【摘要】：隨著基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)“原始積累”階段的基本完成和地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用,地理空間數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性問題日益突出,數(shù)據(jù)更新成為GIS發(fā)展的瓶頸,對GIS數(shù)據(jù)的快速有效且可持續(xù)的更新研究成為當(dāng)前GIS領(lǐng)域研究的熱點與難點之一。由于同一區(qū)域的地理空間數(shù)據(jù)由于不同的應(yīng)用目的造成了在幾何形狀、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)精度、表達(dá)詳細(xì)程度、屬性完整性、數(shù)據(jù)分類與語義表達(dá)以及空間關(guān)系等方面不盡一致,形成了多重表達(dá)的地理空間數(shù)據(jù),這些不一致性給數(shù)據(jù)的融合與更新帶來了極大不便,為了獲得精度更高、屬性信息更豐富、現(xiàn)勢性更好的高質(zhì)量地理空間數(shù)據(jù),需要對這些多重表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)匹配,識別表達(dá)客觀世界中同一地物的目標(biāo),并建立映射關(guān)系,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合與聯(lián)動更新,解決數(shù)據(jù)之間的不一致性等問題。 本文在空間相似性度量方法、度量指標(biāo)以及產(chǎn)生根源分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合地理要素的多重表達(dá)特征,探討了基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面狀目標(biāo)匹配方法,并以此為基礎(chǔ)研究了數(shù)據(jù)的聯(lián)動更新模式。 首先,針對緩沖區(qū)增長法構(gòu)建候選匹配集存在復(fù)雜的疊加分析等問題,根據(jù)已有的空間索引方法,引入層次理論和城市形態(tài)思想,構(gòu)建統(tǒng)一的不規(guī)則基礎(chǔ)網(wǎng)格,通過網(wǎng)格索引并輔以目標(biāo)最小外接矩形的簡單空間關(guān)系快速準(zhǔn)確地獲取候選匹配集,不僅避免了復(fù)雜的空間分析操作,而且最大限度地縮小了候選匹配集的范圍。 其次,針對面狀矢量數(shù)據(jù)的幾何特征和多重表達(dá)特征,采用粗匹配和精匹配相結(jié)合的方法,根據(jù)重疊面積比對面目標(biāo)進(jìn)行粗匹配,并對存在交叉的粗匹配對進(jìn)行目標(biāo)聚合,將一對多和多對多的匹配類型轉(zhuǎn)化為一對一的匹配類型處理,解決了非一對一的匹配問題,然后引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能學(xué)習(xí)的思想,通過對樣本數(shù)據(jù)采用基于粒子群優(yōu)化(PSO)和蟻群算法相結(jié)合的學(xué)習(xí)算法,智能地確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值,改善了傳統(tǒng)的根據(jù)專家經(jīng)驗確定權(quán)重過于主觀的方法,對粗匹配目標(biāo)對(或聚合目標(biāo)對)進(jìn)行精匹配,獲取目標(biāo)的精確匹配關(guān)系,同時采用雙向匹配策略,用逆向匹配補充正向匹配中未發(fā)現(xiàn)的匹配目標(biāo)對,最后的雙向匹配的結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)聚合,實驗證明,利用基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)匹配方法能提高匹配的準(zhǔn)確率。 再次,研究多重表達(dá)地理空間數(shù)據(jù)模型,提出了關(guān)聯(lián)式多重表達(dá)數(shù)據(jù)模型,通過目標(biāo)匹配可以建立“橫向”多時態(tài)表達(dá)、“縱向”多尺度表達(dá)、“斜向”相鄰不同時態(tài)不同尺度的數(shù)據(jù)之間映射關(guān)聯(lián),并在此基礎(chǔ)上探討了基于目標(biāo)匹配的數(shù)據(jù)聯(lián)動更新模式,通過目標(biāo)匹配自動探測目標(biāo)變化信息,根據(jù)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)聯(lián)關(guān)系,快速定位到存在變化的目標(biāo),實現(xiàn)更新信息在多重表達(dá)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動,完成多重表達(dá)地理空間數(shù)據(jù)的快速、一致更新。 最后,對本文提出的目標(biāo)匹配方法和數(shù)據(jù)聯(lián)動更新方法進(jìn)行實驗驗證。通過同時間不同類型數(shù)據(jù)、同時間同類型不同比例尺數(shù)據(jù)、不同時間不同類型數(shù)據(jù)三組目標(biāo)匹配實驗說明不同數(shù)據(jù)環(huán)境下,目標(biāo)匹配各指標(biāo)的權(quán)重不一定相同,且與以往參考文獻(xiàn)中各指標(biāo)給定權(quán)重計算空間相似性進(jìn)行目標(biāo)匹配的方法相比,基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)匹配方法具有較高準(zhǔn)確率。根據(jù)PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)方法建立2009年建筑物普查數(shù)據(jù)、2009年電子地圖1：1000比例尺數(shù)據(jù)、2009年電子地圖1：10000比例尺數(shù)據(jù)的匹配關(guān)聯(lián)關(guān)系,以2010年建筑物普查數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)更新源,基于此目標(biāo)匹配方法自動探測相對于2009年建筑物普查數(shù)據(jù)中的變化信息,實現(xiàn)變化在2009年建筑物普查數(shù)據(jù)以及兩個比例尺電子地圖數(shù)據(jù)中的聯(lián)動更新,證明基于目標(biāo)匹配的數(shù)據(jù)聯(lián)動更新方法能較好地完成多重表達(dá)地理空間數(shù)據(jù)的更新。
【圖文】：

