基於空間-語義模式的多源地理空間數據一致性整合方法

《基於空間-語義模式的多源地理空間數據一致性整合方法》是依託中南大學，由張雲菲擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於空間-語義模式的多源地理空間數據一致性整合方法
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：張雲菲
• 依託單位：中南大學

項目摘要

眾源地理空間數據具有類型多、更新快、可免費獲取等特點，為地理空間數據更新提供了一種高時效、低成本的可持續途徑。然而，由於時空基準、表達方式、尺度精度不同，多源地理空間數據間存在較大的幾何、語義與空間關係不一致性問題，迫切需要發展快速、高效整合多源地理空間數據的理論與方法。本項目以城市興趣點、道路網和建築物為研究對象，提出多源地理空間數據的多層次空間-語義模式挖掘方法，研究顧及空間-語義模式的跨尺度要素穩健匹配方法，發展保持空間-語義模式的一致性最佳化整合模型，實現多源地理空間數據的幾何、語義與空間關係一體化表達。本項目研究成果可有效提高地理空間數據的現勢性和完備性，為智慧城市建設、地理國情監測、導航位置服務等套用提供豐富、準確、實時的空間數據支撐。

結題摘要

在“人人都是感測器”的時代，泛在地理空間數據從社會生活的方方面面記錄了人類的活動軌跡和周圍環境的動態信息。然而，泛在地理空間數據彼此間分散獨立，關聯的信息互補而難以互動分析，尚缺乏一種承載和綜合利用這些數據的有效途徑。本項目圍繞高動態、強異構、弱結構化、多粒度的泛在地理空間數據的信息提取與一致性整合問題，主要研究以下幾個方面內容： （1）針對多比例尺居民地匹配面臨輪廓同質化化、尺度不確定性問題，提出了一種基於鄰近模式組合的鬆弛疊代匹配方法。通過緩衝區分析檢測候選匹配目標，對1:M和M:N匹配進行鄰近模式組合，計算候選匹配對間幾何相似性得到初始匹配矩陣，通過上下文兼容性建模，利用鬆弛疊代方法求解最優匹配模型。 （2）針對低頻軌跡數據的稀疏採樣和定位精度不穩定等問題，提出了一種穩健的道路交叉口信息提取方法。利用密度分析與自適應點聚類，檢測道路交叉口的位置，綜合LCSS相似性與方向相似性，基於軌跡層次聚類，識別道路交叉口內部通行模式及交通規則，根據k-segment主曲線擬合，構建交叉口結構模型。 （3）針對大地圖時代下連續多尺度可視化表達需求，提出了一種多比例尺道路網的連續變換方法。識別不同比例尺道路網的要素對應關係，分別採用線性Morphing變換、顧及直角的D-P連續簡化算法以及染色漸變方式將一對一匹配要素、一對空單獨線狀要素和多對多特殊要素進行連續尺度變換。 （4）針對多源興趣點與道路網的一致性整合問題，提出了一種基於幾何模式挖掘的興趣點與道路網的自動配準方法。通過挖掘興趣點與道路網的幾何模式關聯特徵，將興趣點與路網匹配問題轉化為圖匹配問題，建立興趣點與道路數據的位置和目標匹配關係，將興趣點準確地整合到道路網的空間基準下。