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地图数据合并是地理空间数据集成的基本途径,同名实体匹配是其中的重点与难点。本文根据线实体的形状将其分为简单线实体与复杂线实体,提出针对前者以线实体端点与中点为发生元生成的Voronoi图所得到的邻近对应关系为依据、针对后者以基于线实体缓冲区重叠度构造的相似性测度指标为依据优化候选匹配集的思路,并设计与实现了相关算法。实证研究表明,该算法能够适应不同比例尺与不同时相的城市道路网地图数据同名实体匹配。 相似文献
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基于概率的地图实体匹配方法 总被引：5，自引：1，他引：4
数字地图合并是通过同名实体匹配和合并变换技术,调整相关地物实体的几何、属性等差异,实现同一地区不同来源地图数据的集成和融合。其中同名实体匹配是极为重要的第一步,也是一个存在大量不确定性的过程,匹配阈值的选取、实体非一对一的匹配关系是匹配中的关键难题,匹配效果不佳或出现错误匹配直接影响着后续合并结果的正确性。本文提出一种基于概率理论的匹配模型,该模型融合多种匹配指标,通过计算实体匹配概率大小来确定匹配实体。该方法避免了匹配指标精确阈值的选取,并且能够有效地解决匹配中非一对一的情况。 相似文献
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顾赟 《测绘与空间地理信息》2011,34(2):214-216,219
地图数字合并是指在同名实体匹配的基础上,调整相关地物实体的几何位置,以实现同一地区不同来源地图数据库的集成和信息融合.城市地图数据有其自身独有的特点,因此在对城市地图数据库进行合并时,不仅要消除不同图形空间数据之间的差异,还需要精确保持实体原有形状.本文提出了一种基于最小二乘平差的合并算法,采用附带条件的间接平差方法,... 相似文献
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提出了一种用于空间数据整合的建筑物面实体对齐方法,可用来改善空间数据的位置精度。首先,采用基于最小外接矩形（minimum bounding rectangle,MBR）组合优化算法的匹配方法识别整合数据之间的同名实体;然后,提出基于几何相似性的成对约束谱匹配算法检测1:1、1:N和M:N同名实体之间的共轭点对;针对1:N和M:N匹配中不可避免存在弱对应点对和错误对应点对的问题,提出基于IGG1权重的最小二乘法来有效对齐同名实体。将所提出的方法应用于对齐较高位置精度的基础测绘地图数据和较低位置精度的谷歌地图数据中,结果表明,该方法不仅可检测存在复杂轮廓对应的1:N和M:N同名实体的共轭点对,而且可实现它们之间的有效对齐,使同名实体的位置信息差异最小化。 相似文献
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针对地图投影转换、地图概括等地图处理过程造成的地图面要素的匹配分析评价难以实现的问题,该文提出了基于多尺度下同名居民地的匹配分析方法,通过对应边、角度、位置信息的匹配,计算居民地的旋转角、拉伸关系、概括程度以及位移向量,进而对同名居民地的匹配度计算分析,较为准确地实现了对同名居民地的匹配。结果表明:本算法能够较好地平衡影响居民地匹配的各因子,科学有效地计算地居民地的匹配度,实现同名居民地的匹配,计算匹配精度较高。本算法可应用于从同名居民地匹配度分析对地图自动综合的质量评价;对同类面要素匹配分析与研究也有一定的参考价值。 相似文献
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基于空间相似性的面实体匹配算法研究 总被引：16，自引：3，他引：13
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。 相似文献
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地图数字合并是实现不同来源数据融合和集成的方法和技术。匹配与调整变换是数字合并的两个主要过程,匹配过程存在大量的不确定性,使得一些实体无法找到匹配实体。因而在调整变换过程中,选用合适的方法以达到最优效果尤其重要。从定性与定量分析的角度,确定了定性与定量的检验标准,并采取一定实验手段,对城市地图数字合并采用的调整变换方法进行比较分析,依据分析结果,得出适用于城市地图数字合并的调整变换方法。 相似文献
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针对传统的点实体匹配方法的不足,提出了利用地标空间关系约束的点实体匹配方法。该方法以参考点实体、候选匹配点实体与其邻域内的同名地标之间的空间关系为基础构造距离特征向量和方向特征向量,基于距离特征向量和方向特征向量计算点实体的相似度,进而确定点同名实体。实验结果表明,该方法在点同名实体空间位置偏差较大的情况下依然能够取得很好的效果,验证了该方法的有效性。 相似文献
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利用泰森多边形的点实体匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对众源地理数据中的同名点实体之间存在距离、方向等非一致性偏差,导致匹配困难的问题,该文提出了基于泰森多边形的点实体匹配算法。利用相匹配的点实体数据集其对应的泰森多边形具有较高的对应关系这一特点,将不确定的点与点之间的匹配转化为匹配度更高的对应泰森多边形的匹配。首先统计出被彼此泰森多边形包含的点对,根据点对的距离概率分布,计算出距离阈值作为确认同名实体的条件之一;然后将泰森多边形的位置及形状相似性作为匹配条件二;最后将相似度最高的实体确认为同名实体。通过实验与现有的几种点实体匹配算法进行了比较,结果表明,该算法具有较高的查全率和查准率,且普适性强。 相似文献
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一种线目标豪斯多夫相似距离度量指标 总被引：1，自引：0，他引：1
相似度指标的选取及稳健与否对匹配结果的正确性至关重要。针对来自同一地区不同来源的同名实体匹配问题,从道路网同名线目标匹配实际需要出发,研究基于豪斯多夫(Hausdorff)距离的线目标几何相似距离计算方法;并对其进行改进,提出一种基于短边的中位数Hausdorff相似距离计算指标;与传统Hausdorff距离和离散Frécet距离线目标相似性度量指标做比较,实验结果得出:基于短边中位数Hausdorff距离的相似性度量指标能更客观合理地描述同名线实体之间的几何相对距离,提高同名实体匹配的正确率。 相似文献