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针对多源矢量空间数据采集标准和数据处理要求不同造成难以综合利用这一现状,本文提出了一种多源矢量空间数据关联分析方法.该方法以要素的几何类型为基准,基于语义匹配和几何匹配等关键技术,对地理要素进行关联构建和分析,并以国情监测数据与1:10000 DLG为例,选取点、线、面不同几何类型的数据对该方法进行应用.通过该关联技术可以分析两者间差异,找出两者之间最大的切合点,减少整体工作量、提高工作效率.最后,分析了其局限性和可改进之处,以期为多源矢量空间数据联合生产及更新提供更多思路和方法. 相似文献
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本文提出了一种基于曲率特征点初配准的多源点云融合解决方案。其次使用迭代最近点算法（ICP）采取点到面的方法对点云数据进行精配准,在K维树（K-d树）的最近值领域搜索的基础上使用点云配准的3倍中误差作为判断条件,交叉验证保多源点云数据中同名点云数据。小于判断条件时保留三维激光点云数据的空间位置并采用加权平均思想过渡点云颜色。本文以倾斜摄影测量中易拉花的复杂独立地物“鲁班像”为研究对象,使用上述方法解决了多源点云数据融合时数据冗余与色差明显的问题,融合后“鲁班像”模型颜色自然、线条顺滑、棱角明显。 相似文献
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针对道路网线要素特点,提出了基于投影的道路网信息几何匹配方法。根据线段斜率,对线段进行投影、分割,提取线要素特征点,将复杂的道路网匹配转化为特征点匹配,可解决复杂的多对多匹配。通过渐进式的匹配策略,逐步、快速缩小匹配范围,提高了匹配效率。通过实验合理地调整匹配阈值,减少漏匹配与误匹配,提高整体匹配准确率。结果表明,本算法效率高,可靠性好,符合应用需求。 相似文献
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针对三维激光点云配准中随机采样一致性(RANSAC)算法存在采样次数多、准确度低的缺点,该文提出了一种结合几何刚性和法向量一致性的点云配准算法。该算法通过改进采样策略降低采样次数并提升匹配精度,首先将点云的法向量信息加入采样集,使得每次的采样点从三对减少为两对;接着以两对采样点的刚性和法向量一致性计算置信度来确定当前采样是否置信;最后以迭代运算选取采样内点数最高的样本来估算变换矩阵实现点云精确配准。对激光三维点云进行配准试验,结果表明,本文方法在匹配效率及匹配性能上均优于传统RANSAC算法,且配准精度更高。 相似文献
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针对影像线特征匹配的复杂性,给出了根据物体结构信息,将影像匹配问题转化为确定图同构问题的匹配策略。首先,利用影像特征提取获得的点、线特征建立描述物体结构信息的关系表,通过对左右不同影像的图形进行区域分割获得候选面特征,利用矢量数据拓扑关系的自动建立算法得出左右影像关联图的弧段-多边形拓扑文件。然后,根据基匹配及拓扑关系表,利用图深度遍历的方法进行匹配传递,按面、线、点的顺序完成不同影像间对应物体同名线的匹配。由于关系表的一致性表明了物体构成特征要素的一致性,可使整个影像的匹配搜索范围变小,从而提高影像匹配的准确性与匹配速度。 相似文献
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基于特征的点云配准技术利用点云局部特征建立对应点,但受噪声和重复结构影响,对应点结果不可避免地包含了大量错误匹配,导致配准精度降低。为充分利用离散点间几何信息优化同平台点云配准精度,本文提出了基于空间一致性的同平台点云配准方法,该方法通过增加候选匹配点构建同平台点云图模型,为获取图模型的最优匹配结果,提出了重加权随机游走匹配(reweight random walks matching,RRWM)的优化方法。基于假设验证方法构建了点云配准模型,并结合试验验证了本文方法的有效性。 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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针对稀疏匹配点无法满足三维重建工作需要及传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力等问题,本文提出了一种结合马氏距离与梯度描述符的密集匹配方案。该方案首先利用初始可靠同名点建立同名三角网;然后以各三角形的对应中点作为加密匹配基元,以描述符与马氏距离作为两种影响因素,建立得分计算公式;最后以超过该得分阈值者作为匹配点,遍历所有三角形,更新三角网重复上述步骤,直至没有新的匹配点产生。利用网络公开数据集进行验证,试验结果表明,本文提出的密集匹配方案较好地解决了传统算法面对明暗变换影像适应性较差的问题,同时对多种变换影像有着较好的适应性与稳定性。 相似文献
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针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。 相似文献
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道路网多特征匹配优化算法 总被引：1，自引：1，他引：0
同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。 相似文献
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针对道路网“节点-弧段”数据模型在道路网结构化表达方面存在的不足,本文基于stroke的基本原理,设计了基于道路等级划分的道路网层次化面域剖分模型,使道路网空间结构特征表达具备了层次化特征。基于道路重要性等级和与面域边界的连通关系,对面域内的道路进行了层次性划分。建立了由“整体-局部-对象本身”的道路网层次化表达模型。最后,基于该模型本文提出城市道路网匹配模型,从高等级道路到低等级道路,利用特征一致性评价模型选取匹配对象。通过试验结果分析,证明了本文方法适用于解决具有典型城市特征的道路匹配问题。 相似文献
