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J-GLOBAL ID：201802253471422863   整理番号：18A1930430

地図一般化における強化道路特徴選択のための改良ハイブリッド法【JST・京大機械翻訳】

An Improved Hybrid Method for Enhanced Road Feature Selection in Map Generalization

著者 (9件)： Zhang Jianchen (College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhang Jianchen (3D Information Collection and Application Key Lab of Education Ministry, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhang Jianchen (Beijing State key Laboratory Incubation Base of Urban Environmental Processes and Digital Simulation, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Wang Yanhui (College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Wang Yanhui (3D Information Collection and Application Key Lab of Education Ministry, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Wang Yanhui (Beijing State key Laboratory Incubation Base of Urban Environmental Processes and Digital Simulation, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhao Wenji (College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhao Wenji (3D Information Collection and Application Key Lab of Education Ministry, Capital Normal University, Beijing 100048, China) ,  Zhao Wenji (Beijing State key Laboratory Incubation Base of Urban Environmental Processes and Digital Simulation, Capital Normal University, Beijing 100048, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 7  ページ： 196  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 道路選択は,その精度に直接影響する道路網の一般化の重要な要素である。しかし,ほとんどの従来の選択法は,線形または面表現モードのいずれかに基づいており,しばしば低い選択精度とバイアス構造選択をもたらす。本論文では,道路選択の精度を向上させるために,線形および地域表現モードを組み合わせた改良ハイブリッド法を提案した。提案した方法は2つの主要な利点を提供する。最初に,通常の最小二乗(OLS)モデルを用いて線形表現モードにおけるストローク生成アルゴリズムを改善し,道路に対する全体的情報を考慮した。第2に,地域表現モードの利点を利用することによって,提案方法は道路ネットワークを分割して,加重Voronoi図に基づいて道路密度を計算した。道路は,脳卒中の重要性と密度閾値を用いて選択した。最後に,提案した手法を従来の単一表現法と比較して実験を行った。結果は,この方法によって達成された増加したストローク発生精度と改善された道路選択を実証した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 脳卒中 ,  バイアス ,  最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  線形性 ,  道路網 ,  *道路 ,  Voronoi図 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： 加重 ,  選択法 ,  *ハイブリッド法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地図一般化 ,  道路選択 ,  改良型ハイブリッドアルゴリズム ,  道路網の分割

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

引用文献 (32件)：

• Zhou, Q.; Li, Z. How Many Samples are Needed? An Investigation of Binary Logistic Regression for Selective Omission in a Road Network. Cartogr. Geogr. Inf. Sci. 2016, 43, 405-416.
• Suba, R.; Meijers, M.; Oosterom, P. Continuous Road Network Generalization throughout All Scales. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5, 145.
• Dijk, T.C.; Haunert, J.H.; Oehrlein, J. Location-dependent generalization of road networks based on equivalent destinations. Comput. Gr. Forum 2016, 35, 451-460.
• Thomson, R.; Brook, R. Generalisation of Geographical Networks. In Generalisation Geographic Information: Cartographic Modelling and Applications; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2007; pp. 255-268.
• Thomson, R.C.; Richardson, D.E. The Good Continuation Principle of Perceptual Organisation Applied to the Generalisation of Road Networks. In Proceedings of the 19th International Cartographic Conference, 11th General Assembly of ICA, Ottawa, ON, Canada, 14-21 August 1999; pp. 1215-1223.

タイトルに関連する用語 (6件)： 地図 ,  一般化 ,  強化 ,  道路 ,  特徴選択 ,  ハイブリッド法