的插值过程 391

8.3.12 用典型数据做光滑插值试验 393

8.3.13 对其他典型图形的光滑试验 393

8.3.14 多单位联合曲线光滑绘图试验 395

8.3.15 学者们对斜轴抛物线光滑插值的评价 395

8.3.16 结论 396

8.4 二次有理插值 396

8.4.1 有理函数的概念 397

8.4.2 二次有理逼近的最小二乘法 399

8.4.3 二次有理逼近的五特征点法 404

8.4.4 二次有理逼近的五分段和值法 407

8.4.5 三种逼近方法的比较 412

8.4.6 基于给定结点的二次有理插值：滑动五结点插值法 413

8.4.7 结语 414

8.5 包含全部原始数据点的四边形网DEM插值 415

8.5.1 原始数据点的规则化处理：不规则四边形（拓扑矩阵）法 415

8.5.2 四边形网络法构网的数学原理 415

8.5.3 四边形网的构网过程 416

8.5.4 DEM高程插值 419

8.6 曲线拟合与曲面拟合 419

8.6.1 曲线拟合 419

8.6.2 曲面拟合 421

第9章 地图自动综合的实体综合（塑造）模型 425

9.1 引言 425

9.1.1 图形信息处理的难度 425

9.1.2 自动综合的实体图形塑造是一个创造性过程 426

9.1.3 本章研究的主要对象——线状目标综合 426

9.1.4 使用当前综合算法的困难 426

9.1.5 寻找新的参考表示法和与之相应的综合工具 426

9.2 地理实体轮廓图形主要特征的确定 427

9.2.1 曲线形态的层次结构 428

9.2.2 曲线的自动分段 428

9.2.3 曲线顶点的评价 430

9.3 图形信息综合的基本途径 430

9.4 面向信息的综合 431

9.4.1 基本概念 431

9.4.2 地图信息的测度方法 432

9.4.3 Shannon信息论在地图综合中应用的若干问题与困难 435

9.4.4 面向信息的综合应用举例 436

9.4.5 Douglas-Peucker算法的若干异常（毋河海2004a） 438

9.4.6 三维地貌综合举例（Gottschalk 1972；Weber 1982） 439

9.5 滤波法综合 439

9.5.1 原理与方法 439

9.5.2 D-P算法与滤波法的比较 441

9.5.3 线划综合的频谱技术 442

9.5.4 小波分析法 442

9.6 启发式综合 444

9.6.1 启发式（Heuristics）的概念 444

9.6.2 地图信息的启发式综合 445

9.6.3 地图综合与视觉思维 445

9.6.4 综合操作的分解模式 446

9.6.5 结构化综合的计算机视觉与智能性问题 446

9.6.6 启发式综合的基本过程 446

9.6.7 曲线综合的Perkal限差带法 447

9.6.8 最小有效面积删除法 449

9.7 三种基本综合途径的比较 450

9.8 基于多叉树结构的曲线综合算法（毋河海2004a） 451

9.8.1 D-P算法第一个问题的改进途径 451

9.8.2 D-P算法第二个问题的改进途径 451

9.8.3 基于多叉树结构的曲线综合 453

9.9 基于扩展分维原理的曲线综合方法（毋河海2010） 456

9.9.1 建立量测尺度S（或ε）与量测结果L之间关系的方法 457

9.9.2 可变分维值的确定 458

9.9.3 观测尺度与地图比例尺关系的建立 461

9.9.4 河流生存比例尺的确定 461

9.9.5 河长L与合理比例尺M之间关系的建立 463

9.9.6 综合限差ε的确定 464

9.9.7 Mmax选定对后继Lc和ε的影响 464

9.9.8 综合试验举例 465

9.9.9 对综合结果的初步评定 465

9.10 面群目标的图形概括 467

9.10.1 图形合并的矢量方法 467

9.10.2 图形合并的栅格方法 468

9.10.3 街区信息的仿射变换 469

9.10.4 MORGEN结点度评估法 470

9.10.5 城市街网综合的逻辑层次 472

9.10.6 街区内物体的特征描述 473

9.10.7 两合并物体在合并侧（内侧）的图形特征 474

9.10.8 建筑物几何图形合并的方向与算法 475

9.10.9 平面图形合并示例 476

9.10.10 若干建筑物轮廓点集最小外接矩形的生成示例 478

9.11 属性信息的综合 478

9.11.1 专题属性数据的基本范畴 479

9.11.2 专题属性数据的语义信息综合 479

9.11.3 专题属性数据的相关图形信息综合 480

9.11.4 专题属性数据的定量综合 480

9.11.5 属性图层的叠加 480

9.11.6 窄狭区域的识别与处理 481

9.11.7 专题属性数据综合与空间数据综合的关系 482

参考文献 483

索 引 548