[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: 3326650

مقالات منتشر شده: 694
نرخ پذیرش: 73.39
نرخ رد: 17.91

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 4 - ( 3-1405 ) ::
دوره 15 شماره 4 صفحات 84-63 برگشت به فهرست نسخه ها
مدلسازی تعمیم و ساده سازی شبکه رودخانه ها با استفاده از شبکه های عصبی مبتنی بر گراف
محدثه احمدی ، محمد کریمی* ، پرستو پیله فروش ها
چکیده:   (73 مشاهده)
فرایند تعمیم نقشه، یک روش پیچیده به منظور تولید نقشه‌های کوچک‌ مقیاس از نقشه‌های بزرگ مقیاس است که با حفظ ساختارها و ویژگی‌های عوارض، منجر به تبدیل عوارض نقشه به صورت خوانا در مقیاس هدف می‌شود. شبکه‌های رودخانه‌ای به دلیل ساختار شاخه‌ای، سلسله‌مراتبی و وابسته به توپولوژی، از چالش‌برانگیزترین عوارض در فرآیند تعمیم به شمار می‌روند. اگرچه روش‌های داده‌محور و یادگیری عمیق در سال‌های اخیر برای تعمیم شبکه‌های رودخانه‌ای مورد استفاده قرار گرفته‌اند، بسیاری از آن‌ها ساختار سلسله‌مراتبی شبکه را به‌صورت صریح مدل نکرده یا بدون در نظر گرفتن قیود کارتوگرافیک، منجر به حذف یا حفظ نامناسب شاخه‌ها می‌شوند. در این پژوهش، یک چارچوب دو‌مرحله‌ای برای تعمیم و ساده‌سازی شبکه رودخانه‌ها ارائه شده است. در گام نخست، ساختار سلسله‌مراتبی شبکه با ترکیب رتبه‌بندی هورتوناسترالر و تحلیل پیوستگی هندسی Stroke استخراج می‌شود. در گام دوم، فرآیند انتخاب و حذف شاخه‌ها با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق عمیق مبتنی بر گراف با معماری GraphSAGE و در چارچوب دستورالعمل‌های سازمان نقشه‌برداری انجام می‌گیرد. مدل پیشنهادی بر روی داده‌های شبکه رودخانه استان اصفهان در مقیاس 1:25,000 اجرا و نتایج آن با نقشه مرجع 1:50,000 مقایسه شد. برای ارزیابی دقت، از ضریب انطباق هندسی  (CLC) استفاده گردید که میزان همپوشانی طولی شبکه تعمیم‌یافته با نقشه مرجع را نشان می‌دهد. نتایج نشان داد که مقدار CLC برابر با 96/0 است که بیانگر حفظ مناسب ساختار کلی شبکه و تطابق بالای خروجی مدل با تعمیم دستی کارتوگراف در مقیاس هدف می‌باشد. 
واژه‌های کلیدی: تعمیم شبکه رودخانه، ساختار دهی شبکه رودخانه، فرآیند حذف شاخه، یادگیری عمیق مبتنی بر گراف، پایگاه داده توپوگرافی
متن کامل [PDF 1616 kb]   (16 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1404/7/18 | پذیرش: 1405/4/7
فهرست منابع
1. B. "Constraint-Based Spatial Data Management for Cartographic Representation at Different Scales," Surveying and Geoinformatics Engineering, 2022.
2. Yan, "Deep learning in automatic map generalization: achievements and challenges," Geo-spatial Information Science, 2025. [DOI:10.1080/10095020.2025.2480815]
3. D. "Scale matters: a survey of the concepts of scale used in spatial disciplines," European Journal of Remote Sensing, 2019.
4. Renard, "Urban structure generalization in multi‐agent process by use of reactional agents," Transactions in GIS, 2014. [DOI:10.1111/tgis.12018]
5. Wang, "An intelligent simplification method for river networks with an unsupervised variational autoencoder," International Journal of Digital Earth, 2025. [DOI:10.1080/17538947.2025.2495736]
6. yan, "Description and Generalization of River Networks," In Description Approaches and Automated Generalization Algorithms for Groups of Map Objects, 2019. [DOI:10.1007/978-981-13-3678-2]
7. Wu, "Automatic recognition method of primary path for an anastomosing river based on its typical features," Transactions in GIS, 2021. [DOI:10.1111/tgis.12742]
8. Yan, "A Comparison of Machine Learning Methods Applied to the Automated Selection of River Networks," The Cartographic Journal, 2022. [DOI:10.1080/00087041.2021.2006390]
9. Xu, "Drainage pattern recognition of river network based on graph convolutional neural network," ISPRS International Journal of Geo-Information, 2023. [DOI:10.3390/ijgi12070253]
10. Ai, "The hierarchical watershed partitioning and data simplification of river network," in In Progress in Spatial Data Handling: 12th International Symposium on Spatial Data Handling, 2006.
11. Zhang, "Evaluation of River Network Generalization Methods for preserving the drainage pattern," ISPRS International Journal of Geo-Information, 2016. [DOI:10.3390/ijgi5120230]
12. Touya, "River Network Selection based on Structure and Pattern," International Cartographic Conference, 2007.
13. Wang, "Graph neural network method for the intelligent selection of river system," Geocarto International, 2023. [DOI:10.1080/10106049.2023.2252762]
