解决地图要素空间冲突的智能化协同模型和算法

The problem of space conflict between map objects needs to be resolved during the map automated generalization, and this whole process also needs to be evaluated and controlled. Methods of graphic generalization and map objects displacement are the main approaches for removing space conflicts. New space conflicts may be formed due to the propagation of spatial objects movement, and space conflict problems cannot be solved completely only through displacing spatial objects or merely generalizing graphs. Therefore, for the purpose of resolving space conflicts in map generalization effectively,a collaboration method emphasizing the cooperation of object displacement and graphic generalization is required now. The main content of this project is as follows. The corresponding relationships between various types of space conflicts and existing displacement algorithms will be established, and the corresponding relationships between different kinds of space conflicts and operation methods containing displacement and graphic generalization to resolve such class conflict will be analyzed. The collaborative mechanism between displacement methods of spatial objects cluster and graphic generalization will be researched, and their intelligent collaboration model based on constrains of spatial relations and cartographic knowledge will be built. According to the types of cartographic features and space conflicts, intelligent displacement algorithms of geo-spatial objects will be built up based on collaborating graphic generalization. The research result of this project can be used to improve the efficiency of solving space conflicts of cartographic features and intelligent level of map automated generalization.

在地图自动综合中需要解决地图要素空间冲突问题，对地图自动综合整个过程进行控制。图形综合方法和移位方法是解决地图要素空间冲突问题的主要途径。由于空间目标移位的传递效应，有时会形成新的空间冲突区域；有时单独使用空间目标移位方法或图形综合方法无法完全处理空间冲突问题。因此，为了解决地图综合过程中的地理空间冲突问题，就需要强调空间目标移位方法和图形综合方法之间的协同。本项目的主要研究内容是：建立不同空间冲突类型与已有地图要素移位算法之间的对应关系，并分析不同空间冲突类型与解决该类冲突的图形综合操作以及移位操作之间的对应关系；研究空间目标群移位方法和图形综合方法之间的协同机制，基于空间关系约束和地图制图知识，构建它们的智能化协同模型；依据地图要素类型和空间冲突类型，建立基于图形综合协同的地理空间目标移位的智能化算法。本项目的研究成果能提高地图要素空间冲突处理的效率和地图自动综合的智能化水平。

本项目的主要研究思路是利用协同方式和智能化方法解决地图要素之间的空间冲突问题。该项目的主要研究内容和成果包括：1）提出了一种基于CDT骨架线的地图要素之间邻近空间冲突自动识别方法，能定量化描述空间冲突区域所涉及的地图目标、空间冲突的位置以及空间冲突的严重程度，实现了空间冲突区域的自动识别和空间冲突类型的自动划分；2）根据不同空间冲突类型和地图制图规则，建立了地图要素移位的优先级与关系处理规则表，为解决地图要素之间空间冲突的协同处理提供选择处理方法的决策依据；3）改进了比例射线移位算法和Snakes移位模型；4）设计了一种基于Snake模型和多Agent的解决建筑物群空间冲突的协同模型；5）提出了顾及格式塔原则的建筑物群移位实数编码遗传算法、基于改进Snakes模型和Beams模型的建筑物群移位方法、基于免疫遗传算法的建筑物群移位方法、基于粒子群的建筑物群移位方法等智能化方法；6）为了解决建筑物群空间冲突问题，提出了一种融合场论移位、合并、删除、受限变形等综合操作的协同模型和一种把线简化和建筑物群移位相协同的空间冲突解决方法。这些研究成果能有效地提高地图要素之间空间冲突处理的自动化程度和智能化水平。