自發(fā)地理信息道路數(shù)據(jù)融合處理關(guān)鍵技術(shù)研究

馬 超

1.西安測繪研究所，陜西 西安 710054； 2. 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450001

隨著地理空間數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大、應(yīng)用層次不斷深入，用戶對全球范圍的高質(zhì)量地理空間數(shù)據(jù)提出了迫切需求。但是目前境外區(qū)域的地理空間數(shù)據(jù)生產(chǎn)與更新只能依靠從網(wǎng)絡(luò)上收集到的公開資料進(jìn)行，收集難度大，收集來的資料凌亂繁雜、現(xiàn)勢性差、存在諸多不一致性等問題，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的質(zhì)量和效率。自發(fā)地理信息是近年來新興的地理空間數(shù)據(jù)，具有高覆蓋性、高現(xiàn)勢性和易于獲取等特點(diǎn)。論文以VGI道路數(shù)據(jù)為研究對象，圍繞其應(yīng)用涉及的質(zhì)量評價(jià)、幾何特征融合處理、屬性特征融合處理等技術(shù)展開研究，旨在為全球地理空間數(shù)據(jù)生產(chǎn)與更新提供全新的數(shù)據(jù)資料來源，為來源于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)資料提供科學(xué)的質(zhì)量評價(jià)與融合處理方法，為提高地理空間數(shù)據(jù)資料的處理效率、改善數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率與質(zhì)量提供理論和技術(shù)支撐。論文完成的主要工作和取得的成果如下：

(1) 綜述了VGI數(shù)據(jù)融合處理涉及的關(guān)鍵技術(shù)，提出了論文的技術(shù)框架。分析了VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)、多源矢量空間數(shù)據(jù)融合等的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和當(dāng)前研究中存在的問題。重點(diǎn)分析了VGI道路數(shù)據(jù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)生產(chǎn)與更新時面臨的數(shù)據(jù)質(zhì)量不明確、幾何特征細(xì)節(jié)繁雜、屬性信息不一致等問題，詳細(xì)探討了上述問題形成的原因和可以采取的應(yīng)對措施，并提出了VGI道路數(shù)據(jù)融合處理的技術(shù)框架。

(2) 研究了VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)方法。總結(jié)了VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素，提出了VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量的評價(jià)因子，研究了基于矢量參考數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價(jià)方法，闡述了數(shù)據(jù)完整性、幾何位置精度的內(nèi)涵與度量方法，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證；針對無參考數(shù)據(jù)的情況，提出了基于可信度的VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)方法，實(shí)現(xiàn)了依靠VGI數(shù)據(jù)自身特性完成質(zhì)量評價(jià)，通過引入數(shù)據(jù)可信度的概念，擺脫了對參考數(shù)據(jù)的依賴，從而解決了部分?jǐn)?shù)據(jù)因無法獲取參考數(shù)據(jù)而難以進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)的問題；提出了利用高分辨率遙感影像修正VGI道路幾何位置精度的方法，以解決部分區(qū)域精度較低的問題。

(3) 研究了VGI道路數(shù)據(jù)幾何特征融合處理方法。針對VGI道路數(shù)據(jù)存在的大量微觀道路結(jié)構(gòu)，提出了基于支持向量機(jī)的天橋自動識別算法和利用路段分類的復(fù)雜道路交叉口識別算法；為了提高道路網(wǎng)的融合處理效率，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于加權(quán)網(wǎng)頁排序算法的道路網(wǎng)選取算法，利用改進(jìn)PageRank算法的原理計(jì)算道路網(wǎng)中道路的重要度，并引入了垃圾網(wǎng)頁檢測機(jī)制，抵消道路密集引起的重要度異?，F(xiàn)象，從而解決了現(xiàn)有算法在計(jì)算節(jié)點(diǎn)重要度時忽略節(jié)點(diǎn)間的相互影響以及道路密度引起的重要度變化等問題，實(shí)現(xiàn)了道路網(wǎng)科學(xué)、合理的選取；針對VGI道路數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)豐富、無尺度性等特點(diǎn)，提出了基于對偶圖的VGI道路網(wǎng)匹配算法，利用道路網(wǎng)尺度變化前后道路間連接關(guān)系不變的特征進(jìn)行道路的粗匹配，避免了傳統(tǒng)的“結(jié)點(diǎn)-弧段”匹配模型中，粗匹配的閾值難以設(shè)置的問題，并利用長度、方向、距離等因素對結(jié)點(diǎn)進(jìn)行相似性度量，完成道路的精確匹配。

(4) 研究了VGI道路數(shù)據(jù)屬性特征融合處理方法。從要素的分類分級和屬性字段兩個方面分析了VGI屬性特征與當(dāng)前參考資料的差異，闡述了VGI屬性特征與參考資料屬性特征之間的分類分級和屬性字段的映射轉(zhuǎn)換方法，并說明了具體的映射轉(zhuǎn)換類型和轉(zhuǎn)換中的注意事項(xiàng)。在此基礎(chǔ)上，提出了基于產(chǎn)生式規(guī)則的映射轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)方法，為了便于轉(zhuǎn)換規(guī)則的存儲與編輯、維護(hù)，利用XML語言來表達(dá)轉(zhuǎn)換規(guī)則，并將轉(zhuǎn)換規(guī)則根據(jù)轉(zhuǎn)換要素的不同構(gòu)建相應(yīng)的要素轉(zhuǎn)換模板，設(shè)計(jì)了基于規(guī)則模板的映射轉(zhuǎn)換流程。