在地理信息系统的研究领域和实际地理信息系统工程中,空间数据的获取是地理信息系统数据库建设的重要内容和关键环节,同时也是制约地理信息系统发展和应用的核心问题之一。长期以来,学术界一直寻求解决快速准确获取地理信息的方法和途径,提出了许多先进的理论和方法,如线划跟踪、数学形态变换、模式识别、人工智能,取得了重要进展,但在该领域仍然有许多问题亟待解决,如等高线空间信息的自动化获取、复杂地物符号的自动提取、遥感数据的地理空间实体自动识别等。 为有效识别和提取专题空间信息,作者在本文中试图通过知识发现的方法解决专题信息提取中的一些关键问题。基于知识发现的专题信息提取本质上属于人工智能方法,其基本思路为:首先针对具体的提取目标从地图上发现包括地物颜色知识、形状知识、空间结构和空间关系知识等相关的计算机视觉知识,在此基础上结合地图制图和地学知识应用相关的方法知识建立提取模型。 在基于知识发现的专题信息提取中,方法知识的发现和应用是核心内容,直接影响提取效果。在本文中,作者在对部分已有算法的分析基础上,针对具体情况提出了一些能有效解决问题的个人算法和改进算法,包括极值滤波、基于交互式的点模式识别、一种直线检测方法、快速细化方法、基于方向检测的线宽识别方法,并成功应用于林相图小斑空间信息自动提取和等高线计、首曲线分离等问题中。 基于知识发现的专题信息提取必须要有一个友好的可视化和交互式的界面,必须有方法知识库作支撑。因此,在论文研究过程中,作