（系统工程专业论文）铁路空间信息多尺度变换处理方法的研究与应用.pdf

j e 基窑逗盔堂题土堂鱼监塞生塞掳瑟 中文摘要 捺簧：铁路运输系统俸为伞本凌上与位置密甥耀关兹分奄式大系统，基予 箕窆阉数据豹信息服务已成为铁路运输系统的主要嚣求。铁路空闻数据具有海量、 多尺度、多分辨率等特点，铁路行业的勘测、设计、规划、运营、管理和各级决 策工作对铁路空间数据多冗化的需求趋势，使得空间数据多尺度处理方法成为了 铁路空间信怠处理的研究煞点。如旃蓰供给用户多尺度或多种详缩程度静空闽数 攥，鲐餐满是羧蹬不溺详缨程度和誉同蠹容豹她图产晶，已缀成为铁路运输系统 篙要缎决的核心问题。 本文从面向正程应用的角度出发，利用信息自幼综合理论与方法建立了铁路 空间龠息的多尺度自渤综含流税。藏方法将知识控制贯穿于熬个流程，其有自动 傀程度高、智能纯翡特点，麸熬体上为铁路空闯蓿怠豹多尺度叁动综会提供7 一 令薪黪勰决途径；利用分形学的相似性原理去鳃释多尺度变换的本质，并分析了 单一分维线状目标多尺度变换的局限性，在此基础上本文提出了利用可变分维实 现多尺度交换的方法。当尺度变换范围较大时，该方法能够弥补单一分维造成的 稿线形态不能保持静缺陷。最稀通遥在青藏铁路照毽信惫系统孛静实酥应雳证癸 了该浚程熬合理性，翔酵透过对不弱线状遗携豹处理，照示了可变分缝多足发变 换方法的有效性、先进性和普邋性。 关键词：铁路空间信息；多尺度变换；自动综合；可变分维；青藏铁路 分类罨： 盏基窑遴太堂亟圭堂焦盈塞矗羹s 至基矗兰 a b s t r a c t a b s ，弱莨a c r r a i l w a yt r a n s p o r t a t i o ns y s t a l ew h i c ha r er e g a r d e da sd i s t r i b u t e ds y s t e m si sn e a r l yc o r r e l a t e d w i t ht h es p a t i a ll o c a t i o n ，a n dt h ei n f o r m a t i o ns e i v e i $ b a s e do ns p a t i a ld a t ei sb e i n gt h em a i nn e e df o r t h er t s 。s p e c i a l l y , t h es p a t i a ld a t ao ft h er a i l w a yh a st h ec h a r a c t e r i s t i c so fg r e a tc a p a c i t y , m u l t i - s c a l e ，h i g h - r e s o l u t i o n , a n ds oo n s ow i d e l yi n f o r m a t i o ns e r v i c e sf o rt h ei n v e s t i g a t i o n , d e s i g n , p l a n , o p e r a t i o n , m a n a g e m e n ta n dd e c i s i o n - m a k i n gs u p p o r ti nr a i l w a yi n d u s t r i e s ，b yt r e a t i n g f u n d a m e n t a ls p a t i a ld a t aa n db u s i n e s sd a t ac h a r a c t e r i z e db ym u l t i - s c a l ea n dm u l t i - r e 辩l u t i n ni n r a i l - b a s e du a m p o as u bs y s t e m s t h ea p p l i c a t i o no fr a i l w a ys p a t i a ld a t af o c u s e so nt h eu s a g eo f s i m p l ed a t a , t h eo b j e c t sd e s c r i b e db ys p a a a ld a t a , a n dt h er e g u l a t i o nd e d u c t i o nb a s e do i l 刺d a t a d i f f e r e n ta n a l y s i st a s l 岱霉f ea l l o c a t e dt os p a t i a ld a t aw i t hd i f f e r e n ts c 越e s - b e c a u s es p a t i a ld a t ac a n n o t b es t o r e di nf u l l - s c a l e sf o ri t sh u g es t o r a g er e q u i r e m e n ta n dl i m i t e ds t o r a g eo f d a t a b a s e s 。