及自動提取變化信息，并對變化信息進(jìn)行分類和操作標(biāo)記，實現(xiàn)多重表達(dá)數(shù)據(jù)庫中更新的實時傳播，具體如圖1-1所示。根據(jù)上述研究思路，本文的內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)如圖1-2所示：第一章為緒論，介紹論文選題的研究背景和目標(biāo)匹配技術(shù)的研宄意義，同時綜述了與本文目標(biāo)匹配研究相關(guān)的空間相似性、目標(biāo)匹配技術(shù)以及地理信息數(shù)據(jù)更新三個方面的研宄現(xiàn)狀以及存在的問題，并據(jù)此問題分析形成本文的研究目標(biāo)和內(nèi)容，最后對本文的研究思路和內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡要介紹。第二章為相似性匹配的概述，主要包括三個方面的內(nèi)容：一是用于度量目標(biāo)匹配的空間相似性的基本問題研宄，涉及定義、特性、計算模型和主要應(yīng)用領(lǐng)域等方面的內(nèi)容；二是分析地理要素的多重表達(dá)特征，分為多尺度表達(dá)和多類表達(dá)兩種

中更新的實時傳播，具體如圖1-1所示。根據(jù)上述研究思路，，本文的內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)如圖1-2所示：第一章為緒論，介紹論文選題的研究背景和目標(biāo)匹配技術(shù)的研宄意義，同時綜述了與本文目標(biāo)匹配研究相關(guān)的空間相似性、目標(biāo)匹配技術(shù)以及地理信息數(shù)據(jù)更新三個方面的研宄現(xiàn)狀以及存在的問題，并據(jù)此問題分析形成本文的研究目標(biāo)和內(nèi)容，最后對本文的研究思路和內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡要介紹。第二章為相似性匹配的概述，主要包括三個方面的內(nèi)容：一是用于度量目標(biāo)匹配的空間相似性的基本問題研宄，涉及定義、特性、計算模型和主要應(yīng)用領(lǐng)域等方面的內(nèi)容；二是分析地理要素的多重表達(dá)特征，分為多尺度表達(dá)和多類表達(dá)兩種，探討了由此導(dǎo)致的地理實體匹配的類型；三是介紹目標(biāo)匹配的一般流程與評價方法
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P208;TP183

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本文編號：2517290