[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
داوری تخصصی::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 3299960

مقالات منتشر شده: 688
نرخ پذیرش: 73.32
نرخ رد: 17.79

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) ::
دوره 15 شماره 3 صفحات 90-71 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه یک مدل برای تعمیم و ساده‌سازی شبکه راه‌ها با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق مبتنی بر گراف
مرضیه زارعی ، محمد کریمی* ، پرستو پیله فروش ها
چکیده:   (337 مشاهده)
یکی از وظایف سازمان‌های ملی نقشه‌برداری تولید نقشه‌ها در مقیاس‌های مختلف است که این فرایند زمان‌بر و هزینه‌بر است. یکی از راهکارهای کاهش زمان و هزینه، تولید نقشه‌های کوچک مقیاس از طریق تعمیم و ساده سازی نقشه‌های بزرگ مقیاس می‌باشد. در این تحقیق، با توجه به اهمیت شبکه راه‌ها در پایگاه داده‌های توپوگرافی، مدل‌سازی تعمیم و ساده‌سازی شبکه راه‌ها در سه گام انجام شد. در گام نخست، با هدف غلبه بر محدودیت‌های روش‌های موجود، یک ساختار ترکیبی ارائه شد که تلفیقی از رویکردهای Mesh، Stroke و بلوک‌های ساختمانی است. در این گام، شبکه راه‌ها به ساختارهای خطی و سطحی-خطی تقسیم شدند و با استفاده از گراف دوگان، روابط توپولوژیکی میان آن‌ها استخراج شد. در گام دوم، ویژگی‌های موضوعی، هندسی و توپولوژیکی ساختارها استخراج و استانداردسازی شد و طبقه‌بندی به کمک الگوریتم Random Forest (برای ساختارهای خطی) و TAGCN (برای ساختارهای سطحی-خطی) انجام گرفت. بر اساس نتایج طبقه‌بندی، راه‌های کم‌اهمیت یا ایزوله حذف و خطوط باقی‌مانده متناسب با مقیاس هدف ساده‌سازی و نرم‌سازی شدند. در گام سوم برای تکمیل فرآیند تعمیم و ساده‌سازی، بلوک‌های ساختمانی به مقیاس هدف تعمیم یافتند و تضادهای مکانی میان آن‌ها و شبکه راه‌های خروجی شناسایی و رفع گردید. نتایج نشان داد که دقت کلی طبقه‌بندی برای ساختارهای خطی 88% و برای ساختارهای سطحی-خطی 93% است. همچنین، براساس نتایج ارزیابی تغییرات عمده نسبت به شبکه اولیه تنها در حدود 8 درصد از طول و تراکم شبکه است.  
 
