【摘 要】
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随着城镇化的不断推进,城市发展水平越来越高,人们对基础地理信息数据的需求显得尤为迫切。随着科学技术的不断提高,获取数据的方式也不断改变,由最早的依靠测绘人员通过实地测量,逐步转变为通过遥感影像来获取和更新地理数据。然而,受时间周期、采集成本和不同部门之间没有完全实现数据共享等因素制约,使得测绘数据更新周期较长,不能有效地满足经济社会需求。近年来,随着众源数据的发展,地理信息数据得到了补充,其中,O
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随着城镇化的不断推进,城市发展水平越来越高,人们对基础地理信息数据的需求显得尤为迫切。随着科学技术的不断提高,获取数据的方式也不断改变,由最早的依靠测绘人员通过实地测量,逐步转变为通过遥感影像来获取和更新地理数据。然而,受时间周期、采集成本和不同部门之间没有完全实现数据共享等因素制约,使得测绘数据更新周期较长,不能有效地满足经济社会需求。近年来,随着众源数据的发展,地理信息数据得到了补充,其中,OpenStreetMap(OSM)作为目前应用最为广泛的数据源之一,具有时效性强、数据类型丰富和免费共享等优点,因此,针对其他数据存在的数据更新成本高、时效性差等缺点,研究OSM与其他数据的匹配及数据质量问题,成为当前研究的一个热点问题。本文选取OSM建筑数据作为数据源,以其它建筑数据为参考,基于OSM建筑数据的匹配和数据质量评价展开研究。主要工作内容如下:(1)针对OSM数据的非系统性变形造成全局匹配的匹配精度低问题,引入城市街区(Urban Blocks)的概念,以城市街区为基本单元,将研究区域化整体为局部。同时采用主成分分析法,对每个街区内的建筑物分别提取几何相似性因子,构建综合指标函数来确定不同数据源间建筑物的匹配关系,从而提高整体的匹配正确率。(2)针对现有的基于拓扑和空间相似性的面实体匹配算法中存在的形状相似性因子不能准确地描述面实体的局部特征以及确定候选匹配集的方法易产生漏匹配问题,本文首先建立拓扑模型进行面实体匹配的初次匹配和筛选,然后使用空间相似性因子进行加权综合来确定最终匹配关系,能有效地解决一对一和一对多匹配问题。与此同时,在空间相似性判断过程中:引入多级弦长函数描述形状能更好地识别复杂面实体的局部特征;引入一种快速确定候选匹配集面实体组合的方法能避免因位置偏移导致的误匹配问题。(3)针对现有的OSM建筑数据质量评价方法仅采用单个形状因子具有一定的局限性的问题。本文在变异系数法的基础上,采用加权平均法,综合形状、位置、大小等多因子对OSM建筑数据进行几何一致性评价。通过实验表明:本文的评价方法是可行的,避免了单个因子所带来的局限性。
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