参考文献 1.书和专著 [德]阿赫特纳(王兰生译),地理学——它的历史、性质和方法,1997,北京:商务印 书馆 [俄]K.A.萨里谢夫(李道义译),地图制图学概论,1982,北京:测绘出版社 美]A.H.罗宾逊,R.D.塞尔,J.L.莫里逊,P.C墨尔克(李道义、刘耀珍译),地图 学原理,1989,北京:测绘出版社

4.1坐标变换 4.2二维图形裁剪 4.2.1线段的矢量裁剪法 4.2.2线段的编码裁剪法 4.2.3多边形的裁剪 4.3地图符号的自动绘制 4.3.1线型 4.3.2线状符号 4.3.3多边形轮廓线内绘制晕线 4.4曲线的绘制 4.4.1正轴抛物线加权平均法 4.4.2近似斜轴抛物线加权平均法 4.4.3张力样条函数插值法 4.5等高线的绘制

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

一.测量学的发展概况 1.我国古代测量学的成就 (1)长沙马王堆三号墓出土的西汉时期长沙国地图一一最早的可见的古地图

一些概念: 1.地(形)图( topographic map):可分为普通地图(general map)和专题地图(thematicmap)。 2.普通地形图:按一定比例尺(scale)、正射投影(orthographic projection)内容有地物和地貌

❖地图中的实线表示马里兰州威考密科县中扫雪区域中的二车道马路，虚线表示州属高速公路。一场雪后，从位于地图*标记地点以西4英里的二处车库派出二辆扫雪车。求用两辆扫雪车扫清马路上的雪的有效的方法，扫雪车可以利用高速公路进出扫雪区。❖假设扫雪车既不会发生故障也不会停顿，在交叉路口不需特别的扫雪方法

一、了解GIS的数据采集方式 二、掌握地图数字化的方法、步骤 三、掌握地图数据的各种处理方法 四、理解属性数据编码的深刻含义 五、了解空间数据的压缩处理的方法及优缺点

看星图 一、星图种类類繁多 二、星图上的南北方向和普通地图相反 三、使用地图時,平放在地上 四使用星图時,須要把星图高舉過頭,抬头看星空

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

空间数据的表现功能贯穿于GIS空间数据处理的始终,功能的许多方面, 包括符号、专题信息表达、图幅配置、制图综合等,都来源于地图制图,这也表明 了地理信息系统和制图学的渊源关系。从某种角度上来讲,地理信息系统可以称为 “动态的地图”,它提供了比普通地图更为丰富和灵活的空间数据表现方式,如动 态信息表达、虚拟现实等等。但是,从另外的角度来看,制图学又是一门艺术,单 纯依靠计算机系统是难以制作完美的地图的它需要人工的交互干预,如制图综 合,目前还没有任何GIS软件能够很好地解决这些问题