矢量面状要素几何相似性度量方法探讨

针对GIS面状要素由于具有旋转、平移、缩放等形状不变特性而导致相似性度量困难的问题,该文提出了完整的几何相似性度量模型:采用基于顶点中间度的轮廓特征点提取方法,能够在较小误差情况下充分表达原始图形,从而提高相似度计算效率;通过傅里叶描述方法对轮廓进行数学表达,截取能表达图形的前n阶因子,利用向量夹角余弦值理论度量归一化傅里叶描述子向量的相似度,顾及了图形的几何变换不变性。实验结果表明,该描述模型可有效地对GIS面状要素的几何相似性进行度量。     

多尺度地理空间线状目标形状相似性的度量

本文研究了多尺度地理空间线状目标相似关系的表达与度量问题.基于Douglas-Peucker算法,通过对线状目标形状的分析,从几何学的角度,给出了衡量基本图形中折线与线段之间形状相似度的两个重要参量.按照图形特征,利用分类讨论的方法,建立了多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型.最后通过实例的计算验证了该度量方法的可行性.     

基于直方图的遥感图像相似性检索方法比较

相似性度量是用于研究多源数据之间相似程度的，是对空间数据进行模式识别的基础。通过单波段遥感图像的检索对两组直方图相似性检索方法进行了实验研究，即基于特征向量的相似性度量和基于概率的相似性度量。实验中发现第一组相似度量中有两种以往较少用于遥感图像检索的方法表现出色，它们分别是，统计距离和相似夹角余弦度量。第二组实验中，针对其中包含较明显的目标物体且背景较为单一的遥感图像（其直方图可看作混合高斯分布），在类别可分离判据的基础上，根据K-近邻法则提出了一种计算该类图像之间相似值的方法。实验结果表明基于K-近邻法则的计算方法行之有效。所得出的结论将对多源数据分析中相似性度量的理解与选择有积极意义。     

空间数据网络多分辨率传输的几何图形相似性度量

将相似性认知的距离观与特征集合观相结合,以差异距离作为相似性特征,提出面状空间数据的几何图形相似性度量模型,针对面状不同地物进行几何图形相似性度量。完成多分辨率网络传输的线状和面状空间数据几何图形相似性度量实验,并对不同传输量的网络渐进传输与普通网络传输进行图形相似度比较,实验结果证明几何图形相似性度量模型对于评价网络渐进传输的可行性。     

面向地理实体的语义相似性度量方法及其在道路匹配中的应用

语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。     

基于多重运动特征的轨迹相似性度量模型

针对目前只能对单一运动特征（速度、方向等）进行轨迹相似性分析的不足,提出了基于多重运动特征的轨迹相似性度量,该度量对于分析和理解移动对象的运动行为和规律具有重要意义。将其应用于基于多重运动特征的运动序列模式发现。该相似性度量借鉴数据立方体的思想,将多重运动特征时间序列进行量化和符号化表示,在多重运动特征值域空间中计算两字符间的距离作为字符间替换代价,最终以加权编辑距离作为相似性度量。将该相似性度量与谱聚类方法相结合进行运动序列模式发现。实验以飓风数据为例,通过气象文献中飓风的发生与运动规律验证了模型的有效性。     

基于线状图形相似性的道路数据变化检测

将相似性认知的距离观与特征集合观相结合,在获得相似性图形的差异距离的基础上,提出了线状地物的几何图形相似性度量模型;通过研究空间数据变化与相似度的关系,提出了基于线状地物相似度的空间数据变化检测算法,实现了基于线状图形相似性认知的道路数据变化发现与提取.     

