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地图综合中建筑物方向的计算方法及适用性分析

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,学术研究 文章编号:1 672—1 586(2008)02—0058—07 中图分类号:TU一05 文献标识码:A 地图综合中建筑物方向的计算方法及适用性分析 张燕1,邓敏1,李志林2 (1.中南大学测绘与国土信息工程系,湖南长沙410083; 2.香港理工大学土地测量与地理信息资讯学系,香港九龙) 摘要:建筑物的方向是地图综合过程中的一个基本约束,目前仍没有一个计算建筑物方 向的统一方法。本文详细阐述了五种常用的计算方法,分别为最长边法、加权平分线法、统 计加权法、最小MBR法和基于墙的均值法。并从其基本原理出发,分析了这五种方法的适 用性和局限性。通过两个实验设计和实现,进一步例证了这些方法的适用情况和存在的问 题,并发现最小MBR方法较为稳健。 关键词:建筑物方向;地图综合;最小MBR Computational Methods of Building Orientation and 张燕(1982一),女, 2005级硕士研究生。研 究方向为空间关系理论 及其应用。 Their Applicability for Map Generalizati0n ZHANG Yan ,DENG Min’,LI Zhi—lin 基金项目:国家自然科学 基金资助项 ̄(4O5OlO53) 香港RGC基金资助项目 (Polyu5228/06E);湖南省 自然科学基金资助项目 (07JJ6075) E-mail:Isdmin (1.Department of Surveying and Geo—informatics,Central South University,Changsha 410083,China;2. Department of Land Surveying and Geo—Informatics,Hong Kong Polytechnic University,Hong Kong) Abstract:Building orientation is a fundamental spatial constraint in the process of map gener- liazation.So far there iS still not a sound method used to calculate building orientation.This pa— per is focused on the investigation of five representative methods,i.e.the longest edge,weight- @polgu.edu.hk 收稿日期:2008—O2—03 ed bisector,statistical weighting,the smallest minimum bounding rectangle and wall average. Particularly,their applicability and limitations are analyzed according to their basic principles. Through two experiments,the applicability of these methods and their problems in use are fur- ther ilustrated.It iS also found that the smallest MBR iS more robust than others. Keywords:building orientation;map generalization;the smallest minimum bounding rectangle 0 引 言 空间方向是人类认识客观世 公共基础设施(如环卫设施、电力 后必须有相同的方向 ;②一组特 管线)以及天然光的利用等方面。 殊空间排列的建筑物引导形成综 例如,一组有相同水平方 在地理信息科学中,建筑物方 合区域,界,了解和描述客观世界中自然现 向通常作为建筑物本身的一个约 向或垂直方向的建筑物在综合时 象的一个重要方面,通常以角度 束,应用于空间查询和分析。例如, 可以视为一个整体,并进行典型化 (定量)和东、南、西、北(定性)等术 在地图综合中,建筑物方向是评价 表达(即利用Typiifcation算子);③ 语来描述。空间方向的描述已经涉 综合算法(或结果)的一个重要标 空间查询与分析,例如,查询在一 猎于地理信息科学、交通运输学、 准。如图1所示,在综合前、后(单 定距离范围内并且符合某个朝向 计算机图形学、城市规划、建筑学、 个或一组)建筑物的方向必须保持 的宾馆,即用距离关系组合进行空 风水学等诸多学科【 21。而作为与人 一致,否则认为综合操作(或规则) 间查询。 但是,建筑物的方向描述和计 的方法。一般认为,建筑物的方 类生活密切相关的建筑物(如工业 不能采纳。于是,建筑物的方向描 通常需要考虑周围道路分布、城市 征的保持,即一个建筑物在综合前 31:①方向特 算到目前为止仍没有形成一个统 建筑、民用建筑等),它的方向设计 述主要用于三个方面[一地理信息世界【WWW.GWN.ORG.CN GEOMATICSWORLD I 2008.04 No.2 维普资讯 http://www.cqvip.com