a sw e l la si t w o d db e b i gw a s t eo fs p a c et h a ts a l n ed a t aw a ss a v e dm a n yt i m e su n d e rm a n ys c a l e s s o tt h e p r o b l e m si nr a i l w a yt r a n s p o r t a t i o ns y s m mn e e dt ob ec o n s i d e r e df r o mt h ep 嬲p c 咖o f s p a t i a l i n f o r m a t i o ns c a l ew a m i t i n m a c c o r d i n gt od e m a n d sf r o mt h ee n g i n e e r i n ga p p l i c a t i o n , t h et h e s i sd e s o n b e sap r o c e s sm e t h o d o fn m l t i - s c a l et r a n s f o r mo fr a i l w a ys p a t i a li n f o r m a t i o nb a s e do nt h et h e o r i e sa n dm e t h o d so ft h e i n f o r m a t i o na u t o m a t i cg e n e r a l i z a t i o n , a n dw ea l s oa d dt h ek n o w l e d g ec o n t r o ll h r o u g ha l lt h ep r o c e s s t h e r e f o r e ，t h ep r o c e s sh a st h em a i nc h a r a c t e r i s t i c so fa u t o m a t i ca n di n t e l l e c t u a l i z e d , a n ds h o w sa n e ww a yt os o l v et h ep r o b l e mo f m u l t i - s c a l et r a n s f o r mo f r a i l w a ys p a t i a li n f o r m a t i o n ；a n da l s ot h e t h e s i sa n a l y s e st h eh y p o s t a s i so ft h em u l t i - s c a l et r a n s f o r mb yu s i n gt h es i m i l a r i t yt h e o r yo ft h e f r a c t a lt h e o r y , t h e ne s t a b l i s h e ss p a c es e q u e n c e si ns e v e r a ld i f f e r e n ts c “e sb a s e d0 1 1t h et h e o r yo f v a r i a b l ef r a c t a l d i m e n s i o n a t l a s t t h e t h e s i s p r o p o s e sa m o d e l o f t h e m u l t i s c a l e l r a n a i t i o n f o r t h e l i n e sb a s e do nf r a c t a lt b r y t h i sm o d e lc 趣m a i nt h e c o n f i g u r a t i o no ft h el i n e ，h a sh i g h c o m p r e s s i b i l i t y , a n da p p l i e st h em o d e lt ot h em u l t is c a l et r a n s i t i o nf o rr e l a t e ds p a t i a ld a t aa r o u n d r a i l w a yl i n e s t h er e s u l ts h o w st h a tt h ef r 蝴a lt h e o r yh a sb i ga d v a n t a g eo nm u l t i - s c a l et r a n s i t i o n a tl a s t 廿1 en l e s i sa p p l i e st h ep r o c e s st ot h eq i n g h a i t i b e tr a i l w a yg e o g r a p h i ci n f o r m a t i o n s y s t e m s ，a p p l i c a t i o np r o v e st h er a t i o n a l i t ya n du s e f u l t r a n s f e r r i n gt h ed i f f e r e n tl i n es h o w st h i s p r o c e s s sa d v a n c e m e n ta n dr a t i o n a l i t y 1 娆y w o r d s ：r a i l w a ys p a t i a li n f o r m a t i o n ：m u l t i - s c a l et r a n s i t i o n ；a u t o m a t i cg e n e r a l i z a t i o n 。 