基于空间相似性的多尺度地图目标合并理论与方法

随着空间数据获取技术的快速进步，许多城市和地区都积累了各种来源的大量空间数据。发展地图合并技术，实现同一地区不同来源的地图数据库集成和融合，从而达到信息共享、优势互补，是今后地理信息系统工程建设的宏伟任务。目前关于地图合并的研究主要局限于相似比例尺地图的合并处理，进一步发展到比例尺差别较大地图的自动合并还需要解决一系列理论和方法上的问题。本项目将以较大差别比例尺地图上对应实体之间的空间相似性研究为基础，建立多尺度地图目标匹配的理论基础并构建相对完整的多尺度地图目标合并技术体系。主要研究内容包括：建立空间相似性的层次描述体系和计算模型、设计多尺度地图目标匹配模型、实现多尺度地图目标合并变换方法，并开发原型系统开展多尺度地图目标合并实验。这一研究将突破地图合并的比例尺限制，使地图合并技术获得广泛应用，有力推进矢量数据集成、地图数据库的局部变化检测和自动更新等各项工作。

地图合并在空间数据的垂直集成和基于特征的空间信息融合中具有独特的优势，被认为是空间数据集成的核心技术之一。已有的地图合并算法主要面向比例尺相似的两幅或两幅以上地图的合并处理，不能满足较大比例尺跨度的地图数据的合并处理需要。本项目面向比例尺跨度较大的地图上对应空间目标之间的数据合并问题，开展了多尺度地图目标合并处理的理论和方法研究。主要研究内容包括空间相似性指标和计算模型、多尺度地图目标匹配方法，以及多尺度地图目标合并变换方法，并开展了多尺度地图目标合并实验。在空间目标相似性研究方面，主要采用了个体和群体两个层次的相似性指标和计算模型。在空间目标匹配方面，提出了一种基于拓扑和空间相似性的双向匹配方法，具有较高的匹配准确率。该方法考虑到实体间存在着一对一、一对多和多对多等对应关系，先根据拓扑关系进行初步匹配和筛选，再基于空间相似性进行匹配；然后，考虑到单向匹配的局限，再进行反方向的匹配；最后根据一定的准则，判断匹配的对应类型。在地图目标合并变换方面，本项目结合具体应用的需要，采用结点捕捉方式实现低精度边线数据向高精度数据的单向配准，提高了数据精度。针对空间数据融合中消除输入图形与参考图形不一致的需要，提出了两种基于结点加密的边线捕捉处理方法，分别以等间距方式和对应参考边结点方式在调整边上插入附加结点。附加的结点增加了输入边上可调整顶点的数量，实现了对输入边线更细致有效的分段，从而能更有效地捕捉到与参考边重合的位置。为避免自相交问题，还引入了结点顺序调整这一后续处理步骤。实验结果表明，该方法处理结果中的输入边与容限距离内的参考边完全重合，并且不存在自相交问题。此外，还研究了障碍空间中的欧氏距离计算问题，提出了高效、准确地计算测地距离的算法。本项目从个体和群体两个层次进行地图目标匹配和合并研究，在一定程度上实现了多尺度地图目标合并。这一研究减少了地图合并对比例尺的限制，有利于推进矢量数据集成、地图数据库的局部变化检测和自动更新等各项工作。

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