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%。     

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。     

采用主成分分析的面状居民地匹配指标简化方法

现有多源居民地匹配中存在众多的面要素度量指标,若全部进行考虑,则增加了匹配的复杂性;若只考虑部分指标,则可能造成匹配信息的缺失,影响匹配结果。针对这一问题,本文提出一种采用主成分分析方法的面状居民地匹配方法。借鉴主成分分析法中降维的思想,对居民地各项度量指标进行定性定量分析,通过科学计算确定面要素匹配综合指标,用较少的新指标代替原来较多的相似性指标,进而根据获得的整体相似性评价指标进行居民地匹配。实验分析表明,本文方法简化了匹配过程中众多的相似性指标,降低了匹配复杂性和不确定性,避免了各相似权值确定较为随意的问题,有效提高了匹配效率和正确率。     

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.     

基于力图投影的面状居民地匹配方法

作为空间数据库更新与数据融合的关键内容之一,空间数据匹配越来越受到重视。城市居民地是空间数据变化最为活跃的要素之一,成为空间数据库更新的主要内容。不同于已有面状居民地的匹配方法,根据力与多边形之间的作用关系,提出了基于力图投影的面状居民地匹配方法,即通过居民地对应力图投影来实现对面状居民地的相似性度量,从而达到面状居民地之间匹配的目的。并通过试验验证该方法的可行性和准确性。     

利用层次分析法匹配面状居民地

针对目前居民地要素匹配中相似性度量权值设置较为随意的问题,提出一种利用层次分析法匹配面状居民地的方法。首先,根据相似性指标确定相似性权值;其次,通过层次分析法使权重的计算变得合理,进而生成综合指标评价模型;最后实现居民地要素匹配。实验证明了该方法的有效性和科学性。     

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。     

中误差和邻近关系的多尺度面实体匹配算法研究

地图目标匹配作为空间数据整合和更新的一个不可缺少的过程,有重要的研究意义。中误差是一种衡量地图精度和质量的数值指标,其范围作为制图和综合的重要的标准之一,常用其大小评价空间数据的质量,不同比例尺或来源的地图数据均有不同的中误差大小和阈值。面状要素在很多地图中占有很大的比例,本文将中误差引入面实体匹配的过程,结合相邻面实体邻近聚集算法,提出一种基于中误差和邻近关系的面实体匹配算法,可以有效解决多尺度空间数据匹配的阈值大小和多对多关系难确定的问题,实验结果表明该方法具有良好的稳定性和可靠性。     

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。     

Data matching of building polygons at multiple map scales improved by contextual information and relaxation

The aim of matching spatial data at different map scales is to find corresponding objects at different levels of detail (LODs) that represent the same real-world phenomena. This is a prerequisite for integrating, evaluating and updating spatial data collected and maintained at various scales. However, matching spatial data is not straightforward due to the ambiguities caused by problems like many-to-many correspondence, non-systematic displacement and different LODs between data sets. This paper proposes an approach to matching areal objects (e.g. buildings) based on relaxation labeling techniques widely applied in pattern recognition and computer vision. The underlying idea is to utilize contextual information (quantified by compatibility coefficient) in an iterative process, where the ambiguities are reduced until a consistent matching is achieved. This paper describes (1) a domain-specific extension to previous relaxation schemes and (2) a new compatibility coefficient that exploits relative relationships between areal object pairs in spatial data. Our approach were validated through extensive experiments using building data sets at 1:10k and 1:50k as an example. Our contextual approach showed superior performance against a non-contextual approach in general and especially in ambiguous situations. The proposed approach can also be applied to matching other areal features and/or for a different scale range.     

一种利用格网叠置分析的居民地形状匹配方法

形状是居民地要素最基本的几何特征之一,也是居民地匹配的重要依据。针对现有居民地形状度量方法无法度量非1∶1对应情况形状相似性的问题,首先对待度量居民地实体(群)组合进行方向、位置、大小一致化处理;然后借鉴规则格网索引的思想,对组合建立适合的规则格网并赋予网眼不同的重要性系数;再分析待度量实体(群)内部、边界之间在格网中叠置情况差异性,将其作为两实体(群)的形状差异性,最终获得形状相似性值。将形状相似性与空间位置、面积的相似性通过加权平均获得综合相似性值,作为居民地匹配的依据。利用该形状匹配方法对居民地实体进行匹配实验表明,文中所提方法能够有效进行居民地实体的匹配。     

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。     

A multi‐criteria decision‐making approach for geometric matching of areal objects