v a r i a b l ef r a c t a ld i m e n s i o n ；q i n g h a i - t i b c tr a i l w a y c i 。a s s n o ： 学位论文版杈使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和僭阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的爱印件和磁盘。 ( 保密的学徒论文在解密籍适粥本援权说明) 学位论文作者签名： 墨表硝 导师签名 签字日期：洳弦 娟向弱签字目鬻：静7 年f 胡扣墨 鍪塞銮鋈太堂壅塞兰莲羧塞鎏鹫篷童强 独创性声暧 本人声明所照交的学位谂文是本人在导师指导下进行的研究工作茅钉取得的研 究裁莱，除了文巾特羯魏戳器注嚣蘩滚之憝强， 鑫文孛不毽含英毽久毫经发表或 撰霹过的研究成聚，也不包宙为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同王作的同志对本研究所做的任何贡献均融在论文中作 了嬲确豹说弱势袭示了谢意。 学位论文作者签名：墨度谲 签譬日期：乙哆 年肛月。日 致谢 衷心感谢秦勇副教授、贾利民教授，三年来给予我极大热忱和和耐心教会我 探索闽题的方法和解决阉题的思路。两位老师渊博的学识、严谨的治学态度，给 了我缀太翡器蘩鞠影确。一蠹诡我惑到不安豹是我多少次鳎英言帮不瓣其意鹣笨 拙使得两位老师从我论文的选题、研究进展，一直到论义的完成，都付诸了极大 的心舡。在此之际，我只能衷心的道一声：谢谢! 感落辕道交邂控割与安全实验室豹蔡溅强、王铯辉、差事、狳杰、翟绕卿等 诸位老师在实验窳学习工作期间的关心；感谢周惠娟师娥、柴圆西耀嫩、张尊栋 师咒在项目和学习上给与热情帮助，在论文撰写时提出建设性的意见和建议；感 谢0 5 级所有的患难与共的兄弟媳妹们，在嫩活和学习上绘与无私的帮助 懑落宏德穰鬻源信意菝零蠢疆公司静镁浮秘圈事翻纛实习羯闼，z 终帮生活 上给与的帮助。 在此论文完成之际，更感澍我的家人，感谢他们对我的养育之恩，并对我学 鼗豹支持。 1 绪论 1 1 铁路空间数据多尺度变换问题的提出 1 铁路空间信息多尺度性 铁路空间信息是具有尺度维的空间信息，尺度维表达了空间数据由细至粗、多 尺度的几何变换过程。尺度越小( 即比例尺越大) ，对空间目标表达的越精细、越 微观；尺度越大( 即比例尺小) 对空间目标表达的越概括、越宏观。例如：在大 比例尺数据库中的某车站是面状目标，在小比例尺数据库中变为点状目标；在大 比例尺中线路目标中的细小弯曲在小比例尺数据库中被综合掉“1 。 2 铁路空间信息服务 铁路地理信息系统包括多尺度、多分辨率铁路各级子系统的基础空间数据和 业务数据，为铁路行业的勘测、设计、规划、运营、管理和各级决策工作提供开 放式、全方位的信息服务。多元化的服务需求，带来了对多种尺度空间数据分析 和显示的需求，如何提供给用户多尺度或多种详细程度的空间数据? 如何满足输 出不同详细程度和不同内容的地图产品? 已经成为r g i s 需要解决的核心问题。这 里面包含了重要的智能性活动地理信息的综合，其目的在于派生更抽象更高 层的信息。它通过对空间数据的空间和非空间属性进行尺度变换，来完成给定的 一系列的地理推理任务，这为解决海量数据未能充分利用和铁路运输对信息的需 求之间的矛盾提供了坚实的基础，铁路空间信息共享奠定了基础。 3 铁路空间信息数据更新和一致性 随着中国铁路运输的跨越式发展，铁路面i 临着日新月异的变化，随之带来的结 果就是铁路设施的增建或改建，同样也影响了铁路空间数据的变化，因此铁路空 间数据更新是铁路空间数据库的维护中需要进行的一项工作。若铁路空间数据管 理部门对每个比例尺的数据都进行更新，将要花费大量的时间和精力，可行的办 法就是只更新最小比例尺信息，然后通过尺度变换导出其他比例尺信息，与此同 时各尺度间的信息也建立了一定联系。 4 铁路空间信息数据分析 铁路空间数据的分析总是针对一定的空间尺度和一定的空间等级进行的，亦 即空间现象和过程通常是依比例尺的，在铁路空间信息中，比如铁路救援物资的 选址分析、最佳救援线路等许多应用都需要不同详细程度的变换及综合，因为空 间数据的分析与处理往往都是在局部的或较高的层次上进行的，需要不同综合程 冀瘟窑鋈速堂亟蠢堂筵蛩塞缝竣 度豹窆鞫镕患模型，空翔数掇约分蛎和双察必须在比例尺条仕下进行。 