شماره‌ی مقاله: 5
واژه‌های کلیدی: تعمیم و ساده‌سازی، شبکه راه‌ها، پایگاه داده توپوگرافی، یادگیری عمیق مبتنی بر گراف، عملگر حذف-انتخاب
متن کامل [PDF 1734 kb]   (72 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1404/7/13 | پذیرش: 1404/11/18
فهرست منابع
1. Stoter, J., Post, M. andVan Altena, V. Fully automated generalization of a 1: 50k map from 1: 10k data. Cartography and Geographic Information Science, 2014. 41(1): p. 1-13. [DOI:10.1080/15230406.2013.824637]
2. Guo, X., Liu, J., Wu, F. and Qian, H. A Method for Intelligent Road Network Selection Based on Graph Neural Network. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2023. 12(8): p. 336. [DOI:10.3390/ijgi12080336]
3. Yan, X. and M. Yang, A deep learning approach for polyline and building simplification based on graph autoencoder with flexible constraints. Cartography and Geographic Information Science, 2023: p. 1-18. [DOI:10.1080/15230406.2023.2218106]
4. Yu, W., Zhang, Y., Ai, T., Guan, Q., Chen, Z. and Li, H. Road network generalization considering traffic flow patterns. International Journal of Geographical Information Science, 2020. 34(1): p. 119-149. [DOI:10.1080/13658816.2019.1650936]
5. Li, Z., Algorithmic foundation of multi-scale spatial representation. 2006: CRC Press. [DOI:10.1201/9781420008432]
6. Regnauld, N. and R.B. McMaster, A synoptic view of generalisation operators, in Generalisation of geographic information. 2007, Elsevier. p. 37-66. [DOI:10.1016/B978-008045374-3/50005-3]
7. Gülgen, F., and Gökgöz, T. A block-based selection method for road network generalization. International Journal of Digital Earth, 2011. 4(2): p. 133-153. [DOI:10.1080/17538947.2010.489972]
8. Benz, S.A. and Weibel, R., Road network selection for medium scales using an extended stroke-mesh combination algorithm. Cartography and Geographic Information Science, 2014. 41(4): p. 323-339. [DOI:10.1080/15230406.2014.928482]
9. Han, Y., Wang, Z., Lu, X. and Hu, B. Application of AHP to road selection. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2020. 9(2): p. 86. [DOI:10.3390/ijgi9020086]
10. Li, C., Wu, W., Wu, P., Yin, J. and Guo, P. An elimination method for isolated meshes in a road network considering stroke edge feature. Plos one, 2020. 15(11): p. e0239828. [DOI:10.1371/journal.pone.0239828]
11. Mackaness, W.A. and Beard, K.M. Use of graph theory to support map generalization. Cartography and Geographic Information Systems, 1993. 20(4): p. 210-221. [DOI:10.1559/152304093782637479]
12. Richardson, D. and Thomson, R. Integrating thematic, geometric, and topological information in the generalization of road networks. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, 1996. 33(1): p. 75-83. [DOI:10.3138/F150-7678-5Q15-8N06]
13. Morisset, B. and Ruas, A. Simulation and agent modelling for road selection in generalisation. in Proceedings of the ICA 18th international cartographic conference. 1997.
14. Jiang, B. and Claramunt, C. A structural approach to the model generalization of an urban street network. GeoInformatica, 2004. 8: p. 157-171. [DOI:10.1023/B:GEIN.0000017746.44824.70]
15. Jiang, B. and Harrie, L. Selection of streets from a network using self‐organizing maps. Transactions in GIS, 2004. 8(3): p. 335-350. [DOI:10.1111/j.1467-9671.2004.00186.x]
16. Thomson, R.C. and Richardson, D.E. The 'good continuation'principle of perceptual organization applied to the generalization of road networks. in Proceedings of the ICA 19th International Cartographic Conference. 1999. Ottawa, Canada.
17. Thomson, R.C. The'stroke'concept in geographic network generalization and analysis. in Progress in Spatial Data Handling: 12th International Symposium on Spatial Data Handling. 2006. Springer.
18. Hu, Y.G., Chen, J., Li, Z. and Zhao, R.L. Selective omission of road features based on mesh density for digital map generalization. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2007. 36(3): p. 351-357.
19. Chen, J., Hu, Y., Li, Z., Zhao, R. and Meng, L. Selective omission of road features based on mesh density for automatic map generalization. International Journal of Geographical Information Science, 2009. 23(8): p. 1013-1032. [DOI:10.1080/13658810802070730]
20. Li, Z. and Zhou, Q., Integration of linear and areal hierarchies for continuous multi-scale representation of road networks. International Journal of Geographical Information Science, 2012. 26(5): p. 855-880. [DOI:10.1080/13658816.2011.616861]
21. Wu, P., Yin, Y., Wu, C., Bai, X., Zhang, C. and Dai, Z. An Automatic Generalization Method for a Dense Road Network Area Considering Spatial Structural Features as Constraints. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2022. 11(12): p. 599. [DOI:10.3390/ijgi11120599]
22. Peng, W. and Muller, J.C. A dynantic decision tree structure supporting urban road network automated generalization. The Cartographic Journal, 1996. 33(1): p. 5-10. [DOI:10.1179/caj.1996.33.1.5]
23. Zhou, Q. and Li, Z. A comparative study of various supervised learning approaches to selective omission in a road network. The Cartographic Journal, 2017. 54(3): p. 254-264. [DOI:10.1179/1743277414Y.0000000083]
24. Karsznia, I., K. Wereszczyńska, and Weibel, R. Make it simple: effective road selection for small-scale map design using decision-tree-based models. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2022. 11(8): p. 457. [DOI:10.3390/ijgi11080457]
25. Karsznia, I., Adolf, A., Leyk, S. and Weibel, R. Using machine learning and data enrichment in the selection of roads for small-scale maps. Cartography and Geographic Information Science, 2024. 51(1): p. 60-78. [DOI:10.1080/15230406.2023.2283075]
26. Zheng, J., Gao, Z., Ma, J., Shen, J. and Zhang, K. Deep graph convolutional networks for accurate automatic road network selection. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2021. 10(11): p. 768. [DOI:10.3390/ijgi10110768]
27. Xiao, T., Ai, T., Burghardt, D., Liu, P., Yang, M., Gao, A., Kong, B. and Yu, H. A road generalization method using graph convolutional network based on mesh-line structure unit. Geocarto International, 2024. 39(1): p. 2413549. [DOI:10.1080/10106049.2024.2413549]
28. PilehForousha, P. and Karimi, M. "A local adaptive density based algorithm for clustering polygonal buildings in urban block polygons". Geocarto International, 2020, 35(2). pp. 141-167. [DOI:10.1080/10106049.2018.1508313]
29. Chaudhry, O. and Mackaness, W. Rural and urban road network generalisation: Deriving 1: 250,000 from OS MasterMap. 2006.
30. Jiang, B., S. Zhao, and Yin, J. Self-organized natural roads for predicting traffic flow: a sensitivity study. Journal of statistical mechanics: Theory and experiment, 2008. 2008(07): p. P07008. [DOI:10.1088/1742-5468/2008/07/P07008]
31. Tian, J., Xiong, F., Lei, Y. and Zhan, Y. Revising self-best-fit strategy for stroke generating. in Advances in Spatial Data Handling and Analysis: Select Papers from the 16th IGU Spatial Data Handling Symposium. 2015. Springer. [DOI:10.1007/978-3-319-19950-4_11]
32. Liu, Y. and Li, W. A new algorithms of stroke generation considering geometric and structural properties of road network. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2019. 8(7): p. 304. [DOI:10.3390/ijgi8070304]
33. Xu, Z., Liu, C., Zhang, H., Huang, Z. and Li, Z. Road selection based on evaluation of stroke network functionality. Cehui Xuebao/Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2012. 41(5): p. 769-776.
34. Du, J., Zhang, S., Wu, G., Moura, J.M. and Kar, S. arXiv preprint arXiv:1710.10370, 2017.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Zarei M, karimi M, Pilehforooshha P. Presenting a model for generalizing and simplifying road networks using graph-based deep learning methods. JGST 2026; 15 (3) : 5
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1238-fa.html

زارعی مرضیه، کریمی محمد، پیله فروش ها پرستو. ارائه یک مدل برای تعمیم و ساده‌سازی شبکه راه‌ها با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق مبتنی بر گراف. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (3) :71-90

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1238-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology