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地图空间形状认知的自编码器深度学习方法

2021-06-29晏雄锋艾廷华郑建滨

测绘学报 2021年6期
关键词:特征模型

晏雄锋,艾廷华,杨 敏,郑建滨

1. 同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092; 2. 武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430079

空间认知旨在理解和阐释人们在空间信息认识活动中如何获取、组织、利用、修改和表达信息[1-2],是认知科学的重要研究领域。空间认知能够帮助人们建立对地理空间事物或现象的空间概念,包括位置方位、形状尺寸、景观格局、时空变化及相互关系等[3],并形成认知地图、指导空间行为[4]。空间认知研究通常从两个角度展开:①认知主体特征,即人对事物的认知行为或规律,例如Gestalt原则揭示了人们从视觉上认知事物时会自然而然地先追求结构的整体性或守形性趋势,再逐渐认识局部细节内容[5-6]。②认知客体特征,即地理空间要素自身所具有的特性,包括几何特征、结构特征和分布模式等,通过人脑的认知演绎,推导出地理事物现象的高层次特征规律。

形状是地理空间要素最直接的特征之一,其精细地表达了要素的几何特征和空间分布,是人们建立空间概念的重要依据。地图空间中不同组织方式的对象,其形状表示与识别方法也有差别。针对遥感影像等栅格对象,形状通过对像元或光栅单元的集成化处理获得,如记录边界轨迹的链式编码或剖分单元的属性统计值[7]。针对点云等三维对象,形状通过手工设计提取特征(如法向量、曲率、上下文信息)或深度表征学习获得[8]。针对平面矢量对象,形状是指边界点所构成的结构模式,包括区域和边界两种表示方法[9]:区域表示是基于整体的指标,如紧凑度、凹度[10-11];……

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