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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。 相似文献
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基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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复杂面状矢量要素快速形状匹配方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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... 相似文献
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针对多尺度匹配中同名实体位置偏差较大,无法直接通过面积重叠法获得候选匹配的问题,本文提出了一种基于最小外包矩形(MBR)组合优化算法的多尺度面实体匹配方法。本文方法的基本思想是通过MBR组合优化和简要的形状特征来筛选1∶1、1∶N和M∶N候选匹配,然后构建多因子人工神经网络模型来评估候选匹配。试验选取浙江省舟山市1∶2000岛礁基础数据和1∶10 000陆地基础数据中的居民地与设施面进行匹配算法的验证。结果表明,本文方法相对于基于面积重叠-神经网络的匹配方法表现出显著的优势,对存在位置偏移的匹配数据准确率和召回率分别达到了达到96.5%,达到89.0%,且能够识别所有匹配类型。 相似文献
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面向空间数据连续地图综合问题,提出了一种基于骨架线端点匹配的面状要素渐变方法,通过在两个关键表达之间进行尺度内插,实时、动态地派生任意中间比例尺地图数据。首先,对面状要素在大小比例尺下的两重表达分别进行约束Delaunay三角网剖分并提取各自的骨架线特征;然后,使用最优子序双射优化技术对骨架端点进行匹配获得多边形边界上相对应的特征点序列;最后,在剖分边界的基础上进行分段常规线性内插,获得面状要素介于始末尺度之间的多尺度表达。实验结果表明,该算法充分顾及了空间数据弯曲结构特征,对于光滑边界面状要素的渐变变换具有良好的渐变效果,可用于空间数据的连续地图综合和多尺度表达。 相似文献
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针对地形要素提取工作量大的问题,提出一种基于空间拓扑关系的面状地形要素自动提取方法。通过对比分析AutoCAD数据与GIS数据的差异,对地形要素提取中的关键问题进行了分析;运用多要素组合拓扑构面的方法完成图形的快速构建,利用独立符号或文字注记与图形的包含关系完成图形的检查,建立图形与分类编码的映射关系实现分类信息的自动识别。实验表明,该方法对于面状地形要素的提取快速、准确,目前已在多个港区的空间数据建库中得到验证,提高了数据生产的工作效率。 相似文献
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DVB-S(数字视频广播系统)是一种符合工业化标准的数字卫星广播新技术,中国气象局利用该技术建立起成本低廉、应用广泛的我国卫星遥感数据共享接收平台,可准实时获取美国EOS、NOAA和我国FY等系列遥感卫星数据。在使用该接收系统的过程中发现,由于信号干扰等原因,接收到的部分MODIS条带影像中存在异常数据,影响使用。鉴于DVB-S共享接收系统具有多站接收的特点,且各地面站的接收范围存在较大重叠,有针对性地提出了一种利用多站重叠区内的同名像元,对含有异常点的MODIS 1B级条带影像进行修正的方法(包括影像选择、重叠区匹配、异常点替换等),并通过Visual C++编程实现了自动化。 相似文献
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针对地图中重要的面要素的自动匹配问题进行了研究。由于在实际情况中,多尺度同名面要素在位置上可能偏差较大,又存在非一对一的匹配关系,现有的方法均难以进行有效匹配。为解决这个问题,首先提取面要素的全局形状特征,并给出了一种快速获取候选匹配面要素组合的方法,然后利用几何矩获取面要素组合的质心,在将待匹配面要素与组合面要素的质心相互重合后,通过计算重叠相似度来判定多尺度面要素之间的匹配关系。实验表明,本文方法即使在同名面要素存在较大位置偏差,甚至非均匀位置偏差时,仍可有效地处理面要素的一对一和一对多两种匹配关系,从而拓展了面要素匹配方法的适用范围,降低了对外界条件的要求和限制。 相似文献
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在不同空间数据集中,同名实体往往有不同的空间表现形式,识别多源异构数据集中的同名实体是空间数据集成和应用的关键。集成不同来源的空间数据是提高GIS数据质量的重要方法,识别同名实体是数据集成和分析的先决条件。根据线要素的形状将其分为简单线要素和复杂线要素,针对现有复杂线要素匹配方法中的不足,提出了Fréchet距离的复杂线状要素匹配方法。该方法首先通过曲线要素的几何和拓扑特性获取候选匹配集,然后结合基于Fréchet距离和要素简化方法实现要素的简化。最后提出基于Fréchet距离的要素匹配改进方法,通过引入简化要素的三元组信息来存储简化后的复杂线要素的属性信息,再根据三元组信息选取要素间的匹配对,完成对不同类型匹配对的检测,实现复杂线状要素匹配。试验结果表明,该匹配方法能有效解决复杂线要素的匹配问题,并能够识别1:0、1:N和M:N匹配。 相似文献
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基于空间约束的神经网络影像匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到 Hopfield网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。 相似文献
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研究分析了手机传感器和室内地磁场的性质后,针对室内定位问题提出了一种基于客户端 服务器架构的定位系统.因智能手机大多搭载了能够收集地磁信号的三轴磁通门传感器,提出了两种构建位置指纹的方法:将地磁传感器的数据水平化,或是结合方向信息和地磁数据构建混合位置指纹,并通过将定位区域划分为网格的方式构建定位基准图.针对两种位置指纹设计了基于欧几里得距离的匹配算法.最后,在Android平台部署应用并进行实验,分别对比了两种位置指纹的定位准确度、地磁匹配速度,实验结果表明系统能够达到1 m的定位精度. 相似文献
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为较好地解决自由形状线特征匹配研究中线特征丰富信息的充分利用与有效描述这对矛盾,提出一种利用分级匹配策略的遥感影像匹配方法。为保证方法具有较高的匹配精度,从影像中检测亚像素边缘并进行有效的跟踪以得到连续性较好的自由形状线特征;再从中提取闭合线特征、线特征交点和角点等较稳定的特征作为共轭实体进行粗匹配,在确定各类特征的待选同名特征后,根据面积、角度等几何信息以及模型参数的分布特点逐步剔除误匹配,进而利用同名特征确定精匹配的初始参数;精匹配时对线特征中的亚像素边缘点加以利用,采用多层次二维迭代最邻近点(ICP)法依次利用由低到高采样率的边缘点进行匹配。试验结果表明,粗匹配选取的特征性能稳定,具有较高的匹配正确率和精度,能为精匹配提供较准确的初始参数,精匹配能达到与最小二乘影像匹配相当的亚像素级匹配精度,并且对具有较小仿射变形的影像也能实现稳定、准确的匹配。 相似文献
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Object matching facilitates spatial data integration, updating, evaluation, and management. However, data to be matched often originate from different sources and present problems with regard to positional discrepancies and different levels of detail. To resolve these problems, this article designs an iterative matching framework that effectively combines the advantages of the contextual information and an artificial neural network. The proposed method can correctly aggregate one‐to‐many (1:N) and many‐to‐many (M:N) potential matching pairs using contextual information in the presence of positional discrepancies and a high spatial distribution density. This method iteratively detects new landmark pairs (matched pairs), based on the prior landmark pairs as references, until all landmark pairs are obtained. Our approach has been experimentally validated using two topographic datasets at 1:50 and 1:10k. It outperformed a method based on a back‐propagation neural network. The precision increased by 4.5% and the recall increased by 21.6%, respectively. 相似文献