【摘 要】
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针对土地利用规划地图数据更新过程中因地块调入调出产生的碎图斑的识别问题,该文在深入分析样本数据特征的基础上提出一种结合多级阈值与自组织特征映射(SOM)神经网络的碎图斑识别方法。首先通过面积和最大内角阈值排除不符合碎图斑特征的多边形;再将矩形度、圆形度、最小内角以及延展度作为特征向量输入训练好的SOM聚类模型,基于多边形特征相似性识别碎图斑,较好地弥补了目前制图实践中大量采用的统一面积阈值法指标选
【机 构】
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福州大学数字中国研究院(福建),福州 350108;福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州 350108;福建省国土资源信息中心,福州 350001
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针对土地利用规划地图数据更新过程中因地块调入调出产生的碎图斑的识别问题,该文在深入分析样本数据特征的基础上提出一种结合多级阈值与自组织特征映射(SOM)神经网络的碎图斑识别方法。首先通过面积和最大内角阈值排除不符合碎图斑特征的多边形;再将矩形度、圆形度、最小内角以及延展度作为特征向量输入训练好的SOM聚类模型,基于多边形特征相似性识别碎图斑,较好地弥补了目前制图实践中大量采用的统一面积阈值法指标选取单一、主观性强的不足,实现了碎图斑的准确识别。以福州市长乐区和福清市土地利用规划调整建设用地管制区数据
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