基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法

数据一致性匹配处理技术是空间数据融合中的关键技术.采用方向关系矩阵模型进行空间方向关系描述,讲座了一般情况下的这间方向相似性计算,提出了基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法流程.最后,以面状目标为研究对象,以某地局部地区居民地数据为例,对基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法进行了试验与分析.     

一种基于改进TDD模型的空间场景相似性度量方法

针对计算空间场景相似性的TDD(Topology-Direction-Distance)模型的局限,提出一种基于改进的TDD模型来度量实体数目相同的场景相似度的算法.该算法以TDD模型的思想为核心,首先利用维度扩展的9交模型、详细方向关系矩阵模型和距离定量描述方法分别提取空间场景中的实体间拓扑、方向和距离特征,建立空间场景特征矩阵,实现对空间场景的表达;然后结合拓扑、方向关系的概念邻域方法和欧式距离,构建针对矢量面数据空间场景相似性度量模型;利用场景相似性度量模型进行空间场景相似性匹配;最后以深圳市福田区矢量面数据为例进行实验.实验结果表明该方法能有效度量空间场景的相似度.     

目标相似性的矢量数据联动更新方法

针对地理空间矢量数据更新和相似性在地理信息领域应用的研究现状,文章分析了不同几何类型目标之间的几何相似性,结合属性相似度,提出了针对数据联动更新的目标相似性的计算模型以及目标匹配方法;在此基础上,提出了数据变化发现和提取方法,并依据数据之间的映射关系实现多重表达矢量数据的联动更新。最后以某省矢量数据的水系要素之间联动更新为实例,证明了本数据联动更新方法能够完成多重表达地理空间矢量数据的更新,同时保证数据之间的一致性。     

一种空间关系相似性约束的居民地匹配算法

从分析人在寻找陌生地物时的思维习惯入手,在居民地匹配过程中引入了空间关系相似性约束。对两个居民地之间的拓扑关系、距离关系和方向关系的相似性进行了分析,并提出了符合人认知习惯的离散化计算方法。在匹配过程中,以突出居民地作为起始对象,以已匹配居民地作为参照,对未匹配居民地按空间邻近原则进行广度优先搜索,利用空间关系相似性约束来缩小匹配目标备选集,实现了空间关系有序的精确匹配。最后,对已匹配对象实施了基于邻近对象空间关系相似性校验的匹配质量检查。实验结果表明,该算法在待匹配数据位移较大、居民地对象形状同质化较高的情况下优势明显,能够有效提升匹配精度。     

一种应用三角形划分的空间对象形状匹配方法

为解决现有空间对象形状相似性匹配准确率较低的问题,提出一种应用三角形划分的形状相似性匹配方法。该方法按形状主方向对面状空间对象进行分割,按串联、并联和组合形式对空间对象进行三角形划分,准确描述面状空间对象的形状特征,度量空间对象间的形状相似性。通过形状数据集匹配、不同年份面状水系图层匹配和矢量地图草图检索,测试本方法的形状检索性能,并和其他空间对象形状匹配方法进行对比。实验结果表明,本方法具有更高的形状检索准确率。三角形划分形状匹配方法具有平移、旋转、尺度不变性和较强的形状描述识别能力。     

基于栅格数据的面状目标空间方向相似性研究

提出了基于栅格数据的面状目标之间的两种空间方向相似性的计算方法：利用栅格数据的特征和方向关系矩阵计算空间方向相似性；基于单个栅格单元与参考目标之间角度的变化计算面状目标之间空间方向相似性。这两种方法简化了由Goyal提出的基于方向关系矩阵模型计算空间方向相似性的方法，克服了方向产生某些细微变化时的限制，在计算面状目标空间方向相似性时具有更广泛的适用性。     

面向空间关联的空间关系计算方法

当前,利用空间关系在多源数据间建立空间关联是地理信息领域的研究热点。针对这一热点,提出一种面向空间关联的基于自适应四叉树编码计算矢量数据空间关系的方法。首先,以经纬度网格划分技术为指导思想,基于自适应四叉树进行空间编码,建立空间数据与对应编码间的关联;在此基础上,利用编码计算空间数据的网格拓扑、方向及距离关系,从而建立空间数据间的空间关联;最后,以深圳市OSM矢量地图为实验数据来验证。实验表明,自适应四叉树编码方法能集成地表达3种空间关系,且计算速度较快、效率较高,具有较强的实用性。     

一种VGI矢量数据增量变化发现的多层次蔓延匹配算法

矢量要素的匹配是发现地物要素变化的重要方法之一,高精度的匹配结果有助于更快地发现变化地物,进行更新。VGI矢量数据具有几何和语义信息丰富的特点,但使用传统的矢量要素匹配算法难以发挥VGI矢量数据的优势。以城市VGI道路数据为研究内容,提出基于多层次蔓延的矢量要素匹配算法,将VGI数据和专业测绘数据进行匹配对比,从而实现道路变化增量信息的快速识别。     

一种自适应的矢量数据增量更新方法研究

针对GIS增量更新中存在的一致性维护与空间冲突问题,提出一种自适应的矢量数据增量更新方法。以同名对象匹配为切入点,探讨变化对象的检测与增量更新的方式。在综合考虑空间距离,语义相似度及拓扑一致性约束的基础上,提出接边匹配度的计算方法并设计自适应的对象接边算法。同时,介绍矢量数据增量更新中基于约束规则的空间冲突检测与处理方法。并以矢量地形图试验数据验证文中所提出的模型与算法。     

多源地理空间矢量数据关联模型设计

多源地理空间矢量数据之间存在着隐含的关联关系,这些关联关系往往隐式存在,难以直观展示,也难以与空间数据映射交互展示,更无法进行查询分析,获取所需信息。针对这种情况,本文以多源地理空间矢量数据及统计数据为研究对象,首先定义了多源地理空间矢量数据关联的概念及分类,然后以此为基础设计了多源地理空间矢量数据关联模型,并将其分为3个子模型：基于自适应四叉树编码的空间关联子模型、基于几何匹配的空间关联子模型及基于语义匹配的空间关联子模型。该模型定义了多源地理空间矢量数据之间的关联方式,为关联关系的构建奠定了理论基础。     

Measurement of similarity for spatial directions between areal objects

Similarity for spatial directions plays an important role in GIS. In this paper, the conventional approaches are analyzed. Based on raster data areal objects, the authors propose two new methods for measuring similarity among spatial directions. One is to measure the similarity among spatial directions based on the features of raster data and the changes of distances between spatial objects, the other is to measure the similarity among spatial directions according to the variation of each raster cell centroid angle. The two methods overcome the complexity of measuring similarity among spatial directions with direction matrix model and solve the limitation of small changes in direction. The two methods are simple and have broader applicability.     

Measurement of similarity for spatial directions between areal objects

Similarity for spatial directions plays an important role in GIS. In this paper, the conventional approaches are analyzed. Based on raster data areal objects, the authors propose two new methods for measuring similarity among spatial directions. One is to measure the similarity among spatial directions based on the features of raster data and the changes of distances between spatial objects, the other is to measure the similarity among spatial directions according to the variation of each raster cell centroid angle. The two methods overcome the complexity of measuring similarity among spatial directions with direction matrix model and solve the limitation of small changes in direction. The two methods are simple and have broader applicability.     

顾及多空间相似性的地下管线数据匹配

综合地下管线与专业地下管线是同一管线地物的两种表达形式。综合地下管线数据精准、概括;专业地下管线数据表达范围广、属性信息翔实。本文以天然气管线数据为例,选取管点关联管段分布形态作为衡量依据计算管线结构相似性,从管点本体概念名称和属性两方面计算管线语义相似性,以两管点间管段分布形态为特征计算管线形状相似性。以此空间相似性构建管点特征向量,采用SVM(support vector machine)支持向量机的分类方法及管点唯一匹配原则实现管点实体匹配。试验表明该算法能够有效解决管点匹配问题。     

利用地标空间关系约束的点实体匹配方法

针对传统的点实体匹配方法的不足,提出了利用地标空间关系约束的点实体匹配方法。该方法以参考点实体、候选匹配点实体与其邻域内的同名地标之间的空间关系为基础构造距离特征向量和方向特征向量,基于距离特征向量和方向特征向量计算点实体的相似度,进而确定点同名实体。实验结果表明,该方法在点同名实体空间位置偏差较大的情况下依然能够取得很好的效果,验证了该方法的有效性。     

面向关系数据库的道路识别算法研究

为适应面向关系数据库的GIS应用开发,不再依赖GIS二次开发组件对Maplnfo电子地图进行空间数据处理,提出了在关系数据库中重新组织并存储电子地图的图元数据．进而展开相关空间数据处理算法的研究。本文针对电子地图中表征道路的线对象．以道路结点为基本存储单元,融合路段走向,创建了路网数据库,将对目标点周边道路的识别问题转化为对数据库中道路结点的条件查询问题。算法通过多次T—SQL查询,搜索目标点周边的候选路段,再利用其路段走向特征筛选出在目标点四个方位上的最佳匹配路段．进而生成路网状况的综合描述。实验结果表明,本算法对目标点周边路网的分布状况有较好的识别能力．识别率高、处理时间短且系统资源占用少。     

顾及尺度差异的复合空间对象方向相似度定量计算模型

介绍了一种顾及尺度差异的复合空间对象的方向关系表达模型,及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系。采用分解思想,借鉴平衡传输问题的优化方法计算复合方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得不同尺度下的复合对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度复合空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。     

基于方向关系矩阵的空间方向相似性定量计算方法

介绍了一种多尺度空间对象的方向关系表达模型以及基于该模型的方向相似度度量方法。该方向关系模型对方向关系矩阵模型进行了改进,根据空间对象的形状定量描述空间对象之间的方向关系;借鉴平衡传输问题的解决方法计算方向矩阵间最小转换代价,即方向矩阵间的距离,从而量化方向对间的差异,最终获得任意尺度空间对象的方向相似度并对其进行比较。对不同尺度空间对象的方向相似性的试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。