学术研究◆◆日(a)/lIl/一/=_一日.////致综合前、后单个建筑物方向保持图lFig.致(h)综合fji『后、一组建筑物力向保持‘一建筑物方向应用于地图综合的两种常见情形caseso1Twotypicalfbuiiding(s)orientationformapgeneralizationr口j与建筑物墙的方向密切相关,。基max“∞)pP,州,ifPP,l川】=平均值来表达建筑物的方向(1)。其中。361指m了可以于这种思想文献『,{Ip,P川l1茎,≤,n}P,t,川,以每条直径的长度作为权重于利用最长边方法、、加权平分线方、其中’,,,PJ.邓+.,l法统计加权方法最小MBR方法pi为相邻点【)之问的欧是,这种方法亦包括两个步骤:①一(孙以及基于墙的平均值方法来描述Y。)与。P川h找出两条最长的直径(可能存在,州yI+1条最长的直径两条或以上的次长的直径或者最长的直径有两条以,建筑物的方向但并没有给出具体,氏距离然后计算PdP,...的力向通‘,的¨箅办法以及对这些方法进行‘常用方位角““来表示即有(『JP,:,上);②计算加权平分线的方向。系统的调查分析其适用性和局限,(/1).=“…)=对于(2)n一个建筑物.,4:,,不妨设有…性。为此本文主要讨论建筑物方,180.ar(tan鱼二兰个顶点依次为P,…PP,并且向的具体汁箅和实现方法并进行,Yi+IYi令计算得到的两条最长直径分别为PP和J详细比较和分析11.1这个方法比较适合于墙(边)。p妒。(1s学术研究 条次长的直径情况(如图3(a)所 1.3统计加权法(Statistical 示)。但是,这种方法只能算是对最 长边的一种改进,而不能从根本上 weighting) 试),并计算每个候选方向的权重, 权重最大的候选方向被视为建筑 统计加权法是通过测试一系 物的方向。一个候选方向的权重计 解决最长边方法存在的局限性(如 列候选方向(考虑到方向的反射 算如下:计算建筑物的每条边对候 图3(b)所示)。 性,通常在0和1r之间进行测 选方向的贡献,所有边的贡献之和 。。。‘最长的两个直径 一计算得到的建筑物方向 图3加权平分线法计算建筑物方向的基本原理及存在的问题 Fig.3 Basic principle ofweighted bisector for buildin ̄orientation and its limitation 为该方向的权重。其中,对该候选 则,对候选方向没有贡献。如图4(a) 一条边的贡献计算方法是:如 方向有贡献的边必须落在候选方 所示 ,P 边对 有贡献(即p,P 的 果这条边的方向等于候选方向,那 向最大的偏离 方向区间内( 是 方向落在啦的 范围内),而p P, 么该边的长度就是贡献(即权重)。 一个参数,通常取值为 ̄r/12),否 边对 则没有贡献。 如果该边的方向在最大偏离处,那 一二 边对该候选方向. P2 Pl / \ a ̄(A)=Swj,where Sw =ma)【 I 么该边对候选方向的贡献为0。而 重),表达式为: 在同方向与最大偏离方向之间,其 贡献程度按线性变化计算,如图4 (C)所示。考虑到角度和角度间的差 Swii=∑c= j川 )) =1 Swi<-Sw ,0--i-90) (4) {(5) 从以上计算原理可以看出,该 方法得出的方向是建筑物多数边 (或墙)比较接近的方向。 式中,C 。可以通过对最大贡 都是以1r,2为模,因此,一条边不 献和最小贡献的方向进行线性内 仅对与它几乎平行的候选方向有 插得到。按照上述方法,可以计算 贡献,也对几乎与它垂直的候选方 出所有候选方向的权重,并选取权 向有贡献(如边PiP )。进而,可以计 重最大的候选方向,即为该建筑物 1.4最小MBR方法(Smallest minimum bounding rect angle,SMBR) 算各边对任一候选方向(不妨设i 的方向,表达式为: 度)的贡献之和(即该方向的权 最小MBR方法是以建筑物的 地理信息世界I 州.洲.oRG.6N O ̄DldATIOSWoRLD I 2O0&04 N o.2 维普资讯 http://www.cqvip.com

