| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第14-19页 |
| 1.2.1 业界对更新问题的关注 | 第14页 |
| 1.2.2 更新模式研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 更新理论和方法研究 | 第15-18页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容与策略 | 第19-22页 |
| 1.3.1 选题来源 | 第19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.3 研究策略 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-25页 |
| 第二章 多尺度居民地增量级联更新模式 | 第25-37页 |
| 2.1 居民地增量级联更新模式及特点 | 第25-31页 |
| 2.1.1 增量更新的概念及特点 | 第25-27页 |
| 2.1.2 更新在相邻尺度间级联传递的过程 | 第27-29页 |
| 2.1.3 居民地增量级联更新模式 | 第29-31页 |
| 2.2 顾及语义信息的复杂对象更新流程 | 第31-33页 |
| 2.2.1 顾及语义信息的更新流程 | 第31-32页 |
| 2.2.2 复杂对象的更新流程 | 第32-33页 |
| 2.3 增量级联更新的关键技术和总体技术路线 | 第33-36页 |
| 2.3.1 增量级联更新的关键技术及其依赖关系 | 第33页 |
| 2.3.2 增量级联更新的总体技术路线 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 多尺度居民地数据关联索引结构的构建 | 第37-59页 |
| 3.1 树型系列比例尺关联关系模型 | 第37-40页 |
| 3.1.1 相邻尺度同名对象对应关系的类型 | 第37-38页 |
| 3.1.2 树型系列比例尺关联关系的模型和结构 | 第38-40页 |
| 3.2 基于自然格网的居民地制图综合索引 | 第40-55页 |
| 3.2.1 制图综合索引的构建方法及问题分析 | 第40-43页 |
| 3.2.2 面向更新的制图综合索引的构建要点 | 第43页 |
| 3.2.3 制图综合索引的构建策略 | 第43-47页 |
| 3.2.4 基于自然格网的制图综合索引构建流程 | 第47-49页 |
| 3.2.5 实验及分析 | 第49-55页 |
| 3.3 多尺度居民地关联索引结构 | 第55-57页 |
| 3.3.1 多尺度制图综合索引的一致性约束 | 第55-56页 |
| 3.3.2 多尺度居民地关联索引结构的构建 | 第56-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 同尺度居民地匹配和变化信息发现 | 第59-84页 |
| 4.1 居民地匹配的研究现状及问题分析 | 第59-61页 |
| 4.1.1 同尺度居民地匹配的研究现状 | 第59-60页 |
| 4.1.2 存在问题及分析 | 第60-61页 |
| 4.2 居民地匹配的空间认知特点研究 | 第61-66页 |
| 4.2.1 居民地匹配的空间认知过程 | 第61-62页 |
| 4.2.2 居民地相似性及其认知 | 第62-63页 |
| 4.2.3 问卷调查实验及分析 | 第63-65页 |
| 4.2.4 居民地匹配的空间认知特点及其对算法设计的指导 | 第65-66页 |
| 4.3 基于人工神经网络的居民地匹配算法 | 第66-73页 |
| 4.3.1 基于人工神经网络的居民地匹配模型 | 第67-69页 |
| 4.3.2 人机结合的神经网络训练策略 | 第69-70页 |
| 4.3.3 居民地匹配实验及变化信息提取 | 第70-73页 |
| 4.4 基于空间关系相似性约束的居民地匹配算法 | 第73-82页 |
| 4.4.1 空间关系相似性及其计算 | 第73-75页 |
| 4.4.2 基于空间关系相似性约束的居民地匹配流程 | 第75-77页 |
| 4.4.3 基于邻近对象空间关系相似性校验的匹配质量检查 | 第77-78页 |
| 4.4.4 空间关系相似性约束的居民地匹配实验及变化信息提取 | 第78-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 相邻尺度居民地匹配和关联关系建立 | 第84-103页 |
| 5.1 相邻比例尺居民地对象匹配的特点 | 第84-87页 |
| 5.1.1 居民地对象在生命周期内的表现形式和对应关系 | 第84-85页 |
| 5.1.2 相邻尺度居民地要素匹配面临的困境 | 第85-86页 |
