[发明专利]一种基于多尺度空间矢量数据级联更新方法

说明书

本发明公开了一种基于多尺度空间矢量数据级联更新方法，涉及空间矢量数据级联更新技术领域，该方法包括：将已更新的空间矢量数据与待更新的同级空间矢量数据进行空间相似度检测，提取变化信息；将变化信息与待更新的下一级别比例尺空间矢量数据进行相似度匹配，建立二者之间的关联关系；根据已制定的地图综合原则，根据关联关系与对待更新的下一级别比例尺空间矢量数据进行增量更新；根据关联关系对增量更新后的下一级别比例尺空间矢量数据进行属性信息融合。本发明同时考虑了点、线、面多种要素的级联更新和属性同步更新，完整的保证了多级别矢量数据的现势性和一致性，提高了工作效率。

技术领域

本发明涉及空间矢量数据级联更新技术领域，具体涉及一种基于多尺度空间矢量数据级联更新方法。

背景技术

地理空间信息作为城市建设和经济发展基础支撑数据，已经渗透到社会生产和生活的方方面面，空间数据作为地理信息的“血液”，其发挥的价值越来越大，为城市精细化管理提供了基本保障。随着近年来，城市建设的蓬勃发展与城市改造的全面推荐，各类城市空间要素在不断发生变化，导致现有空间数据库的现势性在逐年下降，直接影响了数据的使用价值，而空间数据的现势性是保持当今“数字政府、智慧城市”鲜活性的重要保障。空间数据应用越来越广泛，比如城市规划、工程设计、施工放样、建设和管理等方面，而空间数据基本比例尺总共有11种，各种尺度的数据都涉及，需要对各个层次的空间数据进行更新。

自从全国启动地理信息公共服务平台以来，推动了地理信息的共享与应用，准确现势性的空间信息数据成为了平台发挥作用的关键所在。为保证空间数据的现势性、准确性和完整性，提高地理信息公共服务平台数据的使用价值，满足社会科学和动态管理的需求，及时进行空间信息数据的更新是十分重要的。因此，多尺度基础空间数据的及时、全面的更新将是一项任重道远的工作。如何快速、高效的进行多尺度空间矢量数据的级联更新，解决更新成本高、更新周期长，效率低、人工干预强是目前迫切需要解决的一大问题。

现有技术存在的缺点：

1、目前的方法仅是对空间数据的级联更新，并没有对属性进行同步更新、融合。

2、多尺度数据更新采用人工方法采集周期长，工作任务量大、成本高、工作效率低。

3、面状矢量数据匹配算法比较复杂，占用计算机内存空间。

4、基本都是考虑单一形状要素之间的，未考虑多种类型数据之间的空间约束。

发明内容

本发明提供的一种基于多尺度空间矢量数据级联更新方法，解决了上述问题。

本发明提供了一种基于多尺度空间矢量数据级联更新方法，包括：

步骤s1：将已更新的比例尺空间矢量数据与待更新的同级空间矢量数据进行空间相似度检测，提取变化信息；

步骤s2：将变化信息与待更新的下一级别比例尺空间矢量数据进行相似度匹配，建立变化信息与待更新的下一级别比例尺空间矢量数据之间的关联关系；

步骤s3：根据已制定的地图综合原则，根据关联关系与对待更新的下一级别比例尺空间矢量数据进行增量更新；

步骤s4：根据关联关系对增量更新后的空间矢量数据进行属性信息融合。

可选地，步骤s3之前还包括：对待更新的下一级别比例尺空间矢量数据进行空间冲突检测；若存在冲突，则修改冲突后，执行步骤s3；否则，执行步骤s3；

可选地，所述变化信息中包括：第一综合变化要素和第一删除要素；

所述关联关系中包括：第二综合变化要素和第二删除要素；所述第二综合变化要素包括：第二新增要素和第二局部变化要素；

所述步骤s3具体为：根据已制定的地图综合原则，根据第二综合变化要素与对待更新的下一级别比例尺空间矢量数据进行增量更新；