We propose a method for geometric areal object matching based on multi‐criteria decision making. To enable this method, we focused on determining the matched areal object pairs that have all relations, one‐to‐one relationships to many‐to‐many relationships, in different spatial data sets by fusing geometric criteria without user invention. First, we identified candidate corresponding areal object pairs with a graph‐based approach in training data. Second, three matching criteria (areal hausdorff distance, intersection ratio, and turning function distance) were calculated in candidate corresponding pairs and these criteria were normalized. Third, the shape similarity was calculated by weighted linear combination using the normalized matching criteria (similarities) with the criteria importance through intercriteria correlation method. Fourth, a threshold (0.738) of the shape similarity estimated in the plot of precision versus recall versus all possible thresholds of training data was applied, and the matched pairs were determined and identified. Finally, we visually validated the detection of similar areal feature pairs and conducted statistical evaluation using precision, recall, and F‐measure values from a confusion matrix. Their values were 0.905, 0.848, and 0.876, respectively. These results validate that the proposed classifier, which detects 87.6% of matched areal pairs, is highly accurate.     

认知（心象）地图助力寻亲成功

从地图认知的角度分析了心象地图在一则寻亲成功事件中的重要作用。首先,介绍了地图认知的空间认知、心象地图、认知制图等基本概念,阐述了心象地图在传统地图学三角形模型中的位置和作用;然后,对该案例中寻亲者和被寻者双方的认知过程进行细致的实证分析;最后,探讨了访谈中的3个地理空间认知问题:地图工具对空间认知阶段的适应性差异,心象地图匹配的空间尺度和时间特征,以及认知主体的知识经验对认知结果自上而下的影响;并由此提出地理空间认知在脑科学和人工智能研究的推动下稳健进入新时代的发展趋势。     

基于空间相似性的面实体匹配算法研究

同一地物在不同来源的地图上通常存在着差异,其识别或匹配对于不同数据源的地图编制来说很关键。面状地物要素在很多地图表示中都占有很大的比例。基于人眼综合已有信息来识别同名实体的思想,本文提出了基于空间相似性的面实体匹配算法。该算法将面实体作为一个整体看待,采用加权平均法来综合面实体的位置、形状、大小等特征的相似度,进而根据获得的总相似度大小确定匹配实体。算法在确定位置相似度时选择形状中心点对面实体进行惟一标识;采用形状描述函数来计算形状相似度,不容易受各种干扰而影响精度,避免了形状信息的丢失;面实体的大小通过其覆盖面积来度量。实验结果表明该方法具有良好的稳定性和可靠性。     

移动地图理论基础研究

移动地图主要指可以随用户移动的电子地图。本文首先从广义和狭义两方面介绍了移动地图的定义,认为移动地图具有易读、实时和交互性等特点。移动环境下,地图信息在制图者与用图者之间的传输是双向且不断循环的,体现了空间信息加工者和使用者之间的交互,这种交互有利于空间信息加工者和使用者对空间信息的认知达成一致,提高地图信息传输的效率,同时也反映了空间信息由静态的地图表现,发展到动态信息服务的演化过程。在空间信息传输过程中,用户一方面接收信息加工者发送的空间信息,另一方面接收客观环境刺激、并对获得的信息进行选择、分类等加工方式获得客观环境的空间信息,并综合分析和比较这两种空间信息,获得对客观世界的认识。在此过程中,需要在大脑中对地理信息空间进行旋转,该旋转时间的长短与现实生活中实际旋转一个物体所费时间的长短相应,旋转角度越大,则历时越长。人们的习惯用语中的空间术语不仅影响人们对空间关系的知觉和记忆,还会影响人们对空间关系的推理,因为不同的空间参考框架有不同的逻辑特征。最后总结了开展移动地图理论基础研究的重要意义。     

利用空白区域骨架线网眼匹配多源面状居民地

多源大比例尺城市地图中,同名居民地数据间往往存在较大几何位置偏差,从而增加了居民地匹配的难度和不确定性。针对这一问题,本文提出了一种利用空白区域骨架线网眼进行居民地匹配的新方法。首先,提取空白区域骨架线,并建立空白区域骨架线网眼和居民地之间的一一映射关系,将居民地匹配转换为骨架线网眼匹配;然后,根据骨架线网眼之间的相接拓扑关系构建对偶图,计算对偶图中每个节点的各项中心性指标,并利用极化变换和层次分析法建立骨架线网眼匹配模型,获取骨架线网眼匹配结果;最后,将骨架线网眼匹配结果按照映射关系进行传递,从而得到居民地匹配结果。将居民地匹配转换为空白区域骨架线网眼匹配,并对骨架线网眼进行对偶图构建和极化变换,为匹配增加拓扑约束和相对位置约束,从而弥补几何位置的较大偏差对匹配造成的影响。对比试验及分析表明本方法能够有效解决大比例尺城市地图中几何位置偏差较大的面状居民地的匹配问题。