多尺度空间对象拓扑相似关系的表达与计算

研究了空间数据多尺度表达中,在进行模型综合时空间对象拓扑关系的表达、变化和相似性。基于空间对象之间拓扑关系的概念邻域,给出了空间对象拓扑关系相似性的定义以及在数字景观模型中拓扑关系相似性的度量方法,为空间数据的多尺度表达提供了拓扑关系分析和评价手段。     

利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。     

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。     

出租车数据的时间序列谱聚类分析

城市空间运行的出租车产生大量的OD数据,数据的时序呈现周期性特点,客观反映人们的出行行为模式,本文采用谱聚类算法对北京五环区域内各空间单元的出行特征及其相似性进行探究。由于空间单元的时空行为特征受空间邻域和功能区划的影响,研究添加邻域因子和功能区因子以改进时间序列的相似性度量方法,从而实现时间序列谱聚类算法的空间和功能区拓展,进而增加人们对不同时空条件下出行行为特征的了解,以便对不同空间单元提供差异性服务,如不同时段公交的发车频次、动态调整商场营业时间、不同时空环境出租车候车点的实时变换、调控和优化不同区域服务保障等,将有助于降低城市能耗,更加合理地利用资源,也有助于居民实现智慧生活。     

一种结合空间邻域关系特征的面向对象遥感影像 变化检测方法

为了充分挖掘遥感影像特征,提高遥感影像变化检测精度,在面向对象遥感图像分割基础上,提出一种遥感影像空间关系特征度量方法,并应用到了变化检测中。首先,通过对两个时期遥感影像叠加分割,提取影像对象;然后,利用目标对象光谱特征及对象与其邻域对象的空间关系特征,构建两个时期影像对象差异特征影像。对象光谱特征参数主要选择对象内像元亮度均值,对象空间关系特征参数主要为目标对象与两个时期的邻域对象之间的像元亮度之间的差值。最后,通过最大期望EM算法自动获取分割阈值,得到影像变化信息。文中利用两期QuikBird影像对实验区域构建多组特征变化矢量影像,实验结果发现,新加入的空间邻域关系特征能较好地提高变化检测精度。     

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。     

基于图斑空间关系的遥感专家分类方法研究

以光谱均质单元——图斑作为空间对象粒度的基本单元，采用图斑邻域搜索算法，获取不同类别图斑间的空间关系。在ERDAS专家分类系统中，根据图斑相邻关系以及DEM信息对初始分类结果进行了修正，提高了湿地、草地和农业用地的分类精度。     

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。     

线目标特征点相似性匹配

针对地图制图数据库更新中多源数据匹配问题,通过提取线目标中的特征点,建立一种基于空间位置和拓扑关系的匹配模型,对特征点进行相似性匹配。实验证明该模型匹配效果良好,基本满足数据更新中图形纠正的需要。     

顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法

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。     

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。     

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.     

耕地利用对区域经济空间分布的影响分析

以河南省各地级市为研究对象,基于ArcGIS软件,运用空间统计方法分析河南省各市耕地利用状况。结合河南省各地级市的GDP,分析耕地利用对GDP增长的影响以及经济空间分布特点。以经济空间分布特点为基础,应用邻域法和哈夫模型法划分河南的发展强弱区域。结果表明,以农业为主的平原地区发展相对滞后,区域经济发展与地理位置空间分布关系密切,中心城市区域在经济发展过程中起重要带动作用。     

居民地增量更新中方向一致性评价方法研究

空间数据的一致性是评价数据质量的重要体现,对空间数据的可用性具有重要影响。针对居民地增量更新中的方向一致性问题,从增量更新只引起局部变化的特点,确定了评价的范围,建立了方向一致性评价模型。在更新数据与源数据中对应方向关系相似性计算的基础上,从方向不一致、方向整体相似度和稳定度3个方面,对更新数据的方向关系一致性进行了评价。实验表明,该评价方法不仅能够有效地检测出增量更新过程中一些错误的方向关系,而且能够对更新数据的方向一致性状况进行全面详细的描述,评价方法合理、实用。     

