一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法技术

本发明专利技术公开了一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，对不同来源的地图数据库进行匹配融合。首先，确定地图数据库中各个矢量线要素候选匹配集，接着依次遍历匹配候选集中的各个要素，以一定距离增加节点，降低由于节点分布不均，对计算要素之间近似距离的影响。接下来，对待匹配要素分别计算SM_HD距离、凸多边形最小面积外接矩形方向角度之差以及匹配到的目标线要素长度之比，并引入匹配度这一概念，综合考虑以上三个几何指标，提高匹配准确度与精度。最后依据匹配度最优的线要素与当前要素进行属性融合。本发明专利技术解决了现有技术中矢量线数据由于匹配几何因子指标单一造成匹配融合后属性信息正确率较低的情况，提高了融合后的线要素属性的正确率、完整性。

【技术实现步骤摘要】
一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法
本专利技术涉及一种矢量线数据匹配融合方法，尤其涉及一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法。
技术介绍
空间地理数据一直都是GIS研究与应用的重要载体，其中道路数据作为其中最重要的组成部分，在民生和社会发展中起着不可被替代的作用。如今空间信息技术的迅速发展催生了海量地理数据的产生，也诞生了各式各样的数据采集手段，比如现在较为成熟的利用深度学习提取道路的手段，但是这些数据有属性信息不全尤其是路名较少的问题。同时由于相关部门和行业的需求不同，相关属性信息的侧重点也不同。为此，现在急需一种方法，对多源矢量道路进行实体匹配，建立要素与要素之间的关系，从而在数据上取长补短，发挥各种数据的优势，得到属性信息上更全的数据。空间数据匹配技术是实现空间地理数据融合的研究难点之一，现有的匹配技术一般是根据简单的点到线、缓冲区方法、大粒度层次匹配方法。这些方法对于简单道路匹配可以起到一定效果，但是对于复杂道路数据，尤其是为了提高融合后属性信息的准确率，必须使用一种新的方法来处理复杂数据匹配融合问题，提高属性融合后的精度。本专利技术提供了一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，对众源矢量线数据属性信息融合情况提供了一种合理可行的解决方案。
技术实现思路
本申请通过提供一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，解决了现有技术中众源矢量线数据由于匹配几何因子单一导致匹配融合后属性信息正确率较低的情况。本申请提供了一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，包括以下步骤：步骤1，众源矢量线要素预处理；步骤2，记两个不同的矢量线数据库分别是地图数据库DataBaseA和地图数据库DataBaseB，遍历地图数据库DataBaseA的所有线要素，计算地图数据库DataBaseA中各个矢量线要素与地图数据库DataBaseB中各个矢量线要素外接矩形的相交情况，并根据相交情况获取地图数据库DataBaseA中各个矢量线要素在地图数据库DataBaseB的匹配候选集合；步骤3，遍历匹配候选集中的每个线要素，使用节点增加的方法，对当前地图数据库DataBaseA中线要素和当前匹配候选集合线要素以一定的距离增加节点；步骤4，对于当前地图数据库DataBaseA中的任一线要素和匹配候选集合中的任一线要素，定义匹配度来表示线要素之间的综合匹配程度，并将匹配候选集合中的所有要素匹配对按匹配度数值从大到小进行排序，将匹配度最高的匹配对记录到匹配关系中，并保存相关匹配范围；步骤5，将步骤4得到匹配关系中的匹配对提取出来，假设分别为地图数据库DataBaseA中的线要素Ai和地图数据库DataBaseB中的线要素Bj，如果Ai对应字段没有属性，则将Bj相应字段的属性赋予到Ai上，否则，不进行更改；步骤6，将赋予属性后的地图数据库DataBaseA输出，得到结果。进一步的，所述步骤1中对数据的预处理包括：将参考数据中的线状道路要素和待融合属性数据中的线状道路要素的数据格式转化为通用的“*.shp”格式，坐标系统选用“GCS_WGS_1984”，类型均统一为“线状要素”；对数据源中在交叉处有交点的道路进行打断处理，便于后续匹配过程的进行。