[发明专利]自然资源多源矢量数据融合方法

说明书

本发明公开了一种自然资源多源矢量数据融合方法，选取自然资源多源矢量数据中的基础数据和专题数据，进行空间拓扑检查和图斑合理性检查，然后将两者图形边界拟合和图形几何特征匹配得到第一融合数据；对第一融合数据进行图斑合理性检查后剔除基础数据中的不合理图斑，对筛选后的不合理图斑进行图形几何调整得到第二融合数据；将第二融合数据的基础数据属性和专题数据属性进行融合得到对应的融合数据属性；最后将第二融合数据中属性相似的相邻图斑进行合并，得到第三融合数据。本发明能够实现几何特征融合结果与属性特征融合结果的联动调整，并且针对不合理图斑分别进行调整，有效的减少了融合结果中的数据冗余。

技术领域

本发明涉及空间数据处理领域，尤其涉及一种自然资源多源矢量数据融合方法。

背景技术

自然资源由机构调整后的自然资源部门统一管理，包括山、水、林、田、湖、草、沙。自然资源数据来自机构调整前的多个管理部门，各管理部门的部门标准和侧重点存在局部差异，形成了自然资源多源矢量数据。在实际情况中，根据需要，可以在自然资源多源矢量数据中选取基础数据和专题数据，将基础数据和专题数据融合以得到满足要求的融合数据，例如需要确定行政单位的森林资源实际分布情况时，选取行政单位的第三次全国国土调查数据作为基础数据，选取行政单位的森林资源管理“一张图”数据作为专题数据，两者进行融合后的融合数据即可体现该行政单位的森林资源实际分布情况。

多源矢量数据融合主要包括几何特征融合和属性特征融合两个方面。其中：

几何特征融合包括几何特征匹配和几何调整两个过程：

几何特征匹配包括：

基于几何特征的匹配，通过计算多源地理要素的几何特征(距离、形状、方向等)的相似度，设置阈值判定是否属于同一要素。

其中，点要素匹配多采用距离作为指标计算地理要素间的相似度，具体计算方法包括位置最近算法、相互位置最近算法两种；

线要素匹配采用距离、长度、方向、最大弦、组成面积等指标来计算地理要素间的相似度，具体计算方法包括概率计算、不同路段相似度计算、基于典型地物与待匹配点空间关系的匹配算法、基于缓冲区重叠的方式、蚁群算法、多源逻辑回归模型匹配算法等。

面要素匹配采用包括面积、曲率、转折点、不变距与实心度等指标来计算地理要素间的相似度，具体计算方法包括基于位置邻近度的相似性匹配、基于叠置面积的相似性匹配、基于形状的相似性匹配、综合因素的面实体匹配等。

基于拓扑特征的匹配，通过计算多源地理要素的拓扑特征(邻接、关联、包含等)的相似度，设置阈值判定是否属于同一要素。包括基于空间关系相似性的匹配、利用拓扑和空间相似性的面实体匹配等方法。

基于属性特征的匹配，利用多源地理要素对同一地理现象基础性描述相似的特点，实现特征匹配。包括中文近似字符串匹配算法、汉字地名专名相似度计算方法和汉语地名通名语义相似度计算方法。采用直接空间叠加分析的方式来进行。

几何调整通过选取、化简、更新、关系协调等操作对匹配后的多源矢量数据进行整合，最终得到融合后的几何特征。

属性特征融合通过语义映射关系的运用和属性信息相似度的计算，实现不同语义之间的匹配以得到融合后的属性特征。包括基于映射转换规则的属性融合和基于地理本体的属性融合两种方式。

其中，基于映射转换规则的属性融合包括基于字符串和基于词典的两种方式。基于地理本体的属性融合面向一般图的语义相似度计算、利用支持双向映射的混合本体模式、基于面向对象的匹配方法、基于网格服务的语义匹配方法、语义相似度的计算方法、顾及通名语义的汉语地名相似度匹配算法等。