【技术实现步骤摘要】
一种多尺度矢量面数据匹配方法
本专利技术涉及一种矢量数据匹配方法，尤其涉及一种多尺度矢量面数据匹配方法。
技术介绍
同一地区的矢量空间面数据往往被多个部门重复采集或同一部门不同时间采集，这些数据在几何位置、几何形状、拓扑结构、几何精度、属性详细程度、编码方案、语义表达以及实体空间关系等方面不尽相同，使得数据的合并与共享非常困难。为了得到精度较高、属性信息更丰富、地图范围更大的高质量的空间面数据，就需要对不同的地图数据库之间进行实体匹配，建立实体之间的连接，从而在此基础上进行矢量空间数据融合处理，解决数据之间的几何、拓扑和语义的不一致性问题。在矢量空间数据匹配中面数据匹配是研究难点之一，现有的矢量面数据的匹配一般是根据面目标之间的位置距离、面积重叠、面积大小和形状结构来进行匹配。对于同一尺度下的矢量面数据匹配上述方法尚可以满足要求，但是当面对不同尺度的矢量面数据匹配时，就会存在一个面要素对应着多个面要素、多个面要素对应一个面要素以及多个面要素对应多个面要素的问题，现有的方法往往不能正确的处理上述问题，造成匹配错误。
【技术保护点】
1.一种多尺度矢量面数据匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、多尺度矢量面数据预处理；/n步骤2、记两个不同尺度的矢量面数据库分别是地图数据库A和地图数据库B，遍历地图数据库A的所有的面要素，计算地图数据库A中各个矢量面数据与地图数据库B中各个矢量面数据的重叠度，并根据重叠度获取地图数据库A中各个矢量面数据在地图数据库B的候选匹配集；/n步骤3、对步骤2获取的候选匹配集进行面要素合并得到新地图数据库B’，并建立合并前地图数据库B与合并后地图数据库B’的映射关系；/n步骤4、对新地图数据库B’的矢量面数据进行遍历，计算新地图数据库B’中各个矢量面数据与地图数据库A中...
【技术特征摘要】
1.一种多尺度矢量面数据匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、多尺度矢量面数据预处理；
步骤2、记两个不同尺度的矢量面数据库分别是地图数据库A和地图数据库B，遍历地图数据库A的所有的面要素，计算地图数据库A中各个矢量面数据与地图数据库B中各个矢量面数据的重叠度，并根据重叠度获取地图数据库A中各个矢量面数据在地图数据库B的候选匹配集；
步骤3、对步骤2获取的候选匹配集进行面要素合并得到新地图数据库B’，并建立合并前地图数据库B与合并后地图数据库B’的映射关系；
步骤4、对新地图数据库B’的矢量面数据进行遍历，计算新地图数据库B’中各个矢量面数据与地图数据库A中各个矢量面数据的重叠度，获得新地图数据B’各个矢量面要素在地图数据库A的匹配集，对A中的匹配集进行合并得到新地图数据库A’；
步骤5、对新地图数据库A’和新地图数据B’的矢量面要素进行特征提取，其中包括位置相似度特征提取、形状相似度特征提取、面积大小相似度特征提取和面积重叠相似度特征提取；
步骤6、根据提取的各个相似度特征，利用支持向量机方法通过训练数据学习获取最终分类器，用来确定新地理数据库A’和新地理数据B’中各个矢量面数据匹配情况；
步骤7、根据步骤3建立的映射关系，得到地理数据库A与地理数据库B的各个面要素的匹配情况。
2.根据权利要求1所述的多尺度矢量面数据匹配方法，其特征在于：所述步骤1中对数据的预处理包括统一数据格式、坐标系统、投影系统、实体类型。
3.根据权利要求1所述的多尺度矢量面数据匹配方法，其特征在：所述步骤2中其面积重叠度的计算公式如下：
其中a和b分别为不同地图数据库中的待匹配矢量面数据，Area(a)、Area(b)、Area(a∩b)分别为多边形a的面积、多边形b的面积、多边形a与多边形b交集的面积。
4.根据权利要求1所述的多尺度矢量面数据匹配方法，其特征在于：所述步骤3对候选匹配集中矢...
【专利技术属性】
技术研发人员：王艳东，邵鑫，刘波，贺楷锴，李小雨，魏广泽，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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