5 铁路空闯信怠多尺度自适应胃褫纯 对铁路空间信息进行合理尺度变换的结采，不仅保留了铁路空闯数据痒在给 寇比例尺或图像撂式傍况下暇始信息的最佳数量，而且去除了图像中的噪音，放 大了图形豁最基本部分，使图形豹最主要特征德以保持，这搀才能满足可视他的 需要，而解决这一闷题的关键就是智能纯的自适应可视亿，嚣根据显示需要动态 的调整所显示信息。可视化方式有两种，一是对同一研究区域动态地震示多种尺 度下豹显承版本，但尉一舨本不同位鼹显示的比例尺是相同的；二是同一版本下 不同位餐显示静院铡尺不溺。嚣者类似予用多驻具有不阉反慰能力可理解为可视 化内容的多少的平面镜来观察区域，瑶者类似子用凸鹜不平静“洽嘧镜”来残察 区域，在同一窗口下有的区域放大，有的区域缩小滔。为了实现这种燹眈例尺的动 态霹视化，嚣要地图综会技术支持，通过数据综食实时学出与划分的不同比例尺 送域相适应的稿拜季数据，避行可视亿显示。传统鑫孽电子地图缩放功能势没有使缛 空间信息的内容随显示院佣的交化而有所增捌。翻适应可税亿弥补7 传统豹电子 地图缩放功能的缺陷，是在给定比例尺条件下增加信息可读住的一种工兵。 铁路窆闯数据中由于铁路运输发生在铁路沿线带状区域内的，所以对铁路空 简信患的关滚重点逶常会是铁路沿线等铁路运输相关豹她掳嘲。随着观测尺度的增 大如果铁路沿线数据仍按照当前比例尺显示，剜会发生搓盏现象，而一些次要穗 物在这个观测尺度内又是不必要的，因此需要进行必簧的信息综合处理。如图l - i 、 1 - 2 、1 - 3 掰承毒蒎线在不同范围下的显示： 图1 - 1 全国范围观测图 f i g u r e1 - 1t h em a po f c o u n t r y w i d e a r e a 2 a b夏奎遒友堂亟土堂焦j 金塞绻丝 豳1 - 2 区域范国麓测圈 闰1 - 3 铁路沿线观测圈 f i g u r e1 - 3t h em a pa l o n gt h er a i l w a y l 。2 空闻数据多尺度变换研究综述 北夏至遵盔堂趣圭堂僮论衰绪论 1 2 。1数据尺度与地图比例尺 尺度是指农研究菜一物体或现象时所采用的空间或时间单位，又可指某一现 象或过程在空闼和时间上所涉及到豹范豳积发生的频率，尺度包括空间尺度和时 闼尺度辑个方瑟，嗣时尺发往往以粒发( g r a i n ) 和蝠度( e x t e n t ) 来表达。空闽粒度指最 ，l 、哥辫谈单元掰代表豹特征长度、瑟积或钵积( 如豫嚣；时阉牧度指某一现象或事 件发生豹( 或取样懿) 频率秽酵阉闫隔。糨度燕指璐究对象在空闼或对阕上的持续范 淘或长度。尺度是一个使用j # 常广泛豹术语，不同熬学辩镶域中x 雪尺度袁不弱豹 表述或含义，在遥感辩学技术中，尺度般相痰予分辨率，在建琏学、生态学、 水文水稠学、区域环璜分析等学科中，大尺度( 1 a r g es c a l e ) 或穰尺度( c o a r s es c a l e ) 怒 指大空问范围或长时间幅度，而，j 、尺度( s m a l ls c a l e ) 或细尺度( f i n es c a l e ) - - 觳指，j 、空 问范围成短时间幅度。在g i s 数据中，随着观测尺度的增大，空间信息的显示逐 渐由详细到概略，空问信息呈现出小、中、大三个尺度层次特点。不同的尺度在 所表达的信息密度上有很大差异l a - 9 1 。 本文所涉及到的尺度均为空间尺度，尺度是地理空间和地理目标的本质特征， 是空间分析和管理的主要因素之一，尺度几乎影响列空间信息的备方面。c o l a 挺 出应将尺度作为与空间、时阃和主题一样的基本因索，近年来由于空间信息采集 技术的迅速发展，多尺度的空间数据分析、处理与表达和地理信息的自动综合在 地理售息技术巾显萼导越来越重要 1 0 - 1 1 】。 数据与地图毒关，但弱者有本质差别：地图是如何掇特定区域范围内的空间现 象撼象表达在特定大小豹地图分蒺土，其星振是地图内容与露视让的表达；题空 阔数据鬟| j 是根据用户需要瓣空蠲现象豹抽象描述，与分震无关。然露由手地图秘 数据形成谈知过程的致侄，数据静尺度与逸凝静比铡尺有豢千丝万缕豹联系。 一般绝，数据尺度的大小与嚣域大小和数撂使糟要求裔关，嗣祥，壬| 蠹图玩铡足大 小岛制阔区域及瑜图的甭途有直接关系。由诧w 醣看磁施闺院例尺与数据尺度蒸 本关系是：数据尺度与相应地图院例尺整反院交化【溺。 1 2 2 尺度变换与自动综合 1 尺度变换 尺度变抉( s c a l et r a n s f o r m a t i o no rs c a l i n g ) 也称尺度推绎，就是将一种尺度上得 到的数据的结论( 傣息) 或过程雄演、归算到另外一个尺度上【”】。 在观察、理解和传援地理窆蚓知识过程中，空间对象的表现不仅取决于其本身 豹特征，悉且依赖于魏察者职用豹尺度，因恧递鬻会缮到多方面的表现结果。幽 4 韭塞塞逢塞堂鳞童堂焦鲶塞缝盈 于多种地理现缘和过程的尺度行为并非按比例线性或均匀交化( u c g i s ，1 9 9 6 ) ，因 而进彳亍一系列的尺度和方向分析才能有效魂反映出该现象的本质特征，因诧，g i s 需要多种详细程度的空间数据支持，德很多情况下，缺少菜垫尺殿下的数器或未 能收集齐全，要怨了解另外一个尺度的结采就必须迸稃尺度转换。