基于降维技术的面状居民地匹配方法

作为数据更新与融合关键技术之一,空间数据匹配越来越受重视。城市居民地是空间目标变化中最为活跃的要素之一,成为空间数据更新的主要内容。不同于已有要素直接匹配的做法,提出了面状居民地匹配新方法,即对面状居民地采用降维技术进行处理,分别提取匹配双方面状居民地的骨架线,并通过其骨架线之间的匹配来达到面状居民地之间匹配的目的。实验证明,所提方法中把2维面状居民地转化为1维线状骨架线后,其匹配的复杂性与不确定性大幅降低,匹配效率、速度得到有效提升。     

同名边界点的面状居民地要素匹配

针对空间数据集成与地图增量更新过程中的面实体匹配环节,该文提出利用同名边界点集进行面状居民地要素匹配的方法。该方法从边界点的相似性考虑面状居民地要素的相似性,通过计算候选匹配要素上边界点在位置、转角、关联边等方面的一致性,把面实体相似性的比较转换为同名要素边界点集相似性的比较,简化了面状居民地实体匹配的复杂度。在面状居民地要素的匹配过程中,该文方法可以处理一对一、一对多和多对一的匹配关系。实验证明,该方法在匹配面状居民地要素时,准确率可以达到98%。     

同名边界点的面状居民地要素匹配

针对空间数据集成与地图增量更新过程中的面实体匹配环节,该文提出利用同名边界点集进行面状居民地要素匹配的方法。该方法从边界点的相似性考虑面状居民地要素的相似性,通过计算候选匹配要素上边界点在位置、转角、关联边等方面的一致性,把面实体相似性的比较转换为同名要素边界点集相似性的比较,简化了面状居民地实体匹配的复杂度。在面状居民地要素的匹配过程中,该文方法可以处理一对一、多对一和一对多的匹配关系。实验证明,该方法在匹配面状居民地要素时,准确率可以达到98%。     

同名边界点的面状居民地要素匹配

针对空间数据集成与地图增量更新过程中的面实体匹配环节,该文提出利用同名边界点集进行面状居民地要素匹配的方法。该方法从边界点的相似性考虑面状居民地要素的相似性,通过计算候选匹配要素上边界点在位置、转角、关联边等方面的一致性,把面实体相似性的比较转换为同名要素边界点集相似性的比较,简化了面状居民地实体匹配的复杂度。在面状居民地要素的匹配过程中,该文方法可以处理一对一、多对一和一对多的匹配关系。实验证明,该方法在匹配面状居民地要素时,准确率可以达到98%。     

同名边界点的面状居民地要素匹配

针对空间数据集成与地图增量更新过程中的面实体匹配环节,该文提出利用同名边界点集进行面状居民地要素匹配的方法。该方法从边界点的相似性考虑面状居民地要素的相似性,通过计算候选匹配要素上边界点在位置、转角、关联边等方面的一致性,把面实体相似性的比较转换为同名要素边界点集相似性的比较,简化了面状居民地实体匹配的复杂度。在面状居民地要素的匹配过程中,该文方法可以处理一对一、多对一和一对多的匹配关系。实验证明,该方法在匹配面状居民地要素时,准确率可以达到98%。     

面状居民地匹配骨架线傅里叶变化方法

大比例尺城市居民地是变化最为活跃的要素之一,因其形态复杂多样,数据量密集,匹配过程复杂,成为空间数据匹配的重点。面状居民地匹配骨架线傅里叶变化方法首先把大比例尺面状居民地转化为能够反映其主要轮廓特征的骨架线;其次,把骨架线转化为更易于表达其形态特征的几何形态数据,并对其进行插值计算;第三,对几何形态数据采用傅里叶变换,获取匹配双方骨架线之间的相关系数;最后,通过相关系数来判断双方骨架线之间是否满足匹配条件,从而得到骨架线所对应居民地的匹配结果。通过等级化处理,把2维面状居民地转化为1维骨架线,有效降低了空间数据的复杂性,并可把许多线要素匹配的方法引入进来;把骨架线转化为几何形态数据,并采用傅里叶变换进行形态计算,线要素的几何形态相似性分析得到显著增强,提高了数据匹配的准确率。通过试验验证及对比分析,证明了本方法的有效性和科学性。     

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。     

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,讨论了一般情况下的空间方向相似性计算,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。     

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.     

复杂面状矢量要素快速形状匹配方法

矢量要素匹配足数据库合并和数据更新的核心问题.在分析现有匹配方法不足的基础上,针对复杂面状要素匹配问题,提出先对复杂面要素进行基于Douglas-Peucker方法的形状简化,然后对简化后的形状再进行形状匹配.其中,形状匹配通过正切空间的方法对要素进行描述,然后利用形状匹配距离计算出形状差异.通过试验表明该方法能够有效...