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同名道路或者居民地数据间由于数据一致性程度不高,往往存在较大的几何位置偏差,当对道路或者居民地单独进行匹配时,不利于提高匹配正确率和效率。针对这一问题,本文提出了一种利用城市骨架线网的道路和居民地联动匹配方法。联动匹配即模仿人在读图时通过特征地物和空间关联寻找目标地物的思维过程,将匹配看作是一种特征目标寻找、信息关联传递的推理过程。首先,利用约束Delaunay三角网对地图构建城市骨架线网。然后,通过道路、骨架线、骨架线网眼和居民地之间的拓扑关系建立道路和居民地之间的匹配传递模型。最后,根据该传递模型实现通过道路匹配带动居民地匹配或者通过居民地匹配带动道路匹配的联动匹配。该方法优势在于只要有一种要素的数据一致性比较好,就能带动另一种要素取得很好的匹配效果,同时符合人类进行匹配时的认知过程。 相似文献
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随着城市建设步伐的加快和基础地理信息应用领域的扩展,国家经济建设和人民群众生活对基础地理信息的需求越来越大,对基础地理信息的现势性和更新频率也提出了更高的要求。因此,对不同精度、不同来源的地理信息数据融合技术进行研究具有十分重要的意义。道路实体是重要的基础地理信息,尤其是铁路、高速、国省道、城市主干道。本文重点围绕道路实体研究数据间的差异性,建立了自动匹配评价指标;并基于FME平台搭建同名匹配、变化检测和增量更新模型,实现了道路实体自动更新和融合,缩短了道路实体更新周期。“十三五”第2轮基础测绘更新项目利用该技术完成了重要道路实体的融合,证明了该技术的可行性和准确性,为新型基础测绘体系的建设提供了技术支撑。 相似文献
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With the rapid advance of geospatial technologies, the availability of geospatial data from a wide variety of sources has increased dramatically. It is beneficial to integrate / conflate these multi‐source geospatial datasets, since the integration of multi‐source geospatial data can provide insights and capabilities not possible with individual datasets. However, multi‐source datasets over the same geographical area are often disparate. Accurately integrating geospatial data from different sources is a challenging task. Among the subtasks of integration/conflation, the most crucial one is feature matching, which identifies the features from different datasets as presentations of the same real‐world geographic entity. In this article we present a new relaxation‐based point feature matching approach to match the road intersections from two GIS vector road datasets. The relaxation labeling algorithm utilizes iterated local context updates to achieve a globally consistent result. The contextual constraints (relative distances between points) are incorporated into the compatibility function employed in each iteration's updates. The point‐to‐point matching confidence matrix is initialized using the road connectivity information at each point. Both the traditional proximity‐based approach and our relaxation‐based point matching approach are implemented and experiments are conducted over 18 test sites in rural and suburban areas of Columbia, MO. The test results show that our relaxation labeling approach has much better performance than the proximity matching approach in both simple and complex situations. 相似文献