基于方向关系矩阵的空间方向相似性计算改进模型

空间方向关系作为空间关系的一个重要分支,其相似性研究已成为地理信息科学领域的热点问题。对于Goyal提出的基于方向关系矩阵计算空间方向相似性模型进行以下两个方面改进:首先通过方向关系的反转运算计算对象目标与参考目标的最小投影矩阵在包含或相交情况下的空间方向关系,扩展了方向关系矩阵的使用范围;其次利用运筹学中解决平衡运输问题的伏格尔法计算两个多元素方向关系矩阵之间的方向距离,克服了由平衡运输表中元素位置变化而引起方向距离变化的局限。通过实例证明该方法计算简单,得到的方向距离更优,相似性更加准确。     

空间数据几何相似性度量理论方法与应用研究

相似性是人类感知、判别、分类和推理等认知活动的基础.空间数据相似性度量不仅是地理信息数据融合更新、空间数据检索和相似查询、空间聚类和异常探测、电子地图导航等技术的核心和基础,而且也是从更深层次探寻地理实体在不同历史时期的相似形成、演变与差异性规律,进而进行动态相似推理、相似预测和知识发现的关键.本文主要研究多源多尺度、多时相空间数据几何相似性度量理论方法及其应用,所做的主要工作及取得的成果有: (1)总结相似性科学与相似工程的研究进展,分析了几何相似性在计算机视觉和地理信息科学领域的研究现状和面临的挑战.提出了论文研究的基本思路,即:空间数据几何相似性度量模型的建立以相似性科学与工程为基础,借鉴图形图像处理方面的算法和空间关系理论,考虑到空间数据的特殊性,对上述理论方法进行大量的改进和创新.     

居民地增量更新中拓扑冲突自动检测方法研究

针对现有的检测方法无法适应增量更新中冲突检测的问题,以居民地要素为例,首先分析了增量更新中拓扑冲突发生的区域性特点;然后在检测区域建立规则格网索引,用格子集表达的区域来表示更新对象的邻近区域,将位于邻近区域内的空间对象作为拓扑冲突判断的候选集;最后通过计算更新对象与对应候选集内的空间对象间的拓扑关系并与冲突规则进行匹配来判断拓扑语义冲突。实验表明,该方法将检测区域限定在利用索引格子集表达的更新居民地对象的邻近区域内,不仅能够检测出增量更新过程中的拓扑冲突,而且具有较高的效率,能够应用于更新数据的质量检测。     

利用WFS实现对象关系空间数据库更新

空间数据的现势性要求对空间数据及时更新。本文在研究WFS的基础上,提出网络环境下利用WFS进行空间数据更新,使空间数据更新不必依赖特定的平台和操作语言:选择对象关系空间数据库PostgreSQL进行空间数据存储,GeoServer作为网络要素服务器,分别利用uDig和OpenLayers在C/S和B/S环境下进行实现,验证了利用WFS实现对象关系空间数据库更新的可行性。     

顾及排序差异的对象群邻近关系相似性计算

针对空间邻近关系相似性的定量化计算问题,在确定邻近特征量的基础上,将相似性度量的要素模型和对准模型结合起来,建立了顾及排序差异的对象群邻近关系相似性计算方法,并验证了该方法的可用性。     

基于空间相邻关系的GML点对象聚类算法研究

目前的聚类算法针对关系数据库而没有考虑空间相邻关系的相似度问题,因而提出对GML点对象离群检测算法进行改进,从而应用于GML聚类。改进的算法以空间相邻关系为度量准则得到相似性矩阵,从而对GML中的点对象聚类。试验结果表明：改进的算法能实现GML点对象基于空间相邻关系的聚类,具有较高的效率。