【摘要】：隨著空間數(shù)據(jù)獲取手段和技術(shù)的飛速進(jìn)步,一大批基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫逐步建成并投入使用,已有空間數(shù)據(jù)與瞬息變化的現(xiàn)實(shí)世界之間的矛盾——空間數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性問題日益突出。當(dāng)前地理信息學(xué)界普遍認(rèn)同多尺度地圖數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)是提高空間數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性的一種重要手段,其關(guān)鍵就是目標(biāo)匹配,即建立不同尺度地圖同名空間目標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。不同尺度、不同來源的地圖上同一目標(biāo)通常具有一定的差異性,為了評(píng)價(jià)目標(biāo)匹配結(jié)果需要對(duì)匹配目標(biāo)對(duì)中不同尺度的空間目標(biāo)進(jìn)行相似性度量。已有的相似性度量方法主要有緊致度法、正切空間函數(shù)法、雙參數(shù)法、傅立葉描述子法、形狀多級(jí)描述法等,但這些方法都只考慮了目標(biāo)總體特征或者局部特征。為此本文結(jié)合分形理論中的分形維數(shù)對(duì)形狀的描述特性,具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變性,建立了基于分形維數(shù)的多尺度地圖數(shù)據(jù)相似性度量模型。對(duì)于線目標(biāo),基于分形維數(shù)的相似性度量方法以分形維數(shù)刻畫線目標(biāo)的幾何形狀特征,結(jié)合線目標(biāo)之間的距離等信息對(duì)多尺度同名線目標(biāo)之間的相似性進(jìn)行定量度量。對(duì)于面目標(biāo),基于分形維數(shù)的相似性度量方法同樣是以分形維數(shù)來刻畫面目標(biāo)的幾何形狀特征,結(jié)合其空間位置、大小和分布模式等信息對(duì)多尺度同名面目標(biāo)之間的相似性進(jìn)行定量度量。該方法既考慮了目標(biāo)的局部結(jié)構(gòu)特征,又兼顧了目標(biāo)的整體分布特性。最后將該方法應(yīng)用到點(diǎn)群目標(biāo)相似性度量當(dāng)中,并取得了較好的效果。分形理論的研究內(nèi)容是不規(guī)則的幾何形體和自然界中廣泛存在的無序而又自相似性的系統(tǒng),其中自相似性是該理論中的重要概念,即整體縮小后會(huì)與局部相同,局部放大后會(huì)與整體相同。分形維數(shù)是分形理論中最核心的概念與內(nèi)容,它能夠較好地表達(dá)直觀上的形態(tài)特征,并能為研究不規(guī)則的復(fù)雜要素提供很好的數(shù)學(xué)方法。依據(jù)分形維數(shù)的特征,它本身顧及目標(biāo)局部結(jié)構(gòu)和整體自相似性,與人的視覺感知較為一致,是一種用來度量形狀相似度的較好方法。因此本文將分形維數(shù)引入到多尺度空間目標(biāo)相似性度量模型當(dāng)中,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于分形維數(shù)的相似性度量模型的實(shí)用性。論文通過對(duì)多尺度空間目標(biāo)相似性度量方法的研究,為空間數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和對(duì)比分析了提供依據(jù),促進(jìn)了空間數(shù)據(jù)的質(zhì)量的改善,同時(shí)也能提高數(shù)據(jù)庫自動(dòng)更新的效率等。
【圖文】：