多特征证据融合的遥感图像变化检测

提出了一种以证据理论综合利用图像多种特征的变化检测方法。方法利用滑动窗口计算两时相图像3种特征的结构相似度, 以之构建D-S证据理论的基本概率赋值函数并进行证据合成, 通过规则判定得到图像变化区域。通过对不同试验区、不同证据组合方式以及方法间的比较实验表明, 相对单一特征检测方法有效地提高了检测的精度。此外, 由于采用统计而非原始图像特征度量特征相似性, 方法具有对辐射、几何配准精度要求较低等优点。     

一种形状多级描述方法及在多尺度空间数据几何相似性度量中的应用

利用多级弦长函数和中心距离函数从全局整体到局部细节逐级描述几何形状,建立通用多尺度空间数据几何相似性度量模型。基于高斯概率统计模型改进传统的Hausdorff距离,引入信息检索中的相关反馈技术解决相似度量模型中各指标阈值的确定问题。最后将相似度量模型分别应用于不同比例尺数据匹配和空间目标化简前后的相似度量,试验表明,基于该描述方法的相似度量模型可有效实现不同比例尺水域数据的匹配和相似度量。     

岷江上游亚高山典型森林植被高光谱特征识别

在高光谱数据分类应用中,地物光谱特征分析是对地物进行分类和检索的基础性工作。选取禾本科斑竹、草本科蕨类、荨麻科冷水花、杉科杉木和棕榈科棕榈树等5种岷江上游亚高山森林植被进行实地光谱测量,建立高光谱相似性度量参量,如欧式距离(Euclidean distance,ED)、光谱角度(spectral angle mapper,SAM)、光谱信息散度(spectral information divergence,SID)、SID和SAM混合SID(TAN)以及基于道格拉斯-普克算法的光谱降维距离(spectral distance based on Douglas-Peucker,SDDP)度量算法,定量分析对亚高山森林植被的识别能力。研究结果表明:5种亚高山森林植被光谱特征的差异主要表现在光谱曲线反射波峰和波谷位置;ED对冷水花的相对光谱识别概率最高;SID和SID(TAN)对斑竹与蕨类的识别概率最高;SDDP对杉木的识别概率最高;SAM,SDDP,ED,SID(TAN)和SID这5种光谱相似性测度算法对亚高山森林植被的相对光谱识别熵分别是1.51,1.59,1.61,2.16和2.18,说明光谱角度制图具有较高的识别能力;而道格拉斯-普克光谱检索算法是在提取光谱曲线特征向量的基础上进行相似性测度,其降低了光谱检索的时间频率,在保证相近识别能力的条件下,能够大大提高程序的检索效率,是一种快速有效的高光谱特征匹配和检索算子。     

利用多级弦长弯曲度复函数构建复杂面实体综合形状相似度量模型

介绍了一种复杂带洞面实体空间对象的几何相似度度量方法。该方法提取面实体的中心距离、轮廓线的多级弦长、弯曲度及凸凹性等特征,构造多级弯曲度半径复函数对其局部和整体特征进行描述,并通过傅里叶变换得到傅里叶形状描述子对面实体间的形状相似性进行度量。同时根据场景完整度和相似性度量模型计算复杂带洞多边形中每个场景的匹配度,利用多级特征完成复杂面实体间的几何相似性度量。对不同空间复杂度的面实体的几何相似性的度量试验表明,该方法简单可行且不失精度,结果符合人类认知。     

基于特征矩阵和关联图的空间场景相似性度量方法

为了解决包含不同实体数目的空间场景相似性度量问题,本文利用特征矩阵对空间场景进行描述,根据查询场景和数据库场景的特征矩阵生成场景关联图,利用关联图中的各种匹配圈获取空间场景集合,然后根据场景完整度和相似性度量模型计算场景集合中每个场景的匹配度,最后计算出最佳匹配场景,并对匹配结果进行分析评价。实验表明,该方法能够较好地度量不同实体数目的空间场景的相似性。     

利用相似性特征进行 Web服务语义匹配

通过对传统语义相似性度量方法的分析和比较,利用相似性关系本身所具有的相对性和传递性,选取共同的领域本体作为相似性比较的基准,提出了基于相似性特征的 Web服务语义匹配算法,解决了现有 Web服务语义相似性度量方法中需要外在文本集、无法对相似性进行定量表达以及相似性区分程度不明显等问题.最后,选取德国人工智能研究中心发布的基于 OWL - S的 geography领域服务测试集进行语义相似性度量对比实验,实验结果证明了所提算法的可行性和有效性.     

