车辆导航系统中定位数据处理和地图匹配技术

分析了GPS误差来源，并提出了相应的处理办法；融合电子地图中的道路数据和GPS所提供的定位数据的地图匹配算法，可以有效地提高车辆导航的定位精度。在分析各种地图匹配算法基础上，提出了一种实用的地图匹配方法，并且在实践中得到了验证。     

顾及几何与场景结构相似度的管线数据多步骤匹配算法

针对城市管线数据重复探测，综合管线数据生产成本高的问题，该文提出一种几何相似度与空间场景结构相似度相结合的管线数据多步骤匹配算法。以路划(stroke)作为匹配单元，使用长度、角度和空间距离指标通过分配不同的权重和阈值来计算几何相似度，将几何特征与邻域空间的空间拓扑关系相结合计算空间场景结构相似度。设计基于弧段分解的stroke部分匹配算法最大限度地保留了原有的两组地下管线数据。设计基于顶点分解的stroke部分匹配算法可以解决单线间局部匹配中的问题(如生长、缩短、拓扑变化等)。实验结果表明，该文所提算法具有较高的匹配精度、召回率和运行效率，研究结果可以有效降低综合管线数据的生产成本，提高专业管线数据质量。     

航天INSAR复影像对的自动快速匹配

针对航天INSAR主、辅影像数据的特点，提出了加大匹配窗口、加大锚点间隔的匹配策略，以提高匹配的可靠性和速度。在匹配过程中，综合利用轨道参数和强度影像金字塔进行粗匹配，并对强度影像采用相关系数与最小二乘相结合的双向匹配方案，实现了自动、快速、高可靠性和高精度的航天INSAR复影像匹配。最后总结了航天INSAR复影像匹配的特点。     

顾及尺度变化和数据更新的道路网匹配算法

道路网数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同比例尺下的道路网之间的匹配是一个非常重要的部分。本文总结和分析了道路网匹配的已有算法,针对不同比例尺道路网之间的匹配可能存在的问题和难点,设计了一个融合多种匹配技术的算法。在考虑不同比例尺下道路网数据的特点基础上,改进了空间场景结构的评价方法;分析了stroke匹配算法在不同比例尺道路网数据下的局限性,提出了一种可针对不同比例尺下道路数据存在变化与更新的stroke部分匹配算法。试验表明,文中所提出的方法能够适应不同比例尺下道路网的匹配,匹配效果较好,运行效率较高。     

POS数据辅助的航空影像变化检测方法研究

提出了一种利用机裁定位定向系统（POS）数据辅助航空影像进行影像匹配和变化检测的方法。首先利用带POS数据的老影像解求新影像的外方位元素，然后在老立体影像上提取特征点，根据前方交会和共线条件方程得到新影像上同名点的近似位置，再与新影像进行匹配，寻找匹配不好的点作为变化区域的初始位置。以此为基础选择精检测窗口，进行边缘提取和跟踪，并进行链码匹配，最终确定发生变化的区域。试验证实，本文方法是可行的。     

基于MAPGIS的地图数字化与地图接边

地图是GIS主要数据源，地图数字化是GIS数据输入的主要手段。分幅数字化常导致数据在接边处不匹配，地图接边是实现数字匹配的重要手段。文中详细了MAPGIS地图数字化输入方法，通过MAPGIS图形变换功能，总结了9幅分幅数字化地图拼接过程，通过MAPGIS图幅接边功能介绍了交互式，全自动，半自动图幅接边操作及如何实现数字接边。     

模糊信息处理的道路网匹配方法

针对传统的道路网匹配方法用阈值来决定待匹配对象的匹配关系,无法准确实现匹配判定的问题,该文提出了一种基于模糊信息处理的道路网匹配方法:在道路网数据论域中讨论模糊集合,通过置信水平判定模糊集合是否为空,从而判定匹配关系,较好地结合了匹配对象间匹配关系的模糊性与模糊数学的数据处理知识。基于两组数据的实验结果标明:所提方法不仅打破了设定阈值的常规思想,而且达到了较好的匹配效率,研究结果可以为道路网数据以及空间数据的融合、集成和更新提供参考。     

基于动态化简的多源数据相似性评估

随着空间数据获取手段和途径的丰富,多源数据的差异性对数据更新的影响一直备受关注。本文提出一种基于动态化简的多源空间数据相似性评估方法。首先,将多个来源数据分别与参考数据用传统方法进行匹配;其次,利用加入动态化简的匹配方法对多源数据重新匹配;最后,分析上述两次匹配结果的差异,从数据匹配的角度出发,通过整体一致性和数据详细程度评估对数据匹配质量进行对比,根据获取的评估结果实现更新数据的选择。通过实验和分析,验证了本文方法的科学性和可操作性。     

多策略中文地址匹配方法

地址匹配是地理编码过程中一个关键环节,是实现数据空间化的关键技术之一。针对当前中文地址匹配方法的精确率、匹配率和时间开销不能兼顾的问题,本文提出了一种多策略中文地址匹配方法。通过建立轻量级的词典进行中文地址分词,同时构建多叉树存储分词后的地址数据,匹配过程中结合模糊匹配和层级回溯匹配共同完成地址匹配工作,最终基于真实数据进行了试验。试验结果表明,该方法在匹配率、精确率和时间开销3个指标上较当前其他匹配方法表现得更加均衡。     

基于面状要素拓扑关系的数据匹配技术研究

数据匹配技术是空间数据集成与融合中的关键技术。本文根据9交模型中的面状拓扑关系的描述,对面积叠置率进行了几何度量上的定义,提出了基于面积迭置率的数据匹配思路,实现了面状要素一对一、多对一、多对多的数据匹配。最后,以面状目标为研究对象,以城市居民地的大比例尺数据为例,对基于面积迭置率的面状要素数据匹配算法进行了试验与分析。     

利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法

同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。     

一种POS数据辅助多视角倾斜航空影像匹配方法

提出一种利用POS辅助多视角倾斜影像匹配的算法。首先,利用POS数据对倾斜影像进行近似核线纠正;然后,用SIFTGPU算法对纠正影像进行特征匹配,根据匹配结果计算出两张影像的水平和垂直方向视差进而求得其近似重叠区域;将重叠区域进行分块特征匹配,采用比值提纯法、视差约束和RANSAC算法等约束条件剔除误匹配;最后,将匹配结果通过POS数据反算回到原始影像上。试验结果表明,将POS数据应用到多视角倾斜影像匹配中,可快速获得比常规影像匹配方法数量更多、分布更均匀的匹配点。     

低空摄影测量立体影像匹配的现状与展望

影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。     

一种基于网络拓扑关系的地图匹配算法

地图匹配是车辆导航定位系统中提高定位精度的一种方法,其精度受定位数据、地图数据质量及坐标系转换关系的影响。在分析现有算法的基础上,提出了一种基于网络拓扑关系的地图匹配算法。该算法只需将GPS定位数据和G IS数据相结合,即可用算法的形式解决地图匹配中一些常见的问题。实验证明:该算法是一种精度高、效率好、实用性强的地图匹配算法,具有较好的实用价值。     

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

利用灰色关联分析的居民地几何匹配方法

空间数据匹配是空间数据更新与维护的基础和关键。针对空间数据匹配中不同匹配指标的权值确定困难的特点,以居民地为例,从空间数据最基本的图形数据差入手,利用灰色关联分析方法建立一种多指标居民地几何匹配权值自动确定的方法。该方法利用灰色关联分析的方法自动确定居民地实体间的位置、面积、方向等类型的图形数据差权值,得到综合图形数据差计算模型,通过计算待匹配数据综合图形数据差得到匹配结果。通过实验验证了该方法的可行性和实用性。     

利用概率松弛法的城市路网自动匹配

多源空间数据匹配是空间数据集成与互操作,变化检测与数据更新的重要前提。路网数据匹配在导航、智能交通和基于位置服务等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文提出一种基于概率松弛方法的城市路网自动匹配方法,该方法首先通过路段间几何差异性估算候选路段的初始概率,然后根据邻接候选匹配路段的兼容性不断更新原概率矩阵直到收敛于某一极小值。最后基于收敛的概率矩阵计算各候选路段的结构相似性,并通过设定相应的规则选取和提炼1: 1, 1: M和M: N匹配对。实验选取中国武汉,瑞士苏黎世地区的OpenStreetMap数据与导航数据进行匹配算法的验证。结果表明：本文算法对非刚性偏差较大的路网数据能达到较高精度,不存在匹配方向性问题,且能够识别1: 0, 1: M和M: N匹配。