地图自动综合方法的研究进展_续_郭庆胜

地图自动综合方法的研究进展(续)
●郭庆胜　李沛川
(接上期)
六、要素冲突的自动移位方法
地图要素冲突在DLM综合和DCM综合及其生成过程中都存在,要素的移位是地图综合必备的算子之一,地图可以看成是文字与点线面的相加,这是一种直观的理解。

地图综合中的选取和算法的运用都必须考虑复杂的空间关系,这种空间关系的识别与维护是地图综合智能决策的基础。

William A. Mackaness(1994)认为这种空间关系的处理并不是GIS中简单的空间查询。

Bradford Nickerso n(1988)提出了线与线之间的移位算法,该算法改进后,被武芳等(1992)用于军交图自动编制中线划要素的自动移位。

为了使要素冲突问题简化,在处理同一地区已建立了多种比例尺的地图数据时, Mark Monmo nier(1989)以内插移位方法(interpo lated displacement)为基础,主要研究了线划要素的内插方法。

他对两种比例尺地图数据库要素的区域化(regio nalizing)和匹配(matching)进行了探讨,认为该种综合方法为内插式综合方法(interpola ted g ener-alization)。

地图综合过程中的要素冲突在很多算子的执行过程中都会产生(Feibing Zhan等, 1993)。

William A.Macka ness(1995)根据视觉特征对空间冲突进行了分类,共分三类:局部化的拥挤(localized ov ercro wding)、要素聚集(feature coalescence)和看不清(imper-ceptibility)。

根据空间冲突的属性把它分成内容和格式塔、关系复杂性和接近度。

要素冲和可读性的需要。

不同的综合算子对空间关系、全局性或局部性的结构和地图显示都会产生不同的影响,同时不同要素间的冲突总和的解决并不等于整体的空间冲突的解决,整体空间冲突大于局部空间冲突之和,算子的应用顺序不同,空间冲突问题的解决方法也不同,一个好的地图综合算子集应有利于空间冲突的解决(Willia m A.Mackaness, 1995)。

为了更好地解决空间冲突问题,必须在综合前和综合后进行地图量测分析。

William A.M ackaness(1994)认为空间冲突的解决并非可以一步完成,它是一个循环、迭代的过程,空间冲突的解决是地图综合成功的标志。

他提出了4条地图综合中解决空间冲突的规则:(a)综合后的要素应更容易区分;(b)要素的移动不能产生新的冲突;(c)局部空间关系和点群的图案特征必须保持;
(d)为了保证空间冲突之中(外,间)的空间完整性,点移动的距离应当最小。

他采用聚类分析的方法确定移动范围或强度,他也认为由于图形特征多样,聚类方法应当进一步完善。

他采用的移位方法是比例辐射移位(modi-fied propo rtio nal radial displacement, M PRD),移位量由“密度函数”(density functio n)确定,它可用于多要素混合的冲突解决,但都是基于点的移位。

他认为有待于进一步研究的问题是:①不能区分的冲突的自动确定;②冲突的图案特征及其分类;③综合算子的综合应用及其最优化的组合方式;④解决方法的自动评价。

李沛川(1994)用“移位场”这一基本思想,研究了要素冲突的关系处理问题。

法,Zhilin Li等(1995)提出了基于数学形态学的空间冲突的移位方法,该方法用于因为符号化而产生的冲突有较好的效果。

七、地图自动综合的智能化方法
地图自动综合需要智能化已得到共识,在地图学其它方面的应用更多,如地图注记专家系统AC ES(C.Pfefferko rm等,1985)。

地图综合需要地图制图知识来引导,那么地图综合知识有哪些,很多学者进行了详细的探讨。

地图综合的知识分为几何知识、结构知识和过程知识(Marc P.Armstro ng,1991; Robert B.M cMaster,1991)。

几何知识类似于地图工作者能识别的要素的绝对、相对定位以及要素的密度等,结构知识是指目标的产生过程以及从地貌学、水文学、人文地理等方面获取的知识,过程知识是指导综合算子运行、算子的选择以便完成综合任务的知识。

地图综合知识有很多种表达方式,如逻辑谓词、产生式规则、框架等。

K.Stua rt Shea (1991)提出了用规则与参数表的方法来表达地图综合知识,规则的结构是一个三维立体结构,参数表结构可用于表示大量的地图制图综合知识。

