顾及功能语义特征的建筑物空间分布模式识别方法

发布时间：2025-07-07 01:37

　　 本文从空间-语义双重约束角度,提出一种顾及空间邻近和功能语义相似的建筑物空间分布模式识别方法。首先,基于建筑物的空间位置邻近性(即建筑物间的最小距离)约束进行聚类,获得建筑物的空间分布模式和建筑物间的空间邻近关系;然后,根据建筑物的功能语义相似性约束进行分割,获得建筑物的初步聚类结果;最后,考虑簇内相似性与簇间差异性进行整体优化,获得最终聚类结果。试验验证表明,本文方法比现有方法能够更有效地识别空间邻近与功能语义一致的建筑物群,服务于智慧城市建设中对建筑物进行语义层次综合和对城市结构进行深入研究的需求。

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

图1 本文采取的研究策略

给定建筑物群数据集,采用约束Delaunay三角网构建邻近关系。具体地,通过边界点内插结点的形式对建筑物群转化为点群表达,并以此构建Delaunay三角网[9,16],如图2(a)所示。构造空间邻近图对Delaunay三角网进行简化表达,将建筑物b抽象为结点,若建筑物之间存在三角....

图2 基于Delaunay三角网的建筑物空间邻近关系表达

图1本文采取的研究策略2.2建筑物功能语义特征提取与相似性度量

图3 最小生成树剪枝

如果经过最小生成树剪枝获得的所有子群满足空间分布同质性,则停止聚类操作。图3显示了一个建筑物群的最小生成树迭代剪枝过程示例。图中,初始最小生成树(MST)的边长标准差σ=11.3,给定λ1=0.3,通过分裂聚类策略,依次剪去权值最大的边,图中标注的数值为各子树边长的标准差。通过迭....

图4 街区建筑物与POI分布

为验证本文方法在保持功能语义特征相似性方面的合理性和有效性,将本文方法与顾及建筑物空间距离的方法(简称空间距离法)[4]以及同时顾及空间距离和几何形态的方法(简称空间-几何耦合法)[3]进行对比分析。采用深圳市两个街区的建筑物数据和兴趣点分布数据进行试验分析。其中,建筑物轮廓数据....

本文编号：4056286