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基于RBF神經網絡的OSM道路網智能選取

劉佩; 袁林輝; 張康; 沈婕; 馬勁松 南京大學地理信息科學系; 江蘇南京210023; 南京師范大學虛擬地理環境教育部重點實驗室; 江蘇南京210046; 南京師范大學地理科學學院; 江蘇南京210046; 江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心; 江蘇南京210023
  • osm
  • 徑向基函數
  • 神經網絡
  • 道路網選取
  • 自動制圖綜合

摘要:針對目前自動制圖綜合方法在軟件平臺沒有普及,電子地圖仍以人工編制為主,Open Street Map(簡稱OSM)道路不適合作為標準地圖等問題,提出了一種將徑向基函數神經網絡(Radial Basis Function, RBF)應用在OSM道路網自動選取中的方法。根據多種常用的語義、幾何、拓撲參數綜合考慮道路網的重要性,并將該算法在系統平臺中加以實現,以期為OSM道路網自動選取的精度提高和應用普及提供解決方案。實驗結果與實際制圖結果在形狀結構上保持良好,精度為86.92%,相較于BP(Back Propagation)神經網絡算法的效果有所提高。

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