进一步的，步骤2中，当地图数据库中某条线要素趋近于水平或垂直时，会造成其外接矩形长宽比过小的情况，因此在查找一条要素的匹配候选集合前，先判断该要素的最小面积外接矩形方向角，当方向角在0°±15°或90°±15°时，适当外扩当前要素的外接矩形，更好地获得匹配候选集。进一步的，步骤4中匹配度的定义如下；步骤41，假设地图数据库DataBaseA中的线要素Ai的匹配候选集合为SetB，取出SetB的一条线要素Bj，同时线要素Bj属于地图数据库DataBaseB，针对地图数据库DataBaseA中的线要素Ai上的每一个节点，计算其与Bj上各个节点之间的距离，找到所有节点对最小值的中位数作为SM_HD计算结果，并记录相应的节点序号以及匹配段范围，便于后续统计方向夹角和长度比；步骤42，分别构造线要素Ai和Bj的凸多边形，并遍历凸多边形的每条边，获得当前要素的最小面积外接矩形，以对角线方位角之差的绝对值，作为描述线要素方向上偏移的定量指标Angle；步骤43，计算匹配到的目标线要素的长度比，对于地图数据库DataBaseA中的线要素Ai来说，当前的目标线要素就是与它进行几何匹配的地图数据库DataBaseB中的Bj，根据记录的对应匹配段的节点序号，构造临时线要素Ltemp，并将临时线要素Ltemp与线要素Bj的长度之比设定为此次线匹配的长度之比LengthRatio；步骤44，根据步骤41、步骤42、步骤43获得的SM_HD、Angle以及LengthRatio的值这三项指标计算匹配度，赋予这三项指标的权重分别为ω1、ω2、ω3，且ω1+ω2+ω3＝1。进一步的，所述步骤41中SM_HD距离的获取过程如下；设A1为地图数据库DataBaseA中的线要素，B1为A1在DataBaseB匹配候选集中的某条线要素，以(A1，B1)为例，其中线要素A1由节点{(x1，1,y1,1),(x1，2,y1，2),…,(x1,n-1,y1,n-1),(x1,n,y1,n))}组成，线要素B1由节点{(x2，1,y2,1),(x2，2,y2，2),…,(x2,m-1,y2,m-1),(x2,m,y2,m))}，采用SM_HD来描述两个线要素之间的位置相似度特征，计算公式如下：其中：{a＝(x1,i,y1,i)|1≤i≤n,a∈A1}，{b＝(x2,j,y2,j)|1≤j≤m,b∈B1}，||a-b||为节点对之间的欧几里得(Euclid)距离，计算公式为：SM_HD选取了线要素上节点集合距离最小值的中值，其受噪音影响较小，适合用于线要素匹配中对位置相似度特征的描述。进一步的，步骤42中方向夹角的获取过程如下，①计算两线要素凸边形：为了使计算结果更加准确，使用两条线要素全部节点构造凸多边形，对于节点数为2的线段，直接跳到③；②计算最小面积外接矩形：首先任意以凸多边形的一条边作为起始边，假设为P1P2，以P1、P2为垂点做垂线L1、L2；判断L1是否穿过凸多边形，如果是，则沿P1P2方向平移L1，直至与最远端的节点P3相交，否则保留；同理判断L2，计算凸多边形上其他节点到P1P2的投影距离，记录最大值和对应的点P4；过P4做P1P2的平行线L3，此时由线段P1P2、L1、L2、L3组成的矩形即为该凸多边形的外接矩形；依据以上步骤依次多凸多边形的各边获取外接矩形，分别计算其面积，取其中面积最小的矩形作为该凸多边形的最小面积外接矩形；③计算对角线方向角差值：获取匹配对两条线要素的最小面积外接矩形对角线，以其方向角之差作为计算结果。进一步的，步骤43中长度比的获取过程如下；长度比反映线要素之间的相似程序，其定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，众源矢量线要素预处理；/n步骤2，记两个不同的矢量线数据库分别是地图数据库DataBaseA和地图数据库DataBaseB，遍历地图数据库DataBaseA的所有线要素，计算地图数据库DataBaseA中各个矢量线要素与地图数据库DataBaseB中各个矢量线要素外接矩形的相交情况，并根据相交情况获取地图数据库DataBaseA中各个矢量线要素在地图数据库DataBaseB的匹配候选集合；/n步骤3，遍历匹配候选集中的每个线要素，使用节点增加的方法，对当前地图数据库DataBaseA中线要素和当前匹配候选集合线要素以一定的距离增加节点；/n步骤4，对于当前地图数据库DataBaseA中的任一线要素和匹配候选集合中的任一线要素，定义匹配度来表示线要素之间的综合匹配程度，并将匹配候选集合中的所有要素匹配对按匹配度数值从大到小进行排序，将匹配度最高的匹配对记录到匹配关系中，并保存相关匹配范围；/n步骤5，将步骤4得到匹配关系中的匹配对提取出来，假设分别为地图数据库DataBaseA中的线要素A

