【摘 要】
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河系自动综合是地图综合的重要组成部分,从河系自动综合的主要环节全面梳理其进展,可为实现地图全自动化综合提供保障。该文主要从河系形态分类、影响河系综合的主要因素、河系综合方法与质量评价四方面分别评述了河系自动综合的研究进展以及当前河系自动综合研究存在的主要问题,结合新的思想、方法与技术,指出未来可通过深度学习和图神经网络模型提取河系综合知识并发掘知识间的隐藏关系,从而实现"端对端"的全自动化河系综合
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院,地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,甘肃省地理国情监测工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41930101、41801395、41761088、41861060),甘肃省教育厅优秀研究生“创新之星”项目(2021CXZX-547),兰州交通大学优秀平台项目(201806)。
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河系自动综合是地图综合的重要组成部分,从河系自动综合的主要环节全面梳理其进展,可为实现地图全自动化综合提供保障。该文主要从河系形态分类、影响河系综合的主要因素、河系综合方法与质量评价四方面分别评述了河系自动综合的研究进展以及当前河系自动综合研究存在的主要问题,结合新的思想、方法与技术,指出未来可通过深度学习和图神经网络模型提取河系综合知识并发掘知识间的隐藏关系,从而实现"端对端"的全自动化河系综合,为实现地图的全自动化综合提供支持。
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