| 5.1.3 相邻尺度居民地对象匹配研究进展及分析 | 第86-87页 |
| 5.2 相邻比例尺居民地匹配中多对多关系的发现和确认 | 第87-91页 |
| 5.2.1 匹配中多对多关系产生的原因 | 第87-88页 |
| 5.2.2 匹配中多对多关系的发现方法 | 第88-90页 |
| 5.2.3 多对多对应关系的确认 | 第90-91页 |
| 5.3 基于多层次相似性辨识的相邻尺度居民地匹配算法 | 第91-99页 |
| 5.3.1 链角结合的局部配准方法 | 第91-93页 |
| 5.3.2 基于空间关系相似性约束的匹配对象粗选和位置纠正 | 第93-96页 |
| 5.3.3 基于多层次相似性辨识的精匹配 | 第96-99页 |
| 5.4 实验及分析 | 第99-101页 |
| 5.4.1 相邻尺度居民地匹配实验 | 第99-101页 |
| 5.4.2 相邻尺度同名对象关联关系建立 | 第101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-103页 |
| 第六章 变化信息尺度变换和级联更新的实现 | 第103-138页 |
| 6.1 增量更新环境下居民地尺度变换方法的改进途径 | 第103-108页 |
| 6.1.1 居民地要素尺度变换方法回顾和分析 | 第103-107页 |
| 6.1.2 增量更新环境下尺度变换的特点及要求 | 第107页 |
| 6.1.3 尺度变换方法和流程的改进途径 | 第107-108页 |
| 6.2 尺度变换算子的动态自适应选择 | 第108-115页 |
| 6.2.1 尺度变换算子动态自适应选择的概念架构 | 第108-109页 |
| 6.2.2 尺度变换算子选择支撑库的构建 | 第109-113页 |
| 6.2.3 基于智能增强策略的自适应尺度变换算子选择方法 | 第113-115页 |
| 6.3 影响域渐进扩展的居民地增量综合方法 | 第115-121页 |
| 6.3.1 增量综合概念的提出及研究重点 | 第115-116页 |
| 6.3.2 影响域渐进扩展的居民地增量综合 | 第116-121页 |
| 6.4 级联更新的实现过程 | 第121-127页 |
| 6.4.1 更新信息在相邻尺度数据中的传递流程 | 第121页 |
| 6.4.2 关联关系的建立 | 第121-122页 |
| 6.4.3 新建操作的更新传递 | 第122-123页 |
| 6.4.4 修改操作的更新传递 | 第123-125页 |
| 6.4.5 删除操作的更新传递 | 第125-127页 |
| 6.4.6 变化信息尺度变换及更新传递试验 | 第127页 |
| 6.5 基于邻域相似性的增量更新质量评估 | 第127-136页 |
| 6.5.1 邻域空间相似性及其度量 | 第129页 |
| 6.5.2 基于邻域空间相似性的更新质量评估方法 | 第129-131页 |
| 6.5.3 增量更新质量评估试验 | 第131-134页 |
| 6.5.4 更新进一步传递及级联更新效率分析 | 第134-136页 |
| 6.6 本章小结 | 第136-138页 |
| 第七章 原型系统实现及实验 | 第138-155页 |
| 7.1 系统设计原则 | 第138-139页 |
| 7.2 系统功能模块 | 第139-142页 |
| 7.2.1 系统的模块组成 | 第139页 |
| 7.2.2 系统运行环境 | 第139-140页 |
| 7.2.3 系统功能简介 | 第140-142页 |
| 7.3 系统运行实例 | 第142-153页 |
| 7.3.1 系统运行实例实验样图 | 第142-143页 |
| 7.3.2 更新数据源预处理 | 第143页 |
| 7.3.3 相邻尺度旧数据匹配和关联关系建立 | 第143-146页 |
| 7.3.4 起始比例尺数据匹配和变化信息提取 | 第146页 |
| 7.3.5 起始比例尺数据更新和增量信息提取 | 第146-149页 |
| 7.3.6 变化信息尺度变换 | 第149-150页 |
| 7.3.7 增量信息质量评估和相邻尺度数据更新 | 第150-152页 |
| 7.3.8 面向下一尺度更新的变化信息提取 | 第152-153页 |
| 7.3.9 运行实例分析 | 第153页 |
| 7.4 本章小结 | 第153-155页 |
| 第八章 总结与展望 | 第155-160页 |
| 8.1 工作总结 | 第155-156页 |
| 8.2 论文的主要创新点 | 第156-158页 |
| 8.3 研究展望 | 第158-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 参考文献 | 第161-169页 |
| 作者简历 | 第169-170页 |