【技术特征摘要】
1.一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，众源矢量线要素预处理；
步骤2，记两个不同的矢量线数据库分别是地图数据库DataBaseA和地图数据库DataBaseB，遍历地图数据库DataBaseA的所有线要素，计算地图数据库DataBaseA中各个矢量线要素与地图数据库DataBaseB中各个矢量线要素外接矩形的相交情况，并根据相交情况获取地图数据库DataBaseA中各个矢量线要素在地图数据库DataBaseB的匹配候选集合；
步骤3，遍历匹配候选集中的每个线要素，使用节点增加的方法，对当前地图数据库DataBaseA中线要素和当前匹配候选集合线要素以一定的距离增加节点；
步骤4，对于当前地图数据库DataBaseA中的任一线要素和匹配候选集合中的任一线要素，定义匹配度来表示线要素之间的综合匹配程度，并将匹配候选集合中的所有要素匹配对按匹配度数值从大到小进行排序，将匹配度最高的匹配对记录到匹配关系中，并保存相关匹配范围；
步骤5，将步骤4得到匹配关系中的匹配对提取出来，假设分别为地图数据库DataBaseA中的线要素Ai和地图数据库DataBaseB中的线要素Bj，如果Ai对应字段没有属性，则将Bj相应字段的属性赋予到Ai上，否则，不进行更改；
步骤6，将赋予属性后的地图数据库DataBaseA输出，得到结果。


2.根据权利要求1所述的一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，其特征在于：所述步骤1中对数据的预处理包括：将参考数据中的线状道路要素和待融合属性数据中的线状道路要素的数据格式转化为通用的“*.shp”格式，坐标系统选用“GCS_WGS_1984”，类型均统一为“线状要素”；对数据源中在交叉处有交点的道路进行打断处理，便于后续匹配过程的进行。


3.根据权利要求1所述的一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，其特征在于：步骤2中，当地图数据库中某条线要素趋近于水平或垂直时，会造成其外接矩形长宽比过小的情况，因此在查找一条要素的匹配候选集合前，先判断该要素的最小面积外接矩形方向角，当方向角在0°±15°或90°±15°时，适当外扩当前要素的外接矩形，更好地获得匹配候选集。


4.根据权利要求1所述的一种众源矢量线数据几何匹配与属性融合方法，其特征在于：步骤4中匹配度的定义如下；
步骤41，假设地图数据库DataBaseA中的线要素Ai的匹配候选集合为SetB，取出SetB的一条线要素Bj，同时线要素Bj属于地图数据库DataBaseB，针对地图数据库DataBaseA中的线要素Ai上的每一个节点，计算其与Bj上各个节点之间的距离，找到所有节点对最小值的中位数作为SM_HD计算结果，并记录相应的节点序号以及匹配段范围，便于后续统计方向夹角和长度比；
步骤42，分别构造线要素Ai和Bj的凸多边形，并遍历凸多边形的每条边，获得当前要素的最小面积外接矩形，以对角线方位角之差的绝对值，作为描述线要素方向上偏移的定量指标Angle；
步骤43，计算匹配到的目标线要素的长度比，对于地图数据库DataBaseA中的线要素Ai来说，当前的目标线要素就是与它进行几何匹配的地图数据库DataBaseB中的Bj，根据记录的对应匹配段的节点序号，构造临时线要素Ltemp，并将临时线要素Ltemp与线要素Bj的长度之比设定为此次线匹配的长度之比LengthRatio；
步骤44，根据步骤41、步骤42、步骤43获得的SM_HD、Angle以及LengthRa...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艳东，李志超，刘波，贺楷锴，贾若霖，邵鑫，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42