[发明专利]一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法

说明书

本发明公开了一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法，根据实际空间数据库中树状河系的组织方式，建立包含语义特征、几何特征和拓扑特征的树状河系的有向拓扑树；再综合stroke对象语义、几何特征及拓扑特征，从河口出发，采取下游向上游追踪构建stroke特征约束的树状河系，依据stroke特征约束的树状河系自动识别包括河流间距与河网密度的结构特征，根据河系层次关系的简化方法，实现树状河系的自动简化。本发明简化了人工操作，自动化程度高，且能够有效地智能识别河系空间分布特征，准确率提高，精确度提高。本发明保持河系的整体空间分布结构方面效果良好，保证了简化后图形保持河系的基本轮廓。

技术领域

本发明涉及地图制图与地图综合领域，具体是一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法。

背景技术

河系描述了自然河流的网络连通与分布情况，是主要的基础地理信息要素之一，在地图表达时是不可或缺的骨架。河系通常包括树枝状、格状、羽毛状等类型，其中树状河系具有明显的层次结构和密度特征，主流、支流蕴含着空间上的“父子关系”，既无环路，河网密度又存在区域性差异。因此，当对树状河系进行综合选取时，必须保持这些主干河流，而且能够反映河系的空间结构特征和河网的密度差异，实际选取过程中主观经验判断处理较多，致使自动化水平不高，也直接导致了该领域的研究演变为热点和难点。

河流选取模型通常包括一元回归、多元回归、开方根等简单选取模型及模糊数学、综合指标等结构化综合模型。其中，一元回归模型、多元回归模型分别依据单位面积内河流长度、河流长度与条数关联实现河流的选取；方根模型则依据地物要素选取数量与地图比例尺之间的关系，通过计算确定新比例尺下的河流数量进行选取。简单选取模型往往缺少对于河流空间结构的考虑。结构化综合是指顾及地图要素分布特点及规律的综合。河系结构化综合通常包括模糊数学模型和综合指标模型等。其中，模糊数学模型考虑了河流的长度、密度、相对重要性和河网类型等因素，从而建立模糊综合评判矩阵进行河流选取；综合指标模型则分析河系简化涉及的多种因素，以河流长度为主要依据，并辅以河网密度和河流所处层次等标准，从而将河流等级、长度、层次组合起来进行河流选取。然而，结构选取模型能够顾及河系密度差异确定河流选取标准，但是处理过程复杂，难以自动化实现。概括有关以上两类模型的现有研究，鲜见综合应用河系数量、语义、几何、拓扑、结构特征来进行河系选取的方法，更缺乏特征智能识别的研究，这也是容易导致简化后河系的空间分布特征遭到破坏的重要原因。

基于层次关系的河系简化方法为综合集成应用河流选取多项指标提供了一种较好的解决思路，其本质是依据河系树来确定河系的层次关系，进而对其进行逐层选取。河系树结构的构建基于Paiva提出的两个重要角度假设：“180°假设”和“锐角假设”，结合河段之间的父子关系，以河源向下游追踪的方式构建河系树，与此同时确定河流的层次关系。毋河海较早研究了河系树结构的建立方法，并提出了河系递归特征的树结构模型，但主流干流仍靠长度识别或者人工指定；郭庆胜等根据子河系呈现的空间特征，提出利用空间推理的方法确定水流流向和主支流层次关系，丰富扩展了“180°假设”和“锐角假设”的应用范围；Thomson等提出基于知觉组织原则构建河流stroke方法，却仅涉及到建立河系树某些环节的处理，并未形成完整的解决方案；张园玉等结合树状河系自身的结构特点和图论思想，提出了基于图论的河系结构模型，尽管简化了人工操作，自动化程度仍有欠缺。

发明内容

本发明的目的在于提供一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种stroke特征约束的树状河系层次关系构建及简化方法，包括以下步骤：

A、根据实际空间数据库中树状河系的组织方式，研究基于树状河系有向拓扑树(DTT) 的河系特征智能识别方法；