14. Dodds, "Geometry of river networks," Physical Review, 2000.
15. Mantilla, "Extending generalized Horton laws to test embedding algorithms for topologic," Geomorphology, 2012. [DOI:10.1016/j.geomorph.2012.01.002]
16. L. "Hierarchical elimination selection method of dendritic river network generalization," Plos one, 2018.
17. Cheng, "An improved integrated generalization method for contours and rivers using importance sequence of all points from these two elements," Geocarto International, 2022. [DOI:10.1080/10106049.2021.2017012]
18. He, Principle and method of map data processing model, Wuhan University Press Wuhan, China, 2004.
19. A. "GAP-tree extensions based on skeletons," in 10th International Symposium on Spatial Data Handling, 2002.
20. Qiu, "River network dynamic selection with spatial data and attribute data based on rough set," in International Conference on Geoinformatics, 2010. [DOI:10.1109/GEOINFORMATICS.2010.5567683]
21. Sen, "An experimental approach for selection/elimination in stream network generalization using support vector machines," Geocarto International, 2015. [DOI:10.1080/10106049.2014.937466]
22. Jiang, "THE GENERALIZATION METHOD RESEARCH OF RIVER NETWORK BASED ON MORPH STRUCTURE AND CATCHMENTS' CHARACTER KNOWLEDGE," in ISPRS Archives, 2008.
23. Thomson, "The Stroke Concept in Geographic Network Generalization and Analysis," in In Progress in Spatial Data Handling: 12th International Symposium on Spatial Data Handling, 2006.
24. Liu, "Road selection based on Voronoi diagrams and ''strokes'' in map generalization," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2010. [DOI:10.1016/j.jag.2009.10.009]
25. Franceschi, "Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks," 2020.
26. Zhu, "DII-GCN: Dropedge Based Deep Graph Convolutional Networks," Symmetry, 2022. [DOI:10.3390/sym14040798]
27. Z. "A Genetic Algorithm for Tributary Selection with Consideration of Multiple Factors," Transactions in GIS, 2016.
28. Yu, "A recognition method for drainage patterns using a graph convolutional network," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022. [DOI:10.1016/j.jag.2022.102696]
29. Hamilton, "Inductive Representation Learning on Large Graphs," in Conference on Neural Information Processing Systems, 2017.
30. Yu, "Integrating domain knowledge and graph convolutional neural networks to support river network selection," Transactions in GIS, 2023. [DOI:10.1111/tgis.13104]
31. Duarte, "How do loss functions impact the performance of graph neural networks?," in Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021. [DOI:10.21528/CBIC2021-161]
32. Abbas, "Evaluating Loss Functions for Graph Neural Networks: Towards Pretraining and Generalization," ACM Computing Surveys, 2025.
33. Izadi, "Optimization of Graph Neural Networks with Natural Gradient Descent," in Electrical Engineering, Applied and Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame, 2020. [DOI:10.1109/BigData50022.2020.9378063]
34. Buttenfield, "Generalization of Hydrographic Features and Automated Metric Assessment Through Bootstrapping," in In 13th Workshop of the International Cartographic Association Commission on Generalisation and Multiple Representation., 2010.
35. Li, "Selection Method of Dendritic River Networks Based on Hybrid Coding for Topographic Map Generalization," SPRS International Journal of Geo-Information, 2020. [DOI:10.3390/ijgi9050316]
36. D. "Optimization of river network representation data models for web‐based systems," Earth and Space Science, 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:

Ahmadi M, Karimi M, Pilehforooshha P. Modeling the Generalization and Simplification of River Networks Using Graph-based Neural Networks. JGST 2026; 15 (4) :63-84
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1240-fa.html

احمدی محدثه، کریمی محمد، پیله فروش ها پرستو. مدلسازی تعمیم و ساده سازی شبکه رودخانه ها با استفاده از شبکه های عصبی مبتنی بر گراف. علوم و فنون نقشه برداری. 1405; 15 (4) :63-84

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1240-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 4 - ( 3-1405 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology