共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。 相似文献
3.
4.
5.
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。 相似文献
6.
现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,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,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。 相似文献
7.
已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。 相似文献
8.
针对地图投影转换、地图概括等地图处理过程造成的地图面要素的匹配分析评价难以实现的问题,该文提出了基于多尺度下同名居民地的匹配分析方法,通过对应边、角度、位置信息的匹配,计算居民地的旋转角、拉伸关系、概括程度以及位移向量,进而对同名居民地的匹配度计算分析,较为准确地实现了对同名居民地的匹配。结果表明:本算法能够较好地平衡影响居民地匹配的各因子,科学有效地计算地居民地的匹配度,实现同名居民地的匹配,计算匹配精度较高。本算法可应用于从同名居民地匹配度分析对地图自动综合的质量评价;对同类面要素匹配分析与研究也有一定的参考价值。 相似文献
9.
针对道路网线要素特点,提出了基于投影的道路网信息几何匹配方法。根据线段斜率,对线段进行投影、分割,提取线要素特征点,将复杂的道路网匹配转化为特征点匹配,可解决复杂的多对多匹配。通过渐进式的匹配策略,逐步、快速缩小匹配范围,提高了匹配效率。通过实验合理地调整匹配阈值,减少漏匹配与误匹配,提高整体匹配准确率。结果表明,本算法效率高,可靠性好,符合应用需求。 相似文献
10.
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。 相似文献