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现有道路网匹配方法中,大多利用道路自身结点和弧段特征进行匹配,而较少注意道路邻域要素在道路网匹配中的重要定位参考作用,从而影响匹配效率和正确率的进一步提高。针对上述问题,本文提出了一种顾及上下级空间关系相似性的道路网联动匹配方法,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,运用Stroke技术将复杂道路网进行等级划分。其次,通过道路骨架关联关系树构建道路网联动匹配模型。最后,选取高等级骨干道路作为起始特征对象,计算道路间的上下级空间关系相似性,逐级迭代使匹配信息在道路网联动匹配模型中传递,从而得到匹配结果。试验表明,本文算法缩小了待匹配数据的搜索范围,能够有效提高匹配正确率和效率,尤其在数据位移较大、存在非系统性几何位置偏差的情况下优势明显。 相似文献
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针对现有道路网信息量层次度量方法大多侧重于度量道路网的几何特征和整体分布情况,而对其复杂网络特性方面的度量仍有局限性的问题,该文提出了一种基于复杂网络理论的道路网信息量层次度量方法。首先,通过综合考虑道路的几何特征和中心性特征,对其元素层次信息量进行度量;然后,利用集聚系数对邻域层次进行度量;最后,通过考虑路网的空间分布特性,利用网眼密度对整体层次进行度量。从元素、邻域以及整体3个层次出发,较好地顾及了道路网的局部和整体特征,使道路网信息的分层次度量更加合理有效。实验结果表明,本方法不仅能快速准确地挖掘出重要度高的道路,还能够较好地顾及路网的连通性和完整性。 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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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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全局寻优的矢量道路网自动匹配方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
对道路之间存在1:N匹配关系的矢量道路网自动匹配问题进行研究.针对现有方法中大多数是基于局部寻优策略来寻找匹配道路,当同名道路存在较大距离偏差.又存在1:N匹配关系时,很容易导致误匹配的问题,改局部寻优策略为全局寻优策略,通过综合利用道路结点和道路弧段的特征信息,建立道路网匹配的最优化模型,并利用概率松弛法求解最优解,从而获得道路结点的匹配关系,以此为基础再获得道路弧段之间的匹配关系.试验表明:本文方法更具全局一致性,具有较高的准确率;即使在同名道路存在较大位置偏差甚至是非均匀偏差时,也可取得较为满意的结果,避免各种局部寻优方法难以准确设定权值的难题. 相似文献
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针对道路网交叉口的结构形态特点,提出一种基于结构模式的道路网节点匹配方法。首先识别道路网中的复杂道路和交叉口模式来统一道路结构;然后通过道路交叉口的结构化描述,提取每个道路节点的局部网络模式特征;对于待匹配的道路节点,寻找对应结构模式间的最大公共子网,并计算节点之间的形态相似性,在形态相似性的基础上进行道路节点的匹配;最后通过稳健估计的方法剔除错误的结构匹配。试验表明,该方法提取的局部网络结构模式能够有效地用于道路网的匹配,对于数据定位精度差异较大、甚至不同坐标系下的数据都能得到较好的匹配结果。 相似文献
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针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。 相似文献
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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
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利用空白区域骨架线网眼匹配多源面状居民地 总被引：1，自引：1，他引：0
多源大比例尺城市地图中,同名居民地数据间往往存在较大几何位置偏差,从而增加了居民地匹配的难度和不确定性。针对这一问题,本文提出了一种利用空白区域骨架线网眼进行居民地匹配的新方法。首先,提取空白区域骨架线,并建立空白区域骨架线网眼和居民地之间的一一映射关系,将居民地匹配转换为骨架线网眼匹配;然后,根据骨架线网眼之间的相接拓扑关系构建对偶图,计算对偶图中每个节点的各项中心性指标,并利用极化变换和层次分析法建立骨架线网眼匹配模型,获取骨架线网眼匹配结果;最后,将骨架线网眼匹配结果按照映射关系进行传递,从而得到居民地匹配结果。将居民地匹配转换为空白区域骨架线网眼匹配,并对骨架线网眼进行对偶图构建和极化变换,为匹配增加拓扑约束和相对位置约束,从而弥补几何位置的较大偏差对匹配造成的影响。对比试验及分析表明本方法能够有效解决大比例尺城市地图中几何位置偏差较大的面状居民地的匹配问题。 相似文献
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对于十分规则的道路网(城市道路)来说构造网眼是十分容易的,且得到的道路网眼完整性较高,然而对于乡村道路,由于数据采集习惯或数据质量的影响,道路在居民地附近容易断开,导致计算机不能构造完整的网眼。本文针对这个问题,提出了利用居民地聚类和缓冲区分析的方法辅助道路网眼的构建,从而提高了乡镇郊区道路网眼的完整性,为采用网眼合并的方式进行综合的方法,以及各种基于网眼的空间分析提供了有效支撑。 相似文献
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从人在识别同名道路时的视觉注意机制入手,提出一种基于层次路划结构关系约束的城市路网自动匹配方法。该方法遵循从突出到一般的原则,利用道路自然延伸形态模式构造比"路段"粒度更大的要素单元"路划",首先计算较大粒度的路划结构间的映射关系,继而结合概率松弛迭代优化机制建立结点之间的细部关系。试验结果表明:使用路划为单位进行相似性计算时,候选路划与最大参照解之间的差异率比候选路段与其最大参照解之间的差异率更为显著。在首层路划选取比例为10%时,能够保证首层路划匹配关系的稳健性,通过分层稳定参照空间与层次路划结构关系提高了对匹配关系的辨识能力,在局部结构相似而全局路划结构差异显著的区域具明显优势。 相似文献
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自发地理信息(VGI)是一种新兴的地理数据采集方式,具有数据更新快、细节丰富、覆盖范围广等优势。利用VGI数据可以对道路网实现快速更新;但是由于VGI数据是非专业自发共享的,且数据采集时多使用非专业设备,所以存在数据质量不高的问题。大量VGI数据对同一地理要素的重复采集与融合处理则可改善数据的质量,文中以多人采集的道路网数据为例,结合矢量要素的匹配与融合理论,设计一种适用于道路网VGI数据的匹配与融合算法。首先在路段结点处建立缓冲区进行结点匹配,再根据路段距离相似度进行路段匹配,最后再利用Delaunay三角剖分融合算法对匹配后的同名路段进行融合。将匹配融合后的道路网与原始道路网VGI数据及Google影像图叠加对比分析,结果表明利用本文算法可有效地实现道路网VGI数据的匹配与融合。 相似文献
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空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小,并引入相似性指标,当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时,则对应的一对聚类进行合并,从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析,与普通空间距离相比,基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。 相似文献
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已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。 相似文献