共查询到17条相似文献，搜索用时 406 毫秒
1.
利用弯曲度半径复函数构建综合面实体相似度模型 总被引：2，自引：0，他引：2
面实体的边界线在某点两侧割线夹角是对边界线在该点的弯曲程度和凸凹性的反映,该点与其所在几何实体边界线的中心距离又可以对面实体形状的整体进行描述,通过边界线上某点的中心距离和夹角组成复数,并对其进行快速傅里叶变换得到傅里叶变换系数,利用傅里叶系数构造描述形状的特征向量,该向量即为傅里叶形状描述子,作为对面实体形状相似度的度量.将面实体的空间位置、形状、大小等相似度通过加权综合获得一种综合空间相似度度量模型,利用此模型对面实体进行匹配试验结果表明,本文算法能够有效地进行面实体的匹配. 相似文献
2.
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
3.
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。 相似文献
4.
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
5.
6.
7.
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
8.
面向线状地图要素连续尺度变换问题,本文提出了一种DTW算法支持下的连续综合方法。该方法基于尺度融合的思想,将同一地理实体在大小两种比例尺下以不同的几何表达作为输入,首先基于DTW算法建立两种几何表达坐标顶点之间的对应关系;然后采用线性内插方法动态派生任意中间尺度上几何数据,从而实现连续地图综合。顶点之间对应关系的正确性,直接决定了线性内插的结果,而同一实体在不同比例尺下的几何表达往往具有不同的坐标点数,顶点之间具有一对多的对应关系。为寻求最优顶点匹配方案,以顶点距离作为匹配代价,以整体最小距离作为目标函数,采用DTW算法求解最优匹配。试验结果表明,基于DTW的顶点匹配方法可适应不同的地图综合场景,该方法支持下的地图综合效果可实现连续、光滑的渐变,符合地图表达规则和人类空间认知。 相似文献
9.
10.
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
11.
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
12.
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。 相似文献
13.
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。 相似文献
14.
15.
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
16.
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. 相似文献
17.
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. 相似文献