本文關(guān)鍵詞：多源道路網(wǎng)與興趣點的一致性整合方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：空間數(shù)據(jù)是國家基礎(chǔ)信息資源的組成部分,是數(shù)字地球、智慧城市建設(shè)的重要內(nèi)容。維護空間數(shù)據(jù)的準確性和現(xiàn)勢性是國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)的主要任務(wù)。在空間數(shù)據(jù)生成過程中,不同部門根據(jù)自身的應(yīng)用需求、行業(yè)標準,利用不同采集手段獲取了同一地區(qū)或不同地區(qū)的大量異構(gòu)空間數(shù)據(jù),這些異構(gòu)空間數(shù)據(jù)在精度、尺度、空間關(guān)系、語義表達、數(shù)據(jù)存儲等方面存在較大不一致性,造成了數(shù)據(jù)重復(fù)采集而共享困難的矛盾局面。如何快速、有效地整合多源、多維異構(gòu)空間數(shù)據(jù)成為困惱地理信息科學(GIS)領(lǐng)域的一個重大難題。近年來,隨著傳感器技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,普通大眾在移動測量終端和開放地圖平臺的軟硬件支持下參與到了地理信息的創(chuàng)建和發(fā)布,形成了大量的眾源地理空間數(shù)據(jù)(crowdsourcing geospatial data)。相比傳統(tǒng)的專業(yè)測繪數(shù)據(jù),眾源地理空間數(shù)據(jù)具有豐富實時、更新速度快,可免費獲取等特點,為基礎(chǔ)地理信息的獲取和更新開辟了一條高時效、低成本的可持續(xù)途徑,廣泛應(yīng)用于智慧城市、智能交通、社會管理、應(yīng)急響應(yīng)等諸多領(lǐng)域。然而,由于非專業(yè)人員參與和生產(chǎn)過程缺乏規(guī)范化監(jiān)督,眾源地理空間數(shù)據(jù)與專業(yè)測繪數(shù)據(jù)在幾何、語義、空間關(guān)系等方面表達差異較大,導致傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)整合方法對尺度差異較大、關(guān)系復(fù)雜、語義模糊、精度不一的眾源地理空間數(shù)據(jù)整合存在較大不確定性問題。因此,本文以典型的道路網(wǎng)與興趣點(Point Of Interest, POI)為研究對象,探索多源道路網(wǎng)與興趣點(尤其是專業(yè)與非專業(yè)來源)的一致性整合方法,為導航與移動位置服務(wù)提供豐富、準確、現(xiàn)勢強的空間數(shù)據(jù)資源支撐,主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：(1)針對目前路網(wǎng)匹配方法難以準確完整識別不同來源道路網(wǎng)間1：0,M：N匹配問題,提出了一種多源道路網(wǎng)概率松弛匹配模型。該模型首先通過計算距離、形狀、長度等幾何相似性并綜合得到初始的概率匹配矩陣,然后對鄰近道路的兼容系數(shù)進行建模,啟發(fā)式更新初始匹配矩陣使其收斂,最后通過設(shè)定規(guī)則從匹配矩陣中準確選取1：0,1：1,1：M,M：N匹配。(2)鑒于幾何模式特征對提高空間數(shù)據(jù)匹配效率,消除數(shù)據(jù)間不一致性的重要意義,提出了基于語義關(guān)聯(lián)和基于空間分布的興趣點集幾何模式提取方法�；谡Z義關(guān)聯(lián)的幾何模式提取方法利用興趣點與道路的語義關(guān)聯(lián)將興趣點劃分至不同集合,通過構(gòu)建最小生成樹和最大生成單樹,提取興趣點集的幾何模式特征�；诳臻g分布的提取方法對興趣點進行線性聚類,并對線性聚類內(nèi)的興趣點進行線性擬合和連接,提取興趣點集的幾何模式特征。興趣點集幾何模式提取的研究表明興趣點與道路網(wǎng)之間存在相似的幾何模式特征,為多源興趣點與道路網(wǎng)一致性整合的后續(xù)研究提供理論支持。(3)在興趣點集幾何模式提取的研究基礎(chǔ)上,提出了一種基于幾何模式挖掘的興趣點與道路網(wǎng)一致性整合方法,實現(xiàn)了多源興趣點和道路數(shù)據(jù)間的位置整合和語義不一致性檢測。通過挖掘興趣點與道路網(wǎng)的幾何模式關(guān)聯(lián)特征,建立興趣點與道路網(wǎng)的骨架圖,將興趣點與路網(wǎng)匹配問題轉(zhuǎn)化為圖匹配問題,建立興趣點與道路數(shù)據(jù)的位置和目標匹配關(guān)系,將興趣點準確地整合到道路網(wǎng),并檢測興趣點與道路網(wǎng)數(shù)據(jù)間的語義不一致性,以輔助更新道路數(shù)據(jù)的語義屬性。(4)利用不同來源的眾源地理空間數(shù)據(jù)和專業(yè)導航數(shù)據(jù),驗證了本文提出的基于概率松弛法的道路網(wǎng)匹配模型和基于幾何模式挖掘的興趣點與道路網(wǎng)整合方法的有效性和可靠性。通過對不同實驗結(jié)果的定性分析和定量精度評價,驗證了本文方法能夠正確識別多源道路網(wǎng)、異構(gòu)興趣點與道路網(wǎng)數(shù)據(jù)間的一致性對應(yīng)關(guān)系。通過對本文算法參數(shù)的分析和探討,說明了本文方法對不同實驗參數(shù)或數(shù)據(jù)的可靠性。基于道路網(wǎng)匹配關(guān)系,完成了試驗區(qū)OpenStreetMap數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價。通過興趣點與道路的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實現(xiàn)了多源、多維興趣點與道路數(shù)據(jù)的位置整合和屬性豐富。
