【摘 要】
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建筑物空间分布模式表现为建筑物群组在空间中所体现出的明确的组织结构,并能够在人类视知觉认知过程中被识别和命名。建筑物空间分布模式的探测和识别对于制图综合具有重要意义。针对传统的建筑物模式识别方法中各参数及阈值确定困难的问题,文中以L型排列为例,设计了一种基于图卷积神经网络的识别方法。该方法构建了矢量建筑物数据的图结构,以各建筑物自身的特征及其排列的结构特征作为输出,搭建了图卷积神经网络对样本进行监
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41501498),长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102260403),地理信息工程国家重点实验室自主研究课题资助项目(SKLGIE2019-ZZ-2)。
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建筑物空间分布模式表现为建筑物群组在空间中所体现出的明确的组织结构,并能够在人类视知觉认知过程中被识别和命名。建筑物空间分布模式的探测和识别对于制图综合具有重要意义。针对传统的建筑物模式识别方法中各参数及阈值确定困难的问题,文中以L型排列为例,设计了一种基于图卷积神经网络的识别方法。该方法构建了矢量建筑物数据的图结构,以各建筑物自身的特征及其排列的结构特征作为输出,搭建了图卷积神经网络对样本进行监督学习并得到识别模型。最后利用OpenStreetMap公开数据集进行验证。实验结果表明,该方法能够有效
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