空間相似關系

目錄
前言
第1章導言1
1.1問題來源1
1.2問題意義4
1.2.1空間相似關系是空間關系理論的重要內(nèi)容4
1.2.2良好的空間描述離不開空間相似關系4
1.2.3空間查詢和空間分析需要空間相似關系5
1.2.4空間推理有賴于地圖空間相似關系5
1.2.5多尺度矢量地圖數(shù)據(jù)庫自動構建需要地圖空間相似關系5
1.3一些說明6
1.4本書組織6
第2章相似8
2.1相似的定義8
2.1.1數(shù)學中的相似8
2.1.2計算機科學中的相似10
2.1.3工程學中的相似10
2.1.4心理學中的相似10
2.1.5音樂學中的相似12
2.1.6化學中的相似12
2.1.7地理（地圖）學中的相似12
2.1.8相似的一般性定義13
2.2相似的性質(zhì)13
2.2.1計算機科學中關于相似的性質(zhì)14
2.2.2心理學中關于相似的性質(zhì)14
2.2.3地理（地圖）學中關于相似的性質(zhì)15
2.2.4對相似的性質(zhì)的分析18
2.3相似的分類18
2.3.1按學科劃分18
2.3.2按描述方法劃分18
2.3.3按對照的客體劃分19
2.3.4按時間點劃分19
2.3.5按時間尺度劃分19
2.3.6按空間尺度劃分20
2.4影響相似性判斷的因子20
2.5相似的計算21
2.5.1差異度計算方法21
2.5.2相似度計算方法25
2.5.3差異度和相似度計算方法比較32
2.6本章小結33
第3章空間相似關系的基本問題34
3.1空間相似關系的定義35
3.2空間相似關系的性質(zhì)37
3.3空間相似關系的分類42
3.4影響空間相似關系判斷的因子44
3.4.1影響單體目標對的空間相似關系判斷的因子45
3.4.2影響群組目標對的空間相似關系判斷的因子51
3.4.3影響單體與群組目標對的空間相似關系判斷的因子56
3.5空間相似關系影響因子權重的確定56
3.5.1群組目標對57
3.5.2單體目標對59
3.6本章小結61
第4章同尺度空間相似關系計算62
4.1同尺度地圖空間相似關系概述62
4.2同尺度地圖空間語義相似度計算63
4.2.1本體的概念63
4.2.2語義相似度的定義64
4.2.3影響語義相似度的因素64
4.2.4語義相似度的計算方法68
4.3同尺度地圖空間幾何相似度計算68
4.3.1單體點狀目標的幾何相似度68
4.3.2單體線狀目標的幾何相似度69
4.3.3單體面狀目標的幾何相似度76
4.4同尺度地圖空間群組目標拓撲相似度計算方法77
4.5同尺度地圖空間群組目標距離相似度計算方法81
4.6同尺度地圖空間群組目標方向相似度計算方法81
4.7本章小結83
第5章同尺度空間相似關系應用84
5.1空間聚類84
5.1.1聚類與空間聚類84
5.1.2對空間聚類的評測準則84
5.1.3空間聚類算法85
5.1.4空間聚類分析應用示例87
5.2空間描述91
5.3空間查詢92
5.3.1空間關鍵字個性化語義近似查詢92
5.3.2基于語義軌跡的相似性連接查詢94
5.3.3基于手繪圖形的空間相似查詢96
5.4空間匹配98
5.4.1線目標匹配98
5.4.2面目標匹配100
5.4.3空間場景匹配103
5.4.4手繪草圖與矢量地圖匹配105
5.5空間推理105
5.6本章小結107
第6章多尺度空間相似關系計算108
6.1單體目標的相似度計算109
6.1.1單體點狀目標109
6.1.2單體線狀目標110
6.1.3單體面狀目標112
6.2群組目標的相似度計算113
6.2.1點群目標空間相似度的計算114
6.2.2平行線簇目標空間相似度的計算118
6.2.3相交線網(wǎng)目標空間相似度的計算120
6.2.4樹狀線網(wǎng)目標空間相似度的計算123
6.2.5離散面群目標空間相似度的計算126
6.2.6連續(xù)面群目標空間相似度的計算130
6.3圖幅之間的相似度計算133
6.3.1圖幅的空間拓撲關系相似度的計算133
6.3.2圖幅的空間方向關系相似度的計算134
6.3.3圖幅的空間距離關系相似度的計算136
6.3.4圖幅的屬性相似度的計算137
6.4空間相似關系計算方法的驗證137
6.4.1模型驗證的一般方法137
6.4.2新模型驗證的策略138
6.4.3心理學實驗設計139
6.4.4心理學實驗中的樣例數(shù)據(jù)140
6.4.5實驗分析與討論168
6.5本章小結171
第7章多尺度空間相似關系應用172
7.1比例尺與相似度的關系計算172
7.1.1問題的描述172
7.1.2解決問題的框架性思路173
7.1.3比例尺變化幅度和空間相似度之間的函數(shù)關系構建174
7.1.4對比例尺變化幅度和空間相似度之間函數(shù)關系的討論184
7.2Douglas-Peucker算法的自動化186
7.2.1全自動DP算法的思想187
7.2.2多尺度曲線相似度的計算方法187
7.2.3全自動DP算法實現(xiàn)189
7.2.4實驗研究193
7.3地圖綜合過程的自動化195
7.4地圖綜合結果的質(zhì)量評價197
7.4.1居民地群組目標的特征提取及其相似度計算198
7.4.2實驗及分析202
7.5本章小結206
第8章結論207
8.1本書的貢獻207
8.2局限與問題207
參考文獻209