Characterisation of building alignments with new measures using C4.5 decision tree algorithm

Abstract

lastnosti poravnav objektov, odločitveno drevo, Gestaltovi faktorji, kartografska generalizacija Prepoznavanje in opisovanje prostorskih vzorcev je izrednega pomena pri kartografski generalizaciji, saj s tem zagotavljamo kar največje ohranjanje vzorcev v okviru omejitev merila.Poravnani objekti so eden od običajnih vzorcev na topografskih kartah in v bazah.Prepoznavajo se z ustreznimi Gestaltovimi faktorji, kot so bližina, podobnost, skupna orientacija in zveznost.Raziskava je osredotočena na vprašanje, kako določiti lastnosti poravnav objektov, ki so prepoznane s samodejnimi ali ročnimi metodami.Tu smo z Delaunayevo triangulacijo in regresijsko premico/ krivuljo določili nove mere, ki ustrezajo Gestaltovim faktorjem.Povezava med merami in Gestaltovimi načeli je prikazana z odločitvenim drevesom.Zaradi primerjave in razvrstitve poravnav objektov glede na kakovost je bila z vsoto vseh mer izračunana indeksna vrednost.Dodatno je bila izvedena nadzorovana klasifikacija z algoritmom C4.5, pri čemer smo dobili odločitveno drevo, ki smo ga uporabili za povezovanje razredov kakovosti z vrednostmi mer in samodejni pripis poravnave razredu kakovosti.Rezultati raziskave kažejo, da so predlagane mere primerne za predstavitev Gestaltovih faktorjev.S predlaganimi metodami bi lahko pospešili in olajšali postopek določevanja lastnosti poravnav objektov pri generalizaciji topografskih kart.

Cite this work

No public copy is stored for this record, so only the metadata is cited.

Stored only when both papers are in the corpus — 3 citations exist upstream.

Papers that cite the same references — the relational fallback while embeddings are still backfilling.