邋Ｂ）邋＝邋ｍａｘ｛＾４邋，ｓＢ｝邐（２．１０）逡逑根據(jù)不同空間目標(biāo)類型，圖２．１給出了邋４種情形下的空間目標(biāo)間Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距離計(jì)算逡逑方法１４５１。逡逑Ｉ邐￣邐￣邐｜邐￣逡逑＾邐￣＼Ｐ邐邐邐ｎ逡逑Ａ邋Ｂ邋Ａ邋Ｂ＇邐／邋＇Ｂ邐—邐＾邋辦逡逑Ａ邐Ａ逡逑ａ）邋Ｗｔ點(diǎn)、白勺十青形邐邋ｂ）邋—個(gè)點(diǎn)與一條線的情形逡逑ｆ－｜逡逑Ｃ）兩條線的情形邐ｄ）邋—條線與一個(gè)面的情形逡逑圖２．１邋Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距離計(jì)算方法丨４５丨逡逑鄧敏等人在Ｃｈｅｎ空間要素的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距離度量方法基礎(chǔ)上％，提出的廣義逡逑Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距離度量模型和中位數(shù)Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距離度量Ａ并通過研宄發(fā)現(xiàn)，采用廣義逡逑Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距離模型對(duì)空間目標(biāo)位置相似性度量的結(jié)果與人眼的判斷結(jié)果更一致，得到的逡逑結(jié)果更穩(wěn)定。逡逑２．４方向相似度逡逑空間目標(biāo)多尺度表達(dá)前后并不完全匹配，但又存在一定的相似性，方向關(guān)系相似度逡逑便可以與描述這種空間關(guān)系＂。１�？臻g方向關(guān)系即兩個(gè)空間目標(biāo)之間的相對(duì)方向關(guān)系，空逡逑間上兩個(gè)目標(biāo)ｄ和５，，當(dāng)ｄ相對(duì)于５發(fā)生移動(dòng)時(shí)，兩目標(biāo)的空間方向關(guān)系相對(duì)于移動(dòng)前逡逑也就發(fā)生了改變，也就產(chǎn)生了差異性。與之相對(duì)的也就有了相似性，這也是地圖數(shù)據(jù)空逡逑間關(guān)系維護(hù)的重要內(nèi)容。Ｇｏｙａｌ最先提出了空間方向相似性的定義

逑利用投影法可以獲得空間方向關(guān)系矩陣模型。其主要思想是Ｈ７１：以空間目標(biāo)對(duì)象為逡逑參考將其所在的空間分為九個(gè)獨(dú)立的方向片，各方向片表示如圖２．２所示，中心方向片逡逑為＜９，其它外側(cè)的八個(gè)方向片依次表示為？？北（ＡＯ、南（Ｓ）、西（ＷＯ、東（五）、逡逑東北（ＡＷ）、東南（見）、西北（ＡＷ邋）和西南）。通過記錄目標(biāo)對(duì)象在參考逡逑對(duì)象方向片間的移動(dòng)，刻畫空間方向的變化。逡逑Ｎｆｆ邐Ｎ邐ＮＥ逡逑ｗ邐ｅ逡逑ＳＮ邐Ｓ邐ＳＥ逡逑圖２．２參考對(duì)象空間方向分區(qū)［４６１逡逑圖２．３給出了方向變化示例，以圖２．３邋（ａ）作為參考，圖２．３邋（ｂ）、圖２．３邋（ｃ）是逡逑方向發(fā)生變化之后的情形，在計(jì)算方向相似性時(shí)，都與圖２．３邋（ａ）比較。逡逑Ｅ］邐0□逡逑二翌＝邐二翌＝邐二公＝逡逑￣｜邐｜邐ｑａ逡逑ａ）邐ｂ）邐ｃ）逡逑圖２．３面目標(biāo)Ａ和Ｂ間的方向關(guān)系（Ａ為參考對(duì)象）逡逑根據(jù)圖２．２的方法可對(duì)空間劃分為九個(gè)不同的方向片，以ｄ作為參考對(duì)象，可得到逡逑方向關(guān)系矩陣為：逡逑ｄｉｒ（Ａ，Ｂ）＝邋Ａｌｖｆ］Ｂ邋Ａａｆ］Ｂ邋ＡＥＣ＼Ｂ邐（２．１１）逡逑Ａｓｆ］Ｂ邋４邋門邋Ｓ逡逑方向關(guān)系矩陣中元素有兩種取值，即交集為空（用0表示）和交集為非空（用１表逡逑示）
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P208

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9 段立娟,高文,林守勛,馬繼涌;圖像檢索中的動(dòng)態(tài)相似性度量方法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2001年11期

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9 楊明;楊萍;吉根林;;分布式環(huán)境下的隱私保持?jǐn)?shù)據(jù)庫相似性度量[A];第二十二屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2005年

10 羅陽;趙偉;;相似性度量研究及最優(yōu)相似系數(shù)[A];中國氣象學(xué)會(huì)2008年年會(huì)天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率與公共氣象服務(wù)分會(huì)場論文集[C];2008年

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本文編號(hào)：2693819