学术研究 最小MBR(该矩形的边不一定平行 形(Minimum Enclosing Rectangle。 方向在范围内依次旋转,并计算每 于 ,y轴)中较长的一条边的方向 MER)。该方法可以分为两个步骤: 次旋转后的MBR面积,找出面积 作为建筑物的方向。在一些文献 ①计算建筑物的MBR,求出其面 最小的MBRm, ̄[I图5所示;②相比 中,亦称这样的矩形为最小约束矩 积,然后将建筑物沿顺(或逆)时针 于初始状态,最小MBR旋转过的 Y —、 /。 l . / ,, ,—丁 \ 一‘  { 『 l I 、 ./ \ ,^。 l 图5最小MBR方法计算建筑物方向的基本原理 Fig.5 Basic principle of smallest minimum bounding d ngIe for building orientation 角度即认为是建筑物的方向。 对于一个建筑物A,不妨以坐 Area(MBRc(A))=rain{Area(MBRi i 对于一个建筑物A,令其第i 个边(墙)的方向和长度分别为 (A)),0 i<180l (8) 标原点为圆心,每次将建筑物旋转 0.1。,那么旋转m次后建筑物A 的顶点p X*i ̄Yi)的新坐标P’ ( ’ ,Y’ ), 且有: -2: ‘cos(O.1m)+yi’sin(0.1m) -根据最小的MBR(即SMBR) 和z 则基于墙的均值法得到建 则可进一步得到建筑物的方向为: 伽班(LA)A(=/ -(1800Jc)m鼍  一一 > 。<yⅡ  — (9) 180—0.1c+90)mod叮r,iL 一由于SMBR是描述建筑物基 筑物的方向可以表达为: 【),’ = ‘sin(0.1m)+y ‘cos(O.1m) (6) 状决定竺 妻 因此可以根据它来计算建 ,。(A)= (10) 从而可以计算出第m次旋转后建 筑物A的MBR面积为: Area(MBRm(A))=( —- )(y眦_, ) (7) 筑物的综合方向。通过分析发现, ∑ 篓 :-MB曼 苎 的 果与建筑物的认知方向较 / j-’, 这种方法i=1的一个主要局限性就 是当 两 高 所示)。其中,MBR 为经m次旋转后 建筑物的MBR;Area(・)为求面积 函数 【=max ’ ,1 --n}; maerage) 于墙的均 wa.-av寓 因此,该方法在一 情况下 。 。基于墙的均值法是以每个墙的 难以正确描述建筑物的方向x x{Y’ ,1 -<n};xm=mi.,1 i n};以及ymlx=mix{Y’ ,1-<i-n}。- 和的平均值为建筑物的方向! 篓苎 乘 2各种计算方法的实验 它可 ~一~… 一一 分为两个步骤:①求出每个墙的方 方向与长度之积的和的平均值。 设计、实现及结果分析 本实验基于MapObjects进行 进而,可以比较得到面积最小的 MBR,其满足 SMBR(A)=MBRc(A),where 向和权重(长度);②计算所有墙的 2.1实验设计与实现 匝维普资讯 http://www.cqvip.com

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学术研究 建筑物标号 最长边法 各种 方向 统计加权法 计算 最小MBR法 方法 加权平分线法 1 13 155 13 13 2 77 58 47 68 3 90 90 0 90 4 46 41 46 47 5 90 129 0 137 基于墙的均值法 49 36 0 51 0 (a)图形界面 图7各种计算方法实验分析 (b)计算结果 Fig.7 Experimental analysis for various methods of building orientation 适用情况和局限性,结果可视化如 模的计算,得到改进后的结果,列 权平分线法在一些情况下的不适 图8所示。 于表2。 用)。对于第2个建筑物多边形,由 于统计加权法中候选方向主要受 从表1可以发现,统计加权法 2.2结果比较与分析 和基于墙的均值法计算得到的结 结果分析与对比从图7(b)、图 与它平行或几乎平行的边(如图4 果与其他三种方法的结果相差较 8和表2可以看出,对于第1个建 (a)中边p妒 )和与它垂直或几乎垂 大,其中一个主要原因是前两者以 筑物多边形,基于墙的均值法和加 直的边(如图4(a)中边plP )的影 ,2为模,而其他三种方法是以 权平分线法得到的结果与其他三 响,所以统计加权法与最长边法和 为模。为了便于比较,我们将图7 种方法得到的结果差别较大且与 最小MBR法得到的结果差别较 (b)中最长边方法、加权平分线法 人们的视觉感觉不符合(这亦验证 大。对于第3和第4个建筑物多边 和最小MBR法分别进行以1T,2为 了基于墙的均值法的局限性和加 形,5种方法计算得到的结果较为 (1) (2) (3) (4) 最长边法 加权平分线法 最小MBR方法 基于墙的均值法 统计加权法 图8各种计算方法得到方向的可视化 Fig.8 Visualization ofcomputation results obtained bydiferentmethodsfor buildings 、II『I『 .GWN.ORG.cN l地理信息世 200&04 No.2 IGEOIO,TICSWORLD 圆维普资讯 http://www.cqvip.com