Timothy L.Nyerg es(1991)在分析了地理数据库中地理信息含义之后,认为地理信息的抽象可用于地图综合知识的表达,他认为结构识别是地图综合必须解决的第一步。

虽然说有很多方法可用来表达地图自动综合知识,但是M.Ko te Bea rd(1991)认为地图综合的规则是很难确定的。

其主要原因是:地图综合强调艺术性,很多问题不易分解成逻辑规则;不同地图有不同的目的;需要强调多种空间关系及特征等。

No no ko Tsukada(1995)认为不同文化的国家在地图综合的规则上有差异,因而以手工地图综合作为主要的知识源是不合适的。

M ajor R.J. Wiliams(1989)认为现象的逻辑结构就是地图综合中一种根本的不依赖于特定应用的“真实世界”现象的知识表达。

虽然地图综合知识的表达很困难,但是Dav id fo rrest (1995)的Map Desig ner就是一个基于专家系统的地图综合试验软件。

Stefania Goffredo (1995)用基于规则的方法进行专题地图(自然地图)的综合。

W.Zhang等(1993)认为地图制图知识的概念模型是可以用知识表达的,张文星(1990)也详细论述了地图综合中规则的表示方法。

Sven Arv e Saga(1995)分析了海岸线综合中的结构化知识。

William A.Macka ness(1994)详细分析了综合算子相结合用于地图综合的知识问题,这是一种过程性知识。

完全基于知识的智能化地图自动综合是比较困难的,人机交互就是一种比较好的方式,Merv in D.Henning和David Harg reaves (1983)探讨了人的认知和计算机基于客观逻辑的地图综合问题。

Stefan F.Keller(1995)使用交互式方法利用线状要素综合时输入的参数使计算机自动学习不同参数会得到什么样的结果,他进一步发展了一种基于事例(实)的推理方法(case-based reasoning)。

以人机交互为基础,出现了很多基于事实的地图综合知识的计算机学习方法,常称这种系统为增强型智能(am plified intelligence)系统。

地图综合知识管理方式和大型GIS的空间数据管理方式是不同的,地图综合必须依赖于大型地理数据库,那么地理信息同地图综合知识必须融合(Dr.Pedro Basag oiti 等,1995)。

超图数据结构(HBDS)既能用于地理信息描述,也能用于规则库的知识管理,这样的专家系统称为结构化的专家系统(fra ncois Bouille,1983)。

由于知识的获取渠道不同,地图综合中也涉及到不同领域的专家知识(地图知识、地理知识等),因此,多来源的知识管理是一个
必须解决的问题(David J.Cow en,1990)。

八、地图自动综合有待于进一步研究的
问题
1)地图综合的智能化是一个主要方向。

地图综合必须建立在大型地图数据库的基础之上,地图综合知识同地理信息的融合是必然的趋势,ES和GIS必须相结合,方式有两种:文件交流和数据结构的统一。

地图自动综合需要有关知识,虽然知识的获取方法可以采用增强型智能法(am plified intellig ent)、反向工程法(rev erse engineering)和差别适应法(difference-based adaptio n)。

知识表达方式很多,但哪一种表达方式最有利于地图综合的实现,Daviol M.M.(1996)认为面向对象的方法是一种较好的方法,同时针对不同要素的地图综合知识的整理也是很有必要的。

张家庆等(1994)认为面向对象的继承机制与知识库系统的框架结构是一致的,也能用于组织知识库。

地图综合知识中有很多属于模糊知识,应当能够处理这种模糊信息(V ladimir S.Tikunov,1995)。

要实现地图自动综合的智能化必须有强大的数据库支持(Mark Mo nmo nier,1991),该数据库是一种智能数据库,支持地图综合的数据模型无疑也是其中的重要问题之一。

2)地理特征及空间关系(空间知识)的自动获取(识别)。

地图自动综合已从单纯的算法改进和算法间的比较转向空间关系、规则形式化和数据模型的研究,其中空间关系是一个关键。

空间关系包括全局性的地理空间特征分析、局部的区域性地理特征、要素间的拓扑关系和单要素的地理特征。

这同常规地图综合是相对应的,常规方式下综合一幅地图,必须先进行区域的地理分析,并要求地图工作者具备必要的相关地理知识。

计算机只有在能自动识别地图图形的地理特征的条件下,才能很好地完成地图自动综合的任务。

对于地图综合来说,最直接的就是空间关系的维护以及不同的空间关系和特征应当采用什么样的算法或算子进行综合。

3)地图综合算法的进一步完善。

线状要素的综合是研究得最多的问题,其算法有很多,从前面的分析中可以看出,在算法上仍然存在以下问题:
①线的自交现象不能有效解决,即使有些学者试图去解决这个问题,不是没有考虑到线的图形特征、地理特征,就是算法无法证明其通用性和可控制性。

