按一定的法则，有选择地在平面上表示地球表面各种自然现象 和社会现象的图，通称地图，按内容地图可分为普通地图及专题地 图。普通地图是综合反映地面上物体和现象一般特征的地图，内容 包括各种自然地理要素（如水系、地貌、植被等）和社会经济要素 （如居民点、行政区划及交通线路等），但不突出表示其中的某一 种要素。专题地图是着重表示自然现象或社会现象中的某一种或几 种要素的地图，如地籍图、地质图和旅游图等

1. 影响制图综合的主要因素 2. 制图综合的主要方法 3. 制图综合的实质

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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

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

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

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城市的概念和城市的形成与发展 城市(city)—是非农业人口为居民主体, 以空间与环境利用为基础, 以聚集经济效益为特点, 以人类社会进步为目的的一个集约人口、经济、科学技术和文化的空间地域综合体

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