利用等距同构建立多尺度空间实体相似性度量模型

从度量几何学的观点,建立多尺度空间实体等距同构模型。将多尺度空间实体分别看作刚性图形和弹性图形,利用等距同构不变性的概念,构建多尺度空间实体几何相似性图形距离和拓扑相似性图形距离。通过统一几何和拓扑相似性图形距离,构成一个二元集值距离,作为多尺度空间实体相似性的评价指标。通过对不同复杂性的面状和线状空间实体多尺度表达图形的几何和拓扑相似性度量实验表明,该方法能同时顾及多尺度空间实体几何和拓扑结构的改变,且符合空间实体的多尺度抽象规律。     

多尺度空间实体多目标相似性度量

多尺度空间实体的相似性度量是制图自动综合质量评价、自适应空间实体多尺度表达等领域关注的基本问题.提出一种顾及距离、拓扑、方向关系的多尺度空间实体相似性度量模型,分析模型与多尺度空间实体的数量特征综合程度指标的相互竞争关系,形成一个多目标最佳优化问题,用帕累托最优化方法构建了多尺度空间实体的集值相似性标准.实验结果表明,空间相似性图形距离、空间相似度是科学有效的多尺度空间实体相似性度量指标,而帕累托集值相似性标准比独立的数量特征综合程度或几何相似性包含更多的信息.     

顾及地理语义的运动轨迹相似性度量模型北大核心CSCD

移动对象的运动行为往往受到所处地理环境的影响,针对现有轨迹相似性分析无法考虑地理环境因素的现状,本文提出了一种顾及地理语义的多重运动特征轨迹相似性度量方法。该方法首先以扩展到时间层面的数据立方体为基础,对轨迹序列的地理语义和运动特征进行符号化;然后利用多个特征值计算得到的加权编辑距离作为衡量轨迹相似性的标准;最后将该相似性度量方法与谱聚类结合,利用真实数据验证了该度量模型的有效性与优势。     

利用最长公共子序列度量线要素相似性的方法

现有线要素相似性度量方法主要基于空间欧式距离或面积,缺少对线状要素几何形态特征相似性的考虑,在线状要素分布密集区域或地形地貌变化剧烈区域易产生度量误差。为此,提出一种基于最长公共子序列的线状要素几何相似性度量方法。利用特征描述子将线要素节点序列转化为几何特征描述序列;并利用基于控制参数的动态规划方法求解特征描述序列间的最长公共子序列,进而度量线状要素间的几何形态相似度。模拟数据试验和真实数据试验表明,该方法在保证运行效率的情况下,具有较高的正确率。     

一种利用多维目标分割比的矢量图形匹配算法

图形的旋转、缩放、平移(rotate,scaling,translation,RST)以及边界微形变是影响矢量图形匹配结果的主要因素,也是评价形状描述算法优良的标准。针对以上因素,提出了一种多维目标分割比的矢量图形匹配算法。该算法通过对矢量图形构建特征线的方式实现形状特征的提取,准确描述面目标要素的形状特征,度量要素间的形状相似性。以2 000个真实地理实体的矢量图形作为匹配标准库,随机选取半数图形作为待匹配图形,对其采取不同程度的RST变换和边界简化,然后与标准库做匹配试验,并与其他图形匹配算法进行对比。试验结果表明,所提出的算法具有更高的匹配准确率,具有RST不变性和形变鲁棒性,可以精准识别矢量图形的形状。     

结合全局信息描述子的局部特征匹配算法

针对影像间存在相似性场景时容易出现误匹配的问题,该文提出了局部DAISY描述子与全局纹理信息相结合的算法。详细论述了DAISY描述子和全局纹理的生成过程。该算法首先提取SIFT特征;然后计算特征点的DAISY描述子与全局描述子,获得结合全局信息的DAISY描述子;最后采用卡方统计量作为度量函数进行特征描述子的匹配。实验结果表明,该文算法能得到较好的匹配结果。但是该算法在大角度旋转情况下误匹配率较大。     

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。