②线同周围要素的关系在综合时如何维护。

地图综合算法无疑要分别处理点、线、面和文字诸要素,但目前并没有可用于这些要素的完备的综合算法。

有的需要改进,有的需要建立。

选取算子(selectio n)在地图自动综合中仍然要在“定位”问题方面进行研究。

4)地图自动综合策略与综合算子的分解。

地图自动综合有很多种方法,如过程处理法、逻辑方法和神经网络方法等,智能化方法是目前的主流。

地图自动综合是一个复杂的过程,现已提出很多种模型,一些主要的思想概念模型K.Stuar t Shea(1991)进行了详细的分析。

这种模型框架中很重要的问题之一是地图综合算子库(Ro ber t B.McMaster, 1991),Gai Lang ran(1991)认为综合算子是相互联系的,他认为地图综合应当采用并行计算的方法。

William A.M ackaness(1991)把综合算子分为9种,Ro ber t M cM aster等(1993)在分析了Beard提出的7算子和Mackaness提出的9算子的基础上把综合算子归为3大类,K.Stua rt Shea,Ro bert B. McMaster(1983)把综合算子归为12种。

这说明一个问题:地图自动综合需要哪些算子,怎么分类仍在争论之中。

地图自动综合必须建立在一定的数据模型之上,FrancoisBouille(1983)提出用超图数
据结构HBDS,他认为该结构可同时表达地图知识。

面向对象的数据模型也是学者推荐用于地图自动综合的数据模型(Gaheg an, Stua rt A.Roberts,1988;T.Kilpe Lainen 等,1991;David M.Mark等,1991)。

为了在地图自动综合中能进行有效的空间图形抽象,Gary J.Robinson(1995)提出了一种层次结构方法。

地图综合中空间冲突是必须解决的,Geraint Li,Bundy Chris B.Jo nes和Ed-m und Furse(1995)提出了一种单形数据结构SDS,该结构类似于TIN数据结构。

算法同数据模型是关联的,两者结合在一起研究是必然的。

5)地图综合的质量评价。

地图是一个产品,没有一个标准是不行的。

评价内容有算法、空间关系等。

对于地图自动综合而言,评价标准必须定量化,而目前主要采用人工视觉评价方法,由地图专家完成(Robert W eibel,1992)。

九、总　结
本文在分析现有成果基础上认识到,地图自动综合问题的彻底解决应当主要从以下几个方向研究。

1)地图自动综合算法应当进一步完善,从单要素向多要素转移,应当强调空间关系的维护。

2)地图中的单要素地理特征参数应当建立标准,同时多要素间和单要素群间的空间关系应当依地图自动综合的需要进行分类。

3)地图自动综合中知识的描述和应用,其中最重要的是空间知识的获取。

4)地图自动综合软件设计中地理数据模型和知识模型的混合,以及以此为基础的地图综合的策略研究。

5)地图自动综合的评价标准,不同目的的地图综合应当有不同的评价标准。

6)目标选取的“定位”化,地图目标选取的数量已有大量成熟的成果,但在地图自动综合中具体选取哪一个目标仍是一个有待研究的课题。

参　考　文　献
1
2
3
4
毋河海.地貌形态自动综合问题.武汉测绘科技大学学报,1995,20(增刊)
孟丽秋.自动化地理信息综合的发展现状和趋势.郑州测绘学院学报,1996,13(2)
Barbar a P Buttenfield.M a p Genera liza tio n:
M aking Rules fo r K no w ledge Repr ese nta tio n.
N CG IA,1991
W anning Peng.Auto mated Generali zatio n in
GIS.IT C Publica tio n Series,1997
作者单位:武汉测绘科技大学土地科学学院,
430079。

收稿日期:1998-06-
29
本刊启事
本刊选摘的部分文章因作者地址不详,稿酬暂存本刊编辑部待领。