[发明专利]多源居民地面要素的免阈值自动稳健匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及地图，主要指地图的数据集成和生产，特别是指一种多源居民地面要素的免阈值自动稳健匹配方法。

背景技术

伴随着空间数据采集技术的快速发展，人们已经积累了丰富的空间数据，即便是覆盖相同区域，不同部门出于不同需要也反复采集了各具特色的数据。例如，房产部门和测绘部门都采集了居民地数据，但是房产部门更看重居民地数据的属性信息(如权属、面积等)，而测绘部门更看重数据的精度，如果能够将不同部门的数据进行有效集成，就能够集各种版本空间数据的优势于一身，从而可以节省大量的外业重复开支。为了能够对多源空间数据进行准确的集成、复用和共享，其核心和前提步骤就是要能够实现不同来源空间数据同名要素的自动识别和匹配。为此，本发明特别针对矢量地图中不同来源的面要素数据(主要以居民地面要素为例)开展数据匹配的发明工作。

在各种面要素匹配算法中，常见的是通过降维处理来简化面要素匹配问题的复杂性，通过比较面要素对应特征点或者质心之间的距离、质心与面要素的位置关系来确定面要素的匹配关系；或者提取面要素的轮廓，通过计算轮廓线在距离上的邻近程度来确定匹配关系，常采用的距离测度有Fréchet距离、Hausdorff距离等，或是计算轮廓线在形状上的相似程度来确定匹配关系，其相似性测度如形调函数，傅里叶描述子等，少数算法则提取面要素内部的骨架线，通过对比骨架线的形状相似度来确定面要素的匹配关系。也有一些算法则利用面要素的内部区域来进行匹配，常见的特征指标是计算面要素之间的重叠面积，待匹配的两个面要素其重叠面积占各自面积的比值越大，则它们是同名要素的可能性也就越大。当然，一些匹配算法并不单独使用以上某一个特征指标，而是会将各种指标进行联合使用，但其难点在于权值的准确确定上。还有一些算法在对面要素匹配过程中，不但会考虑待匹配面要素的匹配相似程度，还会考虑相邻其他面要素的匹配情况，进一步提高了匹配算法适应复杂情况的能力。

尽管在面要素匹配问题上已经取得丰硕的研究进展，但现有算法对一些难点问题仍没有较好解决，其一是，难以准确获取同名面要素之间存在的M:N匹配关系；例如那些降维算法和基于轮廓线的方法，由于缺乏对面要素内部区域的利用，当存在M:N匹配关系时，获取组合面要素整体上的轮廓线将变得费时且困难，这些算法都无法对复杂的M:N匹配关系进行自动处理，只能处理1:N，甚至是1:1的匹配情况。其二是，要求同名面要素在位置上尽可能接近，不少算法常使用距离作为匹配阈值；一些算法虽然能够获得同名面要素之间的M:N匹配关系，但该类方法有一个重要前提，即待匹配的两组面要素之间已经在位置上较为接近，或者明确符合地图制图规范，然而在实践中，由于数据来源的广泛性和复杂性，待匹配的面要素之间可能存在着一致性的位置偏差，即有些地方普遍偏差大，而有些地方又偏差小。即使通过整体性的坐标系统纠正，两组面要素之间仍不能精确配准，在这些情况下这些算法也将难以奏效，因此，其改进和创新势在必行。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的就是提供一种多源居民地面要素的免阈值自动稳健匹配方法，可有效解决既能够准确获取同名面要素之间存在的1:1匹配关系、1:N匹配关系和M:N匹配关系，又不要求两组待匹配面要素在位置上准确靠近，允许存在较大的位置偏差，甚至是非一致性的位置偏差的问题。

本发明解决的技术方案是，包括以下步骤：

步骤一、数据获取：

用计算机分别读取两组待匹配居民地数据，一组居民地为参考面要素组合，记为R，另一组居民地为目标面要素组合，记为T；

步骤二、生成候选匹配对：

对于待匹配的参考面要素组合R和目标面要素组合T，通过空间位置相交关系的交迭判断，依次从参考面要素组合和目标面要素组合中选择候选匹配面要素组合，并生成候选匹配对，候选匹配对包含1:1、1:N、M:1和M:N等同名面要素之间可能存在的各种匹配关系；

步骤三、同名面要素匹配关系的判定：

采用双向计算面要素的匹配相似度来确定同名面要素的匹配关系，即对于参考面要素组合R和目标面要素组合T而言，当根据所计算出的匹配相似度能够互相为对方的最佳匹配面要素组合，而二者匹配对应关系成立；