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基于空间感知增强的生成式建筑物即时综合方法
编号：128
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更新：2025-09-10 15:12:54 浏览：1次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]
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摘要
建筑物是地图综合领域重要的制图要素，面向大规模制图生产，如何兼顾单体几何正交性与群体空间关系，并兼顾综合效率，始终是综合环节的关键难题。本文提出一种空间感知增强的生成式综合方法：从样本组织角度出发，构建“目标建筑—邻域建筑—轮廓”三通道的层次化样本组织方式，配合空洞空间金字塔池化层（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）以融合多尺度上下文信息，构建空间感知增强的循环生成对抗网络（CycleGAN），从而避免传统方法中复杂的对象及对象关系计算，实现快速的端到端建筑物自动综合。以南京市建筑物数据为例，开展生成式综合实验。结果表明：相较Pix2Pix与标准CycleGAN模型，本文方法平均处理时间0.036 s，能够在实现建筑物聚合的同时保持正交特性及其与道路等要素的空间关系，为实时制图提供了新的思路。
关键词
CycleGAN；ASPP；建筑物综合；综合效率；地图综合
报告人
陈昊烜
博士研究生 南京师范大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
09月19日
2025
至09月21日
2025
-
09月08日 2025
初稿截稿日期
-
09月21日 2025
注册截止日期
主办单位
河海大学
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
承办单位
河海大学地理与遥感学院
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
联系方式
- 陈跃红
- yu******@hhu.edu.cn
- 153********
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