【關(guān)鍵詞】：眾源地理空間數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)豐富 道路網(wǎng)匹配 興趣點與道路網(wǎng)整合 概率松弛 幾何模式挖掘
【學位授予單位】：武漢大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P208
【目錄】：

• 創(chuàng)新點5-6
• 目錄6-9
• 摘要9-11
• Abstract11-14
• 圖索引14-16
• 表索引16-17
• 第1章 緒論17-34
• 1.1 研究背景與意義17-21
• 1.1.1 研究背景17-19
• 1.1.2 問題提出與研究意義19-21
• 1.2 眾源地理空間數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和發(fā)展21-31
• 1.2.1 歐洲開放式街道地圖22-29
• 1.2.2 國外其他眾源地理信息獲取平臺29-30
• 1.2.3 國內(nèi)主要眾源地理信息獲取平臺30-31
• 1.3 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)31-34
• 第2章 空間數(shù)據(jù)整合的研究綜述34-52
• 2.1 引言34-35
• 2.2 空間數(shù)據(jù)匹配與整合35-47
• 2.2.1 矢量數(shù)據(jù)的匹配與整合37-45
• 2.2.2 其他數(shù)據(jù)的匹配與整合45-47
• 2.3 眾源地理空間數(shù)據(jù)匹配與整合47-49
• 2.3.1 眾源地理空間數(shù)據(jù)的整合應(yīng)用47-49
• 2.3.2 眾源地理空間數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價49
• 2.4 主要問題和本文研究思路49-51
• 2.4.1 主要存在的問題49-50
• 2.4.2 本文研究思路50-51
• 2.5 本章小結(jié)51-52
• 第3章 多源道路網(wǎng)的概率松弛匹配52-64
• 3.1 引言52-54
• 3.2 候選匹配道路的概率矩陣構(gòu)造54-57
• 3.2.1 候選匹配道路的幾何相似性計算54-55
• 3.2.2 候選匹配道路的匹配概率初始化55-57
• 3.3 考慮鄰近關(guān)系的迭代松弛匹配57-60
• 3.3.1 鄰近候選匹配道路的兼容性計算57-58
• 3.3.2 鄰近候選匹配道路的支持系數(shù)計算58-60
• 3.3.3 候選匹配道路的概率松弛迭代60
• 3.4 匹配道路的最終選取60-63
• 3.4.1 選取穩(wěn)健匹配對60-61
• 3.4.2 識別1：1和非1：1匹配61-62
• 3.4.3 匹配增長過程62-63
• 3.5 本章小結(jié)63-64
• 第4章 興趣點集的幾何模式提取64-75
• 4.1 引言64
• 4.2 基于語義關(guān)聯(lián)的興趣點集幾何模式提取64-66
• 4.2.1 興趣點與道路網(wǎng)的語義關(guān)聯(lián)64-65
• 4.2.2 基于最小生成樹的幾何模式生成65-66
• 4.3 基于空間分布的興趣點集幾何模式提取66-72
• 4.3.1 興趣點集的線性特征識別66-69
• 4.3.2 興趣點的線性特征連接69-72
• 4.4 基于語義關(guān)聯(lián)/空間分布的興趣點集幾何模式提取比較72-74
• 4.5 本章小結(jié)74-75
• 第5章 多源興趣點與道路網(wǎng)的一致性整合75-92
• 5.1 引言75-77
• 5.2 高等級Stroke的提取77-81
• 5.2.1 單線路stroke連接78-79
• 5.2.2 平行線路Stroke提取與簡化79-81
• 5.3 興趣點與stroke的匹配81-84
• 5.3.1 基于k均值聚類的匹配模型82-83
• 5.3.2 基于k均值聚類的匹配算法83-84
• 5.4 興趣點集的幾何模式提取84-87
• 5.4.1 基于多邊形線的主曲線模型84-86
• 5.4.2 基于多邊形線的主曲線算法86-87
• 5.5 興趣點與道路網(wǎng)數(shù)據(jù)的整合87-90
• 5.5.1 位置整合87-89
• 5.5.2 語義豐富89-90
• 5.6 本章小結(jié)90-92
• 第6章 多源道路網(wǎng)與興趣點整合實驗與分析92-116
• 6.1 引言92
• 6.2 多源道路網(wǎng)的概率松弛匹配實驗分析92-106
• 6.2.1 試驗區(qū)數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置92-93
• 6.2.2 道路網(wǎng)匹配結(jié)果分析93-98
• 6.2.3 道路網(wǎng)匹配結(jié)果評價98-102
• 6.2.4 OSM路網(wǎng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價102-106
• 6.3 基于幾何模式挖掘的多源興趣點與道路網(wǎng)整合實驗分析106-115
• 6.3.1 試驗區(qū)數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置106-107
• 6.3.2 興趣點集幾何模式提取107-109
• 6.3.3 位置整合結(jié)果和精度評價109-112
• 6.3.4 語義不一致性檢測112-115
• 6.4 本章小結(jié)115-116
• 第7章 結(jié)論與展望116-120
• 7.1 研究工作小結(jié)116-117
• 7.2 論文創(chuàng)新點歸納117-118
• 7.3 未來研究展望118-120
• 參考文獻120-134
• 博士期間的研究成果和參與項目134-136
• 致謝136-137

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本文編號：416481