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1.
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。 相似文献
2.
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
3.
空间目标匹配是实现多源空间信息融合、空间对象变化检测与动态更新的重要前提。针对多比例尺居民地匹配问题,提出了一种基于邻近模式的松弛迭代匹配方法。该方法首先利用缓冲区分析与空间邻近关系检测候选匹配目标与邻近模式,同时计算候选匹配目标或邻近模式间的几何相似性得到初始匹配概率矩阵;然后对邻近候选匹配对进行上下文兼容性建模,利用松弛迭代方法求解多比例尺居民地的最优匹配模型,选取匹配概率最大并满足上下文一致的候选匹配目标或邻近模式为最终匹配结果。实验结果表明,所提出的多比例尺居民地匹配方法具有较高的匹配精度,能有效克服形状轮廓同质化与非均匀性偏差问题,并准确识别1:M、M:N的复杂匹配关系。 相似文献
4.
多尺度空间对象拓扑相似关系的表达与计算 总被引：13，自引：0，他引：13
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。 相似文献
5.
本文从空间-语义双重约束角度,提出一种顾及空间邻近和功能语义相似的建筑物空间分布模式识别方法。首先,基于建筑物的空间位置邻近性(即建筑物间的最小距离)约束进行聚类,获得建筑物的空间分布模式和建筑物间的空间邻近关系;然后,根据建筑物的功能语义相似性约束进行分割,获得建筑物的初步聚类结果;最后,考虑簇内相似性与簇间差异性进行整体优化,获得最终聚类结果。试验验证表明,本文方法比现有方法能够更有效地识别空间邻近与功能语义一致的建筑物群,服务于智慧城市建设中对建筑物进行语义层次综合和对城市结构进行深入研究的需求。 相似文献
6.
针对增量更新过程中只对变化对象进行更新的特点,从更新对象的邻域空间相似性入手,以居民地要素为例,对更新对象和源对象的几何相似性及其邻域内对象之间的空间关系相似性进行了形式化表达和计算,基于评估可信度最大化原则确定了对象评估顺序,并根据邻近对象的不同特点设计了两阶段评估流程。实验表明,该方法将评估区域限定在了更新对象邻域范围内,能够有效地发现尺度变换过程中实体及其空间关系错误,提高了更新系统的可用性。 相似文献
7.
提出了基于栅格数据的面状目标之间的两种空间方向相似性的计算方法：利用栅格数据的特征和方向关系矩阵计算空间方向相似性；基于单个栅格单元与参考目标之间角度的变化计算面状目标之间空间方向相似性。这两种方法简化了由Goyal提出的基于方向关系矩阵模型计算空间方向相似性的方法，克服了方向产生某些细微变化时的限制，在计算面状目标空间方向相似性时具有更广泛的适用性。 相似文献
8.
基于线状图形相似性的道路数据变化检测 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
9.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。 相似文献
10.
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