【摘要】：綜合地下管線與專業(yè)地下管線是同一管線地物的兩種表達(dá)形式。綜合地下管線數(shù)據(jù)精準(zhǔn)、概括;專業(yè)地下管線數(shù)據(jù)表達(dá)范圍廣、屬性信息翔實(shí)。本文以天然氣管線數(shù)據(jù)為例,選取管點(diǎn)關(guān)聯(lián)管段分布形態(tài)作為衡量依據(jù)計(jì)算管線結(jié)構(gòu)相似性,從管點(diǎn)本體概念名稱和屬性兩方面計(jì)算管線語義相似性,以兩管點(diǎn)間管段分布形態(tài)為特征計(jì)算管線形狀相似性。以此空間相似性構(gòu)建管點(diǎn)特征向量,采用SVM(support vector machine)支持向量機(jī)的分類方法及管點(diǎn)唯一匹配原則實(shí)現(xiàn)管點(diǎn)實(shí)體匹配。試驗(yàn)表明該算法能夠有效解決管點(diǎn)匹配問題。
[Abstract]:Comprehensive underground pipeline and professional underground pipeline are two expressions of the same pipeline figure. The comprehensive underground pipeline data is accurate and summarized; the professional underground pipeline data is expressed in a wide range and the attribute information is detailed and accurate. In this paper, taking the natural gas pipeline data as an example, the pipeline structure similarity is calculated according to the distribution pattern of the pipe point associated pipe section, the semantic similarity of the pipeline is calculated from two aspects of the concept name and attribute of the pipe point ontology, and the pipeline shape similarity is calculated according to the distribution pattern of the pipe section between the two pipe points. Based on the spatial similarity, the characteristic vector of pipe point is constructed, and the classification method of SVM (support vector machine) support vector machine and the principle of unique matching of pipe point are used to realize the entity matching of pipe point. The experimental results show that the algorithm can effectively solve the problem of pipe point matching.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江蘇省國土資源信息中心;南京師范大學(xué)強(qiáng)化培養(yǎng)學(xué)院;南京市測(cè)繪勘察研究院有限公司;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41171301) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：P208;TU990.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2507592