神经网络决策树的矢量数据变化信息快速识别方法

• 作者: 张新长 梁志宇 郭泰圣
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 变化信息 变化检测 四叉树 神经网络决策树
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: [学术论文]
• 页码范围: 937-944
• 页数: 8页
• 分类号: P208
• 字数: 5526字
• 语种: 中文

摘要

针对GIS数据更新中变化信息的自动提取问题，提出基于神经网络决策树的变化信息快速识别方法。设计了基于四叉树的变化信息层次检测算法，通过比较对象的节点-弧段特征快速定位到变化区域。以新旧要素的匹配特征为依据，通过神经网络决策树实现变化信息的识别，兼顾了决策树实现效率高和神经网络的自适应处理的特征。1∶2000地形图变化信息识别试验结果表明：该方法计算效率高，能够准确快速地识别出变化信息，有助于提高GIS数据库的动态更新的自动化与智能化水平。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新长	中山大学地理科学与规划学院	102	1473	20.0	34.0
5	郭泰圣	中山大学地理科学与规划学院	15	119	7.0	10.0
6	梁志宇		2	29	2.0	2.0