多源空间矢量数据一致性处理技术研究
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摘要
随着当前空间数据获取与处理技术的迅猛发展,空间数据的种类日益增多。由于这些数据获取的途径和时间不同,且由不同国家不同部门生产,因此,在数学基础、空间基准、尺度、现势性、编码和格式等方面均存在着不一致、不协调、不统一等问题。要提高地理空间数据的质量和现势性,就必须解决多源空间数据在诸多方面的不一致现象。由于空间矢量数据是空间数据生产与更新中的主要数据来源,空间矢量数据的一致性处理应用也最广泛,是空间数据一致性处理的重点,因此本文主要针对多源空间矢量数据一致性处理技术进行了深入分析,立足现有的多源空间数据,重点研究和解决多源空间矢量数据在几何位置、属性特征和要素关系等特征上的不一致,实现多源空间矢量数据在位置、属性和关系方面的有机统一,提高空间矢量数据的质量和现势性。本文主要研究内容如下：
(1)多源空间矢量数据一致性处理的基本问题研究。通过对多源空间矢量数据一致性处理中的数据来源进行分类和归纳,分别从几何位置、要素关系和属性特征三个方面分析了多源空间数据不一致的表现,并将多源空间数据不一致的原因总结为：坐标系、地图投影、数据模型、资料应用情况、空间数据生产与更新方式和空间数据误差等多方面因素的差异,最后提出了多源空间矢量数据一致性处理的流程。
(2)多源空间矢量数据的几何位置一致性处理。总结与归纳了空间基准转换、数学基础变换和几何位置配准与纠正三种几何位置一致性处理的基本理论与方法,并基于此提出了基于影像实现矢量数据几何位置一致性处理的技术和方法。以空间数据中的道路要素为例,采用最大类间分割方法对影像中的道路进行图像分割,基于归一化相关系数匹配和识别影像中的道路交叉口,并将其作为控制点,通过构建Delauny三角网,基于同名点三角剖分的几何位置变换来实现矢量数据几何位置一致性处理。
(3)多源空间矢量数据的属性特征一致性处理。通过对多源空间矢量数据属性特征的分析,总结了由于分类分级所采用的标准不同和属性项描述差异所产生的不一致性。针对多源空间矢量数据的属性特征不一致,在分类分级标准不同的情况下,提出基于规则文件的属性特征映射与转换方法；而在分类分级标准相同的情况下,提出基于同名实体匹配的属性特征合并与更新方法。
(4)多源空间矢量数据的要素关系一致性处理。空间数据在应用过程中由于来源不同,可能会导致要素关系的矛盾与不协调,本文以道路与居民地为例介绍了这两种要素的关系处理方法；另外,基于影像对矢量数据进行几何位置一致性处理,会导致矢量数据的要素关系发生改变,造成几何位置一致性处理前后要素关系的不一致。通过对要素关系的分类与描述,提出基于拓扑关系矩阵差判断空间数据更新前后要素关系的一致性,并在一致性处理规则的指导下实现要素关系一致性处理。
(5)实验系统的设计与实现。将上述多源空间矢量数据一致性处理技术的研究成果,在多个空间数据生产与更新系统中进行了应用,验证了一致性处理技术和方法的正确性,部分技术已开始应用于实际生产中。
With the rapid development of acquisition and processing technology for spatial data, the types of spatial data are increasing. Because acquisition channels and acquisition time are different, and these spatial data are produced by different sectors or countries, therefore, mathematics basic, spatial datum, scales, currency, encods and formats are inconsistent and uncoordinated. To improve the quality and the existing potential of spatial data, we must solve the inconsistency of multi-sources spatial data in the above-mentioned aspects. The paper analyzes technology of consistency processing for multi-sources spatial data deeply. Based on the existing multi-sources and multi-scales spatial data, it researches on inconsistencies of geometric position, attribute features and spatial relationships for multi-sources spatial data, and achieves the organic unity of the multi-sources spatial data in the location, attributes and relationships, and improves the quality of spatial data. The main contents of this article are as follows:
(1) The basic problems of consistency processing for multi-sources spatial data. The paper analyzes multi-sources spatial data, and summarizes reasons of the inconsistency for the multi-source spatial data are as follows:the various factors of the coordinate system, map projection, data model, data applications, spatial data production and regeneration patterns and spatial data errors etc. The paper also analyzes aspects of the inconsistent performance for multi-sources spatial data respectively, such as geometrical position, spatial relationships, properties and temporal features. Finally, multi-sources spatial data consistency process is brought forward.
(2) The consistency processing of geometric position for multi-sources spatial data. The paper generalizes the basic theory and methods of the coordinate system conversion map projection conversion and geometric correction. Based on the above theory and method, it puts forward the consistency processing of geometric position for the image and vector data. For the road features in the spatial data, the paper uses the Otsu algorithm for image segmentation on the image of the road, and matches road intersections in the image with priori knowledges of vector, then two sets of road intersections are as control points. Finally, we constructs Delauny triangle to realize the consistency processing of geometric position for the image and vector data.
(3) The consistency processing of attribute characters for multi-sources spatial data. The paper analyzes and summarizes the inconsistencies of attribute characters,which are generated by the different classification and grading standards, the different description in details of attribute characters for multi-sources spatial data. For different semantic standards, the paper brings forward the method to transform attribute characters based an external control file; for the same semantic standards, it puts forward the method to merge attribute characters based on same entity matching.