在g i s 中，空 间数攒多尺度特征主簧表瓒在数据的可综合上，那么空闻数攒尺度交换可理辩为 根据数据内容表达的瓶律往、稻 蛙侄殿其自身兢噩| j ，采用不嗣豹簸理方法，南褶 同的散据源生成不同尺度的数据。通j 建多尺度交换，建立起多个窆闻尺度之蠲的 数据的逻辑关系，使空闻数据麓够完备韵麸一种表示过渡到另一种表示，实现由 革一院铡茂的基确数据集派生能满足不同应用层次静、吴有内在致性、不鞠详 缁程度、任意尺度豹数据榘，虢遴彳亍裔效的综合分柝耩辘耢决策p “哪。 2 自动综合 空间信息的自动综合( a u t o m a t i cc a r t o g r a p h i cg e n e r a l i z a t i o n ) 是为了改迸数据 得以理解性而对空间醋标几何或语义袭示所实施的一组度量交换，包括空阊粕属 住两方面的变换，其综合程度与尺度密切稆关，是空阔数据尺度交挟的一种方法。 信息综合是一个科学的抽象过程，在这个过稷中主要宥两种学术麓点；院键综合 与目的综合。眈倒综含强调忠于客麓搴实，认为在交换过程中受劐橇浇和舍去静 对象炎限于该眈铡尺下不能清渐表达豹j l | 象，甭对子能清晰表达静对象一般率徽 认为修改，舀的综合强谲对蟪裙薰要往静诀识麸焉有疆豹豹黪制强对象邀行综合 加工，其综合程度不怒严格依魄铡静“”。 空闻信怠静蠡动综合是空闻数据多尺度表示懿核心内容，实现鑫动综会必须 关备掰个基本条髂：缝理空闯数据及其关系豹表示( 罄数据模型 和自动综念操作算 予。蠢手鲁蘩综会韵极度复杂牲，至今仍然没有整套现成豹自动综会操终，恧 羹在举圈足瘦上仪瘸单一熬蠢动综合方法( 嚣足度依赖) 或算法来实现多尺度的表 示，荬通羯谯、霹靠性、实用牲较弱“”3 。 信息综合中豹模邈综会又稳多尺度处理，能够直接影昀到空趔信息的赝有数 摄，瑟不仅仅是地图土豹麴形o ”模型综含豹变要魍的就是从不同灼应用角度来控 制数据静选择_ 耜删减，数据熬删城在分辑功钱中蔓要是为了摁裹计算效率。模型 综合霹以耀予剡图综含豹鞭处理黔段。但并不是针对图形的描绘表达，所以不包 会饪侮艺零搜戆，或蠹由人的直戏感觉赝构成的可视化修饰成分，模趔综合主要 对一蝗概率蠼豹或者甚至是确定性的内容进行处理。模型综合要求大嶷的制凰知 识和计算技术。嚣要模傍专业制图人员的智能操作，是一种j # 常复杂的任务。 l 。2 3空闽镶息多尺度婀题的硪究进展 5 摭瘟窑疆盔堂殛 堂僮 i 金 塞绪论 n g g i a 是窆阉数据的多尺度表承婀题定义了五个研究领：i 或( n c g i a , 1 9 9 3 ) ：数 撂模型；多蓬表示之蚓豹联接；疑实现教图携缨护；空阆模拟；综合闫题等。鄹 黠还应磅究出多令极擒提如豹有关对多尺度数据豹要求秘嚣求豹阅题。n c g i a 还 菇多重袭示数攥痒定义7 研究内容帮要求：形式化描述零霹鲴带程发( l e v e lo f d e t a i l ) a ：的瓣标；形式亿撬述如俺联接不溺l o d ，数傻一令屡次上韵变化传递到 其它层次上；允许自动演绎多重袭示。对予地圈自动综合，其综会算法癍该辫攘 约束，谦持茸标的总体结构。u c g i s ( 1 9 9 8 ) 认为未来静g i s 应该是尺度依赖的， 对用户来讲是尺度敏感的，荠提供尺度管理工舆。为藏应该研究；开发能理解并 描述尺度行为的空问数据模型；先进的、高质鬣的对尺度彰响的理解能力：兵有 描述数据尺度的新颖方法：自动改变尺度的智能化方法等。i s p r s 数据综合与数话 挖掘工作组和i c a 地图综合委员会列出了g i s 数据有关尺度研究的十二个主题； 多尺度，多重表示数据库；数据库模型综合；基于多尺度表示，从图像和矢量数据 集中提取目标；利用层次、多尺度结构进行图像分析( 解译、分类) ；图像与g i s 数 握的集成与匹配；三维可视化与综合：几何与语义数据的匹配一致；多尺度数攒 痒中传递更叛与舨本控制机制；基予空阆位置的服务和小目标的地图显示：与凰 骣互联鄹、互操终性和空闽数据基础设施等有关的多尺度方面、矢量域提取目标 豹雾法在图像域豹应用；矮量评然技零等脚。 l 多尺度鑫动综会熬研究 多必度鲁动综合燕一个+ 分复杂的创造性慰维避程，骞些综合瓣题黢无法尾 数学模整描述，又不熊总结成某秭算法，氇难数归纳或某种规璺| j ，郄镬熊用模型、 算法、糯员| j 来表述，综合鼢效采龟狠滩十全十美。 针对这些闯题，许多入掇出了不阊综合模鹜，翔n i c k e r s o n 模型、b r a s s e l 藕 w e i b e l 模受、m c m a s t e r 与s h e a 模垄等。m c m a s t e r 认为b r a s s e l 和w e i b e l 横鳖怒 适用于专家系统的最好的模型侧。该模型把地闰综合着作是个智能过程，将搡 作、知识、阈值均存储在程序库中，是一个集成专家系统技术的自动综合模型。 其第一步是对源数据库进行识别，即所谓结构辨识过程。这一步的目的是对目标、 聚合目标以及它们的空间、谮义关系和相对重要性进行识别( 分类、艇别) 。第二 步过程是识别，即定义有关的综合稷序。包括数据修改类型的识别和程序控制参 数的定义。第三步是过程模拟，制订规则和工作程序。数字综合在稷序运行时开 始执行，将规则和程摩应用于原数攒库，以产生综合联的目标数据廖。最后一步 是数据攫示。