本文從空間-語義雙重約束角度,提出一種顧及空間鄰近和功能語義相似的建筑物空間分布模式識別方法。首先,基于建筑物的空間位置鄰近性(即建筑物間的最小距離)約束進行聚類,獲得建筑物的空間分布模式和建筑物間的空間鄰近關(guān)系;然后,根據(jù)建筑物的功能語義相似性約束進行分割,獲得建筑物的初步聚類結(jié)果;最后,考慮簇內(nèi)相似性與簇間差異性進行整體優(yōu)化,獲得最終聚類結(jié)果。試驗驗證表明,本文方法比現(xiàn)有方法能夠更有效地識別空間鄰近與功能語義一致的建筑物群,服務(wù)于智慧城市建設(shè)中對建筑物進行語義層次綜合和對城市結(jié)構(gòu)進行深入研究的需求。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

圖1 本文采取的研究策略

給定建筑物群數(shù)據(jù)集,采用約束Delaunay三角網(wǎng)構(gòu)建鄰近關(guān)系。具體地,通過邊界點內(nèi)插結(jié)點的形式對建筑物群轉(zhuǎn)化為點群表達,并以此構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)[9,16],如圖2(a)所示。構(gòu)造空間鄰近圖對Delaunay三角網(wǎng)進行簡化表達,將建筑物b抽象為結(jié)點,若建筑物之間存在三角....

圖2 基于Delaunay三角網(wǎng)的建筑物空間鄰近關(guān)系表達

圖1本文采取的研究策略2.2建筑物功能語義特征提取與相似性度量

圖3 最小生成樹剪枝

如果經(jīng)過最小生成樹剪枝獲得的所有子群滿足空間分布同質(zhì)性,則停止聚類操作。圖3顯示了一個建筑物群的最小生成樹迭代剪枝過程示例。圖中,初始最小生成樹(MST)的邊長標準差σ=11.3,給定λ1=0.3,通過分裂聚類策略,依次剪去權(quán)值最大的邊,圖中標注的數(shù)值為各子樹邊長的標準差。通過迭....

圖4 街區(qū)建筑物與POI分布

為驗證本文方法在保持功能語義特征相似性方面的合理性和有效性,將本文方法與顧及建筑物空間距離的方法(簡稱空間距離法)[4]以及同時顧及空間距離和幾何形態(tài)的方法(簡稱空間-幾何耦合法)[3]進行對比分析。采用深圳市兩個街區(qū)的建筑物數(shù)據(jù)和興趣點分布數(shù)據(jù)進行試驗分析。其中,建筑物輪廓數(shù)據(jù)....

本文編號：4056286