Abstract Building mönster är viktiga funktioner som bör bevaras i kartan generaliseringsprocessen. Mönstren är dock inte uttryckligen tillgängliga för automatiserade system. I detta dokument föreslås ett ramverk och flera algoritmer som automatiskt känner igen byggmönster från topografiska data, med fokus på collinear och curvilinear inriktningar. För båda mönstren är två algoritmer utvecklade, som kan känna igen anpassning-of-center och anpassning-of-side mönster. Det framlagda tillvägagångssättet integrerar aspekter av beräkningsgeometri, grafteoretiska begrepp och teorier om visuell perception. Även om de enskilda algoritmerna för collinear och curvilinear mönster visar stor potential för varje typ av mönster, är de erkända mönstren varken kompletta eller tillräckligt bra kvalitet. Vi förespråkar därför användning av ett multi-algoritm paradigm, där en mekanism föreslås för att kombinera resultat från olika algoritmer för att förbättra igenkänningskvaliteten. Potentialen hos vår metod visas genom en tillämpning av ramverket på flera verkliga topografiska dataset. Kvaliteten på igenkänningsresultaten valideras i en expertundersökning.
Zhang m.fl. REF utvecklade två algoritmer för att känna igen collinear och curvilinear anpassningar i byggnader.
Building pattern recognition in topographic data: examples on collinear and curvilinear alignments
{'venue': 'GeoInformatica', 'journal': 'GeoInformatica', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}