它将埕撂数据库转换为完全符号化的结果地图。m c m a s t e r _ 和s h e a 扩 展了b r a s s e l 秘w e i b e l 的模型。该模型憋综合分爨必三秽操作；从蛰学意义上的 考虑，帮为锌么( w h y ) 要综合：从地黟学观点评估傍黠( w h e n ) 该综舍；选择适当的 空闽和璃径交换为该翔俺( h o w ) 综合提供技术。健这样伞完蘩瑟复杂豹系统至今 6 錾塞窑叠盔堂爨蠢璧筵途塞 缝 淦 尚未实现。吏要孱难覆子缺乏对综合的透彻理勰，因两缺乏一套能够共同遵守的 准则。以后的许多自动综仑模型也多是该模型为基础进彳予改进，如武芳的协同式 地图自动综合模型o ”等。如基于知识的智能增强型自动综合等。这些模型均强调 了空间关系知识的作用，所面临的问题仍是如何获取知识以及知识的形式化表达 等问题。 2 多尺庹交换算法的研究 舀前围绕多尺度变换箨法巴散了大璧研究，尤其是线状爨标豹研究。线交换 指静是瑟缩条线上豹原始点数，往缮小珏：捌足上豹数攒雩晕以麓化。缨减点豹基 本撼准是：最少的移锻和失真变形) 、最少的叛顶点。线化简有多种类型不同的化 筠算法，例如：n t h 法、垂距法等，但不能较好的把持线的形状。目前比较经典的 一个标准方法是d o u g l a s - p c u c k e r 算法f o p 算法) ，它可产生一些好的结果，但缺点 是限差的确定是靠经验得来，带有很大的不确定性。“和o p e n s h a w 描述了这样 一种称为自然原理的综合算法，其原理类似于从越来越远处察看的效莱，并给疆 了综合阂值= 最x d x ( i 一睾) ，餐缺点是交挟纛线土静点并非全都是原来线上靛 点。其镌大多数爨动综合算法与足疫秃矗接或耱确的关系。嚣瑟算法与足发之翅 没鸯相鼙适应豹关系，瞧貔是滋综合舅法不戆隧尺度变化嚣对囊身进褥相应的调 整。尺发变换后豹结果产生很大误差。面向尺度操传的傣息综合一直是困扰g i s 界实现空间数据自动处理与合理可视化的极具挑战性的尉际性难题。针对这一难 题，一些与尺度相关的数学理论如分形、小波等被引入近来阻“。 面状要素通常要用线要素变换算法，但并未考虑线要素怒否楚该面状黉素的 组成部分。为满足不问比例尺湿示数据的目的，m u l l e r 等提蹈了稀面状瑟素的 尺度变换方法。这种方法定义了面状要素综合静基本规羽和综合方法懿面积膨胀 稻牧缩、联除、蓬选、聚合、移像、毙浮、压缩戳及拓羚等各瑗检查等。b u n d y 氇提出并实现了秘约束多边形化麓摸墼，它最多边形他楚的一融扩展，已月予 恧状要素的化筠。p 蹴g 等人为实施城市街区的自动综合，基予约束d e l a u n a y 三角 剖分网建立了g i s 环境下城市地图数据的综合模型”。 3 嗣前多尺度自幼综合中存在的问题 目前，面向尺度的自动综合，大部分研究都集中在开发如何自动地减少地图 图形表达的复杂性和制图综合算法上，从而对缺乏对多尺度问题的本质研究，不 能形成疆论上的指导，对自动综合的认识瓷是感性静，必是将选瀚综合定义秀完 备的过程缓成，没有谖识到不同过程静聚合性。总懿来巍垂动综会中仍然存在以 下尼方瑟闺题： 1 ) 缺乏细识支持 获耿深层次的知识是非常必要的。由予自动综龠的复杂性，获取知识的技术 7 韭基塞堡态堂速堂垡缝塞缝垃 方法很重要，如复习、观察专家的工作、与地图、机器学习、入工神经潮络与交 互系统等等。知识化的目的不是用稷序语裔翻译已存在的知识，而是让计算机系 统获德亮水平的知识，只有当高水平的知识能够获取之时，综合系统才会成为强 大豹工具。 f 2 ) 没有智能纯豹数撂结构黪支持 一般来说，信意多尺度综合楚一个非常复杂、很滩定义、缀难规范纯熬过稷， 具有一定的创造住，而且由予现实世界表示在计算嵇辛，骜信息( 鲡空间关系) 在模型化的过程中丢失了，丢失的程度在很大程度上依赖于所采用的数据模螫。 但县前的数撰模型和数据结构尚没有支持智能化方法的能力。 ( 3 ) 认知理论对综愈的指导不足 多尺度变换豹根本尽豹在于满足人类对地理信息豹爨要，空阅莹息多尺度综 合的方法和结果应首先考虑嗣户在获取建理镶患豺静需求。毽出乎多嵇因素的影 响，信息自动综合研究中有秤“为综合而综合”的倾向，未能挖掘信息表达与 尺度之间的关系，从而不能控制空间信息综合的程度。为了傈持综合过程的真实 性，威当把更多的注意力放在数据的特性上。认知因素的分析将帮助我们发现与 援途鸯关的信息，这类信息是极萤要的。 ( 4 ) 对综台数据豹黢量浮髅重褪不够 综合会彩响空阔数据豹震量，包括位鬟精度、形状与尺寸精度、属性精度等， 这些筒素对数攒质蟹的影响髭不一样的。加强对数据综合疆量酌评储，有韵予麸 正反两个方面揭示和总结有用的信息综合知识。 ( 5 ) 自动综合算法分散，备算法侧重于某方面研究，缺惹通用健和整体往， 戈其是多尺度变换的算法，大多算法只是考虑了图形的简化，并朱给出变换程度 与尺度豹对应关系。属于缝棒为综会嚣产生的变换爨法。 4 智能纯多尺度交换鼢探讨 多尺度处理应该楚赣着智能亿处理方向发展，舀动综合本身就是一个镨能型 的工程，对于计算机来说，空间目标本身的属性信惠( 类疆、侄质) 的获取是没 有什么难度的，但是对于空间目标及目标间的几何信息、空间关系、空间分布等 获取秘表示就不是那么容易的事了，所以必须使机器能像人一样提取、处理空间 信息。鏊能纯方法是空阂信息处理瓣发展趋势，近年来各独数学：理论及缨能化 算法被弓l 用澍绱患自动综合巾来，分形、，l 、波等现代数学方法，霹以隧数搀处理 时的情况自动获取空间知识，为空间信怠多尺度餐能交换鼹供了支持；a g e n t 、智 能化综合算法等智能化算法的引入将极大提高信息综合的智能化。 1 。3 本文目的及内容组织 3 韭基窒爨塞堂题垡僮 缝 塞 绩 j 金 1 3 1目的及意义 空间信息多尺度变换问题是数字铁路计划的关键技术乏一，蹩一种以一个大 比例尺数据库( 通过测量直接得到) 为基本数据源，使得在一定区域内空间对象的信 息量隧比例尺变化自动增减，使提空间信息变换与比例尺自适应的一种信息处理 技术，解决这个闫题豹根本是铁路空闼信息的是动综合。 辩戢理特鬣和地理撬律豹科学浚翘( 鼯愁理认翘) 是垲霉或地理数摆瘁售息 综合的主客躐依据，信息自动综合楚空间数据表达、数据深加工等多种功麓的数 据转换方法和授术手段。在铁路地理信息系统中，由于铁路地理信息系统的复杂 性和特殊性，使得铁路空间信息的多尺度变换难度加大，怎样找到一种有效的多 尺度交换策略和方法成了鳃决铁路空间信息处理和共享的关键。 本文立足予夏肉皮其l ，结合铁鼹空闯信息特窍知识，以自动综会的理论_ 和方 法来研究空蠲信息豹尺度变换，透过多尺度交换产生不周尺度豹数据集，以满足 不问部门的不同需求。在就过程中羹点描述了多尺庭信息舀动综合静整体流程， 并利用分形学中的相似性原理解释了信息多尺度变换的本质，分析了用苹一分维 解决线状信息多尺度交换的局限性，提出用可变分维与传统算法相结合构遗一种 具有簧适性意义的线形化简算法，并对铁路线状数据作了试验分析，证明了将其 用于铁路空间信息多尺度变换豹傀越挫。熳蜃结合毒藏铁路地理信息系统的实际 需求对铁路空阕信惠擞7 多尺度交羧。 1 3 2组织结构 本文主要有以下几部分： 第一章主要分绍了魍翦空蛔爨息多尺度闽题的龌究进展，势从铁路空闻数据的 多尺度特征、多尺度务逶应爵视纯豹霉要等方瑟来耀述铁路空阚嫠息多尺度变换 的必簧径。 第二章运用空间信息自动综合理论与方法，在已有自动综合模翟基础上，加入 铁路空间信息专题知识，构建了一套以面向应用为目的的铁路空间信息多尺度自 动综会的总体流程。 第三章运用分形学原理奔绍空阅信息多尺度变换实质，并分析了尺度变换过程 牵萃分维翡局限性，将分形中豹珂交分维；l 入铁黪线状簧素豹多尺度变换，遵 遥试验分析，证明了可交分维用于线状舀标尺度交换静优麓性与酱适性。 第四章为铁路空间信息的多尺度变换，在裔藏地理信息系统有关数据处瑗中的 实际应用。 9 韭瑟窑堡鑫堂翅土丝焦缝 塞缝缝 第五章为总结与展黧。 第一章多尺度问题的研究进展、目前存在的缺 陷、本文的目的及意义 l 第二章铁路空间信意多尺度自动综合流程 l 需求分祈l 土 l 要豢提取 山 f 多尺度交换l l l 第曼章线状僖怠多足度交换 经獒算法基础 土 单一分缎方法局限分析 l 。可变分维方法 改进 i 第霞章应焉 j 第五颦结论与展望 图1 4 论文总体结构圈 f i g u r e1 - 4 t h es h u c l u r co f t h ep a p e r 2 铁路空间信息多尺度自动综合流程 2 1 多尺度自动综合策略 目前地理信息自动综合常用的是b r a s s e l 和w e i b e l 模型，其自动综合概念如图 2 1 所示： 图2 - l b r a s s e l 和w e i b e l 模型 f i g2 - 1t h em o d a lo f b n s s e l & w e i b e l 这个概念框架的主要特点是步骤清晰、内容和原数据库结构的特征化，地图 元素形状与结构分析非常明确。因此，本文以此模型的综合思想为指导，建立铁 路空间信息自动综合流程。所不同的是本文将结构识别、综合过程识别放入综合 知识库中，综合参数按照一定规则产生，各种知识可灵活运用于全过程的各个阶 段。 2 1 1尺度变换过程的形式化描述 在铁路空间信息中，尺度变换的实质就是空间信息由初始空间数据集通过一 冀峦震鋈塞耄瑟圭璺餮盈塞瑟整窒簪篮蕊鸯区痊囊鍪鏊鑫遴蓬 列函数操作映射到另尺度数据集的过程，整个过程加班知识控制，该过程表达 为： m = x ，y ，墨r ，i ，矗，岛，) ( 2 一1 ) 其中：输入集一： 专题需求、尺度需求 ； 输出集一y ： 目标集 ； 知识集s ：他，岛，s 3 ， = 专题知识、空闯知识、尼俦结构知识、 ； 藏翊榘露：岛，r z = 囊素选取规弱，参鼗求取蕊剩，综合蹶亭攘雯| j 空间倍患i ：瓴，毛， = 甏形信息，属性镶息，空润关系 ； 磊韧始尺度空简信患； 综合参数占 ：综合参数尺度交换豹各耪操作爨霈熬阙德，包摄，空阑 分辨攀，f 语义分辨率。 f ( 占) ：? 辛；，在镶息综会参数s 接割t 的信息变换函数，包括图形售息、 属性镶怠、空阕关系变换；体理戈根爨不嬲需求对初戆的定阋信息作不同螅尺度 交换，输爨嚣掭数据袋，不固豹尺度交换蘧数组会会导致不同灼状态转移。 该映射过程是一令优化映射邈程，虫子其过稷复杂，所以在整个过授中需要 大量知识支持。交换过程遵循优胜劣汰的思想，对各空间对象作最优变换。 铁路窆闯信息尺度变换中主要涉及铁路线等嚣种线状数攒的化筠、站场由面 到点的降缝操作。以及相应属性的对应。如小尺度空间内站场内的建筑都以面状 表示，每秘建筑撂出其楣应的名称，但大尺度下，站场退化为一个点，原来的建 筑物名称则被删除，取面代之的愚车站名。 2 1 2整体流程 基于知识的信息多尺度变换流程描述如下： s t e p l ：需求分析 输入需求信息x ：f 专题需求、尺度需求l ，获得初始空问数据集o b y ； s t e p 2 ：知识获取 获取知识集s ：“，s ：，岛， = f 专题知识、空间知识、几何结构知识、 ： s t e p 3 ：产生规则r 由o h ，s ：慨，s 2 ，岛， 确定综合交换规则r ； s t e p 4 ：产生综合参数e s t e p 5 ：尺度变换f ( g ) ：，_ 通过空间各种信息的尺度变换，产生目标集。 按照上面的形式化表达，整个流程如图2 - 2 所示： 1 2 趣基塞适鑫整驱土雯照鲶褒速整窒间筐鏖垄压魔自勉筮盒箍撵 厂磊忑 。，一 广j 1 ! 竺 圈2 - 2 债息多尺度自动综合流程图 f i g u r e2 - 2t h ep r o c e s so f t h ei n f o r m a t i o nn m l t i - s c a l ew a n s f o r m 夔个滚程包含多令处理过程：尺度变化对窆闯地物的可褪化；空间对象和结构 随尺度变化的重新组合或显现黻及在这一过程中属性信怠的交化；按照一定的规 律或方法，对空间信息进行概要、简化，突出新尺度上的信息主体；实体变换与 空阉关系交换兹对应等。其中关键是各种综合知识获取及规则豹控铡，判断当魏 操作所属的映射黉疆，并产生相应的综合参数，同时槛发相应的控制酗予，对实 体与空间关系傲楣应的映射变换。生成目标尺度的数据集。在这一过程中需要检 查： 第一步 第二步 第兰步 第四步 是否有数据源与相应的知识规员支撑； 是秀蠢综合知识燕他的比较； 综合环境的设置，包括综合舀抟、露标尺度、嚣域特点等。 对数据重要性进行排序，并将这些数据相关的知识放入知识库中， 弗按照知识的重疆性对知识进行撵序； 第五多，从提敬中的知识记录中，确定信怠综合参数、综合葬子、综合算法 笔。 这样裁形成了条完整鳇包食定义极割、分柝规剑、综合机制、接受机制的 多尺度信息综合流程。 鍪塞至溅盔堂亟土警缱盈塞毯琏窑嬲筐蛊查毽骧自动绽盒超蕉 文紫l ；乏下凡节主鬟对该流程中舱备捧关因素遴行分柝。 2 2 自动综合数据模型 多哭痍楚霪褰苓搿稔当豹鼗攒模鍪戆支持，数据模墅蹩遴孬各蘩窆潮分凝豹 基础。之所以要建立强有力的数据模型，是因为：对多尺度操作来说，数搬模型 要考虑三个方面的问题，即数据模趔一要能够描述有关的空阃物体包括几何和属 住两个方露，综合蔚暇嬲是鼹足簿蘩患、属性信感来表达戆，二要能够描述纺体 闯豹空间关系，三婺能够定义基本豹几何变换。模型要能够袭嘲空间物体豹几何 特性与属性信息的关联性。由于空间物体并不都熄互相连接的，不连接的相邻物 体的邻i 琏关系对于空间分柝也同样黧要，也必须魏立相应的数据模型。 多必发鑫凄综合审数据模垄戆袭这方式磐为鏊本曩餐数糕豹表速与复杂数据 模型 ( 1 ) 基本几何数据的表示 基本足侮数据( 煮、线、嚣等) 豹表达棠采用矢量形式秘穰格形式。在矢塞方 式的综会中，常用链和多边形表达物体的几何特征，比较容荔使用和控制，适用 于任何形状，优点较多。 点：罄个位置或现象豹地理特髹表示为点特缀，如测量控制点、独立地物等。 煮峦一瓣( x ，y ) 表示。 线：线状地理特征用弧段来表承，弧段用来定位和描述两点之间连线的地理 信息，而不仅是一个点。弧段以结点为起止点，中间以一串( x 。y ) 坐标对袭示。 确定了一条薮及其形状。 面：黼由一组或多组弧段首尾逡接而成。结赢是弧段的起点或终点。 ( 2 ) 复杂的数据模型 复杂数据模型把然本模型概括成公共的模型搏记录其空阊稠语义关袋，主要 豹数撼摸麓必须是瑟羯对象豹具有麓本藉矜结旖豹矢量模型。 由予多尺度处理的复杂性、用户需求的多样性，适合选用层次对象模型来描 述空间数据构成。层次对象模型将数据划分为几何层、要素朦及多尺度表达层， a 舞绥繁逶兹残要素戆蓥本摹位，镶旗蠡线蠢三耱强 莓基本元素，莠按一定羧赁l 在 它们之间建立拓扑关系；要素层分为简单要素和复合要素，其中简单要素对应具 有独立意义的地理实体，如车站、河流，具有空间属性和语义属性。复合蒙索由 筵单要素及其之闻的空阕关系和攒则梅成，对应麓更毫层次瓣专题信息。 当院饲尺发生变化时，数据表达发生交纯的燕体对象藏可戳有三个层次：要素 层、目标和几何细节。分别对应不同的变化粒度，在要素层上划分粒度过于粗糙， 鐾塞楚鋈丕整嚣圭翌篷盈塞毯鼙定馥盏鑫裘区蕉蠢鸶鐾金蠛墨 在某一要素层下，目标根据表达的重要住进行排序，与表达尺度建立函数关系，在 地图综合技术中通过“选取”箨予实现，当尺度变化到某程发时，够资格的醋标 便显示出来，交化的对象以完蘩的鳍标图形出磷或消失。更细，j 、的粒度翔分蚕| j 楚在 “几何细节”罄次上，随着院例尺的交亿，蹭标的几何缁节宥逐步演交的过程，接近 予连续式的交纯。要素层次的尺魔交换是对蟊标鼷静袄射操侔，帮通过交换瓣标 的可褫亿数量朱达翻多尺度