基于最小凸包的多尺度线状矢量数据匹配方法研究

闻 俏 蔡红玥 逯跃锋,3＊

（1、山东理工大学 建筑工程学院工程学院，山东 淄博255049 2、中国交通通信信息中心，北京100011 3、中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室，北京100101）

1 概述

对现实世界中地理实体以空间数据对其进行表达时，由于观测尺度、应用需求等不同，导致产生不同比例尺的空间数据[1]，匹配技术成为数据融合的主要途径，是目前研究的难点[2]。空间数据匹配就是通过分析空间实体的差异和相似性识别出不同来源图中表达现实世界同一地物或地物集(即同名实体)的过程[3]。

目前所采用的匹配方法中，采用的特征指标主要有长度、面积、方向、形状、距离等[4-5],文献[6]所用方法利用数据的语义关系进行识别和融合。本文基于几何特征提出基于最小凸包的形状描述子，结合方向、长度、节点度、Hausdorff 距离等相似度度量指标构建综合空间相似度度量模型，将此模型与其他指标构建的空间相似度模型进行比较以验证本文方法的有效性。

2 基于最小凸包的形状描述子

图1 线实体最小凸包构造原理

其中，T1和T2分别是PL1、PL2有序点集构建的最小凸包，D1和D2为PL1、PL2的长度。

3 综合空间相似度度量模型与匹配

3.1 综合相似度度量模型

将线状矢量对象的方位角、长度、节点度、Hausdorff 距离与基于最小凸包的形状描述子等相似度度量以向量组的形式加权综合构建综合空间相似度度量模型。各度量指标如下：

长度：一种常用的线实体线实体PL1、PL2的长度之差C2。

方向：线实体首尾节点所连直线的方位角。……