神经网络决策树的矢量数据变化信息快速识别方法

被引：15

作者：

郭泰圣 ^{[1
]}

张新长 ^{[1
,2
]}

梁志宇 ^{[3
]}

机构：

[1] 中山大学地理科学与规划学院

[2] 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室

[3] 广东省国土资源测绘院

来源：

测绘学报 | 2013年 / 42卷 / 06期

关键词：

变化信息; 变化检测; 四叉树; 神经网络决策树;

D O I：

暂无

中图分类号：

P208 [测绘数据库与信息系统];

学科分类号：

070503 ; 081603 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

针对GIS数据更新中变化信息的自动提取问题,提出基于神经网络决策树的变化信息快速识别方法。设计了基于四叉树的变化信息层次检测算法,通过比较对象的节点-弧段特征快速定位到变化区域。以新旧要素的匹配特征为依据,通过神经网络决策树实现变化信息的识别,兼顾了决策树实现效率高和神经网络的自适应处理的特征。1∶2000地形图变化信息识别试验结果表明:该方法计算效率高,能够准确快速地识别出变化信息,有助于提高GIS数据库的动态更新的自动化与智能化水平。

引用

页码：937 / 944

页数：8

共 21 条

[1] 一种自适应的矢量数据增量更新方法研究 [J].