[发明专利]基于ETL的道路矢量数据要素匹配与联动方法

说明书

本发明公开了基于ETL的道路矢量数据要素匹配与联动方法，包括以下步骤：S1，比较分析道路矢量数据的差异性，参考道路矢量数据差异及道路矢量数据标准规范，选用数据仓库模式对道路矢量数据进行抽取转换，基于ETL技术建立道路矢量数据抽取转换的模板；S2，对比分析不同数据来源或不同时间版本的道路矢量数据差异，依据道路矢量数据类型采用多种要素匹配算法提取几何差异数据；S3，在几何匹配的基础上，对相互匹配的道路矢量要素进行属性传递，完善道路矢量数据的相关属性；S4，在道路矢量数据要素匹配的基础上得出道路矢量差异数据，作为增量道路数据对道路矢量数据进行联动更新。

技术领域

本发明属于交通矢量数据存储管理技术领域，尤其涉及基于ETL的道路矢量数据要素匹配与联动方法。

背景技术

维护空间数据的准确性和现势性是基础地理信息数据库建设的重要任务，作为国家基础地理信息数据库的重要组成部分，道路矢量数据具有来源广泛、类型繁多、结构复杂、精度不一等特点，其多源异构性对数据匹配提出了挑战，如何解决道路矢量数据存储管理混乱与更新滞后问题具有较强的现实意义。然而，在现有国家基础地理信息数据库更新模式上，通常采用新时间版本数据进行逐年更新，即以新版本空间数据直接更替老版本空间数据。在实现空间数据要素匹配与增量更新方面，仍处于人工批量更新阶段。主要缺陷在于：

在基于目标要素匹配的增量数据提取与原有数据更新方面，存在过度注重理想状态下要素匹配与判别规则的建立，忽视了空间实体间存在的差异性，且要素匹配算法设计过于严密，对于多源异构环境下的空间数据的同步更新以及在相关应用系统的设计开发上缺少可行性。在实际应用上还存在较大问题。进行逐年替换更新成本较高，且人工批量使得空间数据周期性的定期更新已经无法满足地理数据的现势性要求。部分方案由于变更规则的不完备导致后续要素匹配操作缺少必要的空间关系，难以实现增量提取。

发明内容

本发明目的在于提供基于ETL的道路矢量数据要素匹配与联动方法。

本发明为提供基于ETL的道路矢量数据要素匹配与联动方法，包括以下步骤：

S1，比较分析道路矢量数据的差异性，参考道路矢量数据差异及道路矢量数据标准规范，选用数据仓库模式对道路矢量数据进行抽取转换，基于ETL技术建立道路矢量数据抽取转换的模板；

S2，对比分析不同数据来源或不同时间版本的道路矢量数据差异，依据道路矢量数据类型采用多种要素匹配算法提取几何差异数据；

S3，在几何匹配的基础上，对相互匹配的道路矢量要素进行属性传递，完善道路矢量数据的相关属性；

S4，在道路矢量数据要素匹配的基础上得出道路矢量差异数据，作为增量道路数据对道路矢量数据进行联动更新；

所述S1-S4基本流程如下所述：

步骤（1）参考道路矢量数据规范，使用ETL抽取转换技术建立道路矢量数据抽取转换模板；

步骤（2）依据数据实际情况制定道路矢量数据几何匹配的相似性度量指标，实现道路矢量数据要素匹配；

步骤（3）提取增量道路数据；

步骤（4）进行数据的属性传递，实现多源或不同时间版本的道路矢量数据的对比与完善；

步骤（5）以增量道路数据对原数据进行更新，依据要素类型与匹配程度提出多种增量更新方案；

步骤（6）将道路矢量数据进行联动更新。

特别的，S2中，根据匹配度划分高、中、低多种匹配类型，道路矢量数据匹配包括几何特征匹配和属性特征传递。