学术研究 表2改进后的计算结果 Tab.2 Results after a refinement 建筑物标号 1 2 3 ’ 4 5 最长边法rood宙纪 13 77 0 L 46 0 各 加权平分线法rood"n'/2 6S 58 0 41 39 萋 法 。 统计加权法 最小MBR法rood"n'/2 l3 47 0 46 0 13 68 0 47 47 ● 基于墙的均值法  ‘49 36 0 51 0 一致。对于第5个建筑物多边形 为适合一般的情况,但该方法计算 (阶梯型),加权平分线法和最小 较为复杂一些。在实际应用中,可 MBR方法得到的结果与其他三种 以适当对建筑物多边形形状进行 Report DC1 ofthe AGENTprojcte,ESPRIT/ I lTR,24939. [5】AGENT Consortium 2000.Evaluation f olaser- scan platform for automated generaliatzion【R】. Deliverable DE8 of the AGENT project,2000. 【61 Barrault M.,Regnauld N.,Duch e Be C.,Haire K.,Baeijs C.,Demazeau Y.,Hardy P.,Macka- BeSS W.,Ruas A.,Weibel R.Integrating multi- 方法的结果差异较大,但这两种方 预处理(如可以采用形态学闭算子 法得到的结果更符合人们的认知。 和开算子方法),简化建筑物多边 分析可以发现,大多数情况下 形的形状,从而可以减少最小MBR 最长边方法、统计加权法和最小 的计算复杂性。 MBR方法得到的结果较为一致,并 且符合人们的认知。但是对于阶梯 型的建筑物(如图7(a)多边形5), agent object—-orientedandalgorihmicttchn—e- 参考文献 【l】闫浩文.空间方向关系的概念、计算和形式 化描述模型研究【D】.武汉:武汉大学,2003. iques for improved automated map generaliza- tion【cl//Proceedings f ohe 20th Itnternational CartographicConference,Vo1.3,Beijing,China, 2001,2110—2116. 最小MBR方法则更适合。而基于 墙的均值法是计算建筑物多边形 在平面上的平均分布情况,因此, 对于L字型建筑物阁计算得到的结 果会与人们的认知相差较大(如图 7(a)多边形1)。加权平分线法主要 是为了解决建筑物有多条最长边 的情况,在这种情况下,采用该方 【2】Frank A.Qualitative spatila reasoning:.card— inal directions as an example【J】.Intemational Journal of Geographical Information Systems, 【7】艾海舟.数字图像处理【M/OL].(第二版). http:Hmedia.cs.tsinghua.edu.cn/-ahz/digitali— 1996,10(3):269-290. mageprecess/chapter16/chapt16 ahnhtm,2001. [31 Duch e BeC,BardS,BarillotX,RuasA.Qua— ntiattive and qualitative description of building 【8】Rainsford D and Mackaness W.Template matching in support of generalization of rural orientation[C]//Fiifh workshop on progress in automated map generliazation,ICA,comm~ ission on map generliazation,Paris,France, April,2003. buildings【cl//Proceedings of International S— ymposium on Spatil Dataa Handling.Advances in spatildataahandling,2002:137—151. 法可能会得到较好的结果。 比较而言,最小MBR方法较 【4】AGENT 1999.Selcteion of basic measures【R】. 

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