【摘 要】
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首先,从点纹、线纹、混合纹、底色4个方面归纳了分级统计地图的面状符号类型;然后,以统计数据的利用程度为视角对分级模型进行了分类,同时,给出了动态聚类初始聚类中心的计算
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2008BAH31B02-3)
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首先,从点纹、线纹、混合纹、底色4个方面归纳了分级统计地图的面状符号类型;然后,以统计数据的利用程度为视角对分级模型进行了分类,同时,给出了动态聚类初始聚类中心的计算方法,并提出了一种用级内数据集中度和级间均值离散度来评价分级精度的方法;最后,在CorelDRAW环境下进行了二次开发,实现了分级统计地图从模型分级、评价、选择到制图单元的点纹、线纹、底色填充等一系列过程的自动化,对提高统计地图制图水平和效率具有现实意义。
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