(4) The consistency processing of elements relationship for multi-sources spatial data.In the application process spatial data are from different sources, which may lead to the contradictions the elements relationship. For the relationship between roads and residentials, it describes the approach to solve the relationship between these elements.In addition, the consistency processing of geometric position will lead to changes for elements relationship of the vector data, results in inconsistent of elements relationship. Classification and description of elements relationship are brought forward, the paper proposes the method to judge the consistency of spatial data based on the matrix difference of elements relationship, and handles the consistency of elements relationship under the guidance of processing rules.
(5) The above research results for multi-source spatial data are utilized In many GIS data production softwares and systems. The paper verifies the correctness of processing techniques and methods in the consistency, part of the technology has been applied to actual production
(1)多源空间矢量数据一致性处理的基本问题研究。通过对多源空间矢量数据一致性处理中的数据来源进行分类和归纳,分别从几何位置、要素关系和属性特征三个方面分析了多源空间数据不一致的表现,并将多源空间数据不一致的原因总结为：坐标系、地图投影、数据模型、资料应用情况、空间数据生产与更新方式和空间数据误差等多方面因素的差异,最后提出了多源空间矢量数据一致性处理的流程。
(2)多源空间矢量数据的几何位置一致性处理。总结与归纳了空间基准转换、数学基础变换和几何位置配准与纠正三种几何位置一致性处理的基本理论与方法,并基于此提出了基于影像实现矢量数据几何位置一致性处理的技术和方法。以空间数据中的道路要素为例,采用最大类间分割方法对影像中的道路进行图像分割,基于归一化相关系数匹配和识别影像中的道路交叉口,并将其作为控制点,通过构建Delauny三角网,基于同名点三角剖分的几何位置变换来实现矢量数据几何位置一致性处理。
(3)多源空间矢量数据的属性特征一致性处理。通过对多源空间矢量数据属性特征的分析,总结了由于分类分级所采用的标准不同和属性项描述差异所产生的不一致性。针对多源空间矢量数据的属性特征不一致,在分类分级标准不同的情况下,提出基于规则文件的属性特征映射与转换方法；而在分类分级标准相同的情况下,提出基于同名实体匹配的属性特征合并与更新方法。
(4)多源空间矢量数据的要素关系一致性处理。空间数据在应用过程中由于来源不同,可能会导致要素关系的矛盾与不协调,本文以道路与居民地为例介绍了这两种要素的关系处理方法；另外,基于影像对矢量数据进行几何位置一致性处理,会导致矢量数据的要素关系发生改变,造成几何位置一致性处理前后要素关系的不一致。通过对要素关系的分类与描述,提出基于拓扑关系矩阵差判断空间数据更新前后要素关系的一致性,并在一致性处理规则的指导下实现要素关系一致性处理。
(5)实验系统的设计与实现。将上述多源空间矢量数据一致性处理技术的研究成果,在多个空间数据生产与更新系统中进行了应用,验证了一致性处理技术和方法的正确性,部分技术已开始应用于实际生产中。
With the rapid development of acquisition and processing technology for spatial data, the types of spatial data are increasing. Because acquisition channels and acquisition time are different, and these spatial data are produced by different sectors or countries, therefore, mathematics basic, spatial datum, scales, currency, encods and formats are inconsistent and uncoordinated. To improve the quality and the existing potential of spatial data, we must solve the inconsistency of multi-sources spatial data in the above-mentioned aspects. The paper analyzes technology of consistency processing for multi-sources spatial data deeply. Based on the existing multi-sources and multi-scales spatial data, it researches on inconsistencies of geometric position, attribute features and spatial relationships for multi-sources spatial data, and achieves the organic unity of the multi-sources spatial data in the location, attributes and relationships, and improves the quality of spatial data. The main contents of this article are as follows:
(1) The basic problems of consistency processing for multi-sources spatial data. The paper analyzes multi-sources spatial data, and summarizes reasons of the inconsistency for the multi-source spatial data are as follows:the various factors of the coordinate system, map projection, data model, data applications, spatial data production and regeneration patterns and spatial data errors etc. The paper also analyzes aspects of the inconsistent performance for multi-sources spatial data respectively, such as geometrical position, spatial relationships, properties and temporal features. Finally, multi-sources spatial data consistency process is brought forward.
(2) The consistency processing of geometric position for multi-sources spatial data. The paper generalizes the basic theory and methods of the coordinate system conversion map projection conversion and geometric correction. Based on the above theory and method, it puts forward the consistency processing of geometric position for the image and vector data. For the road features in the spatial data, the paper uses the Otsu algorithm for image segmentation on the image of the road, and matches road intersections in the image with priori knowledges of vector, then two sets of road intersections are as control points. Finally, we constructs Delauny triangle to realize the consistency processing of geometric position for the image and vector data.
(3) The consistency processing of attribute characters for multi-sources spatial data. The paper analyzes and summarizes the inconsistencies of attribute characters,which are generated by the different classification and grading standards, the different description in details of attribute characters for multi-sources spatial data. For different semantic standards, the paper brings forward the method to transform attribute characters based an external control file; for the same semantic standards, it puts forward the method to merge attribute characters based on same entity matching.
(4) The consistency processing of elements relationship for multi-sources spatial data.In the application process spatial data are from different sources, which may lead to the contradictions the elements relationship. For the relationship between roads and residentials, it describes the approach to solve the relationship between these elements.In addition, the consistency processing of geometric position will lead to changes for elements relationship of the vector data, results in inconsistent of elements relationship. Classification and description of elements relationship are brought forward, the paper proposes the method to judge the consistency of spatial data based on the matrix difference of elements relationship, and handles the consistency of elements relationship under the guidance of processing rules.
(5) The above research results for multi-source spatial data are utilized In many GIS data production softwares and systems. The paper verifies the correctness of processing techniques and methods in the consistency, part of the technology has been applied to actual production
引文
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