一種基於mrs-mm目標匹配模型的空間實體增量提取方法
2023-09-19 21:08:00
一種基於mrs-mm目標匹配模型的空間實體增量提取方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法。通過將兩個年份的數據進行疊置分析，採用MRS-MM匹配模型進行目標匹配，從空間實體變更行為的角度判斷實體在時空變化過程中呈現的變化類型，包括實體新增、實體滅失、實體圖形變化和實體屬性變化，通過設計的增量信息提取算法根據變化類型實現空間資料庫的增量信息提取，解決了當前土地利用和城鄉地籍資料庫增量更新中遇到的增量包難以獲取的問題。本發明技術實現方法簡單，對兩個年份的空間資料庫進行有效的管理，計算機自動處理，人機互動少，節約了時間，提高了工作效率，在土地利用、地籍等空間資料庫的增量更新領域中應用前景非常廣泛。
【專利說明】—種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於空間數據匹配和增量更新領域。尤其涉及一種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法。
【背景技術】
[0002]隨著空間資料庫的發展及普及，我國各類空間資料庫的建設取得了很大的成就，然而各類資料庫的現勢性得不到保證，現勢性是空間資料庫的生命力，空間資料庫主流的更新方式增量更新是解決空間資料庫現勢性的有效手段，如何快速有效的從最新版本資料庫中提取出增量信息，完成空間資料庫的增量更新是空間資料庫發展的關鍵問題。
[0003]目前，關於空間資料庫的增量更新國內外學者均有研究，Bukauskas(2003)、Effenberg(1996)和Lin M Y(1998)等研究了資料庫的目標匹配和增量更新問題，由於研究領域不一致，採取的匹配算法和增量更新方法不具備共性，本發明試圖解決國土領域內的空間資料庫的目標匹配和增量信息提取的問題。周曉光(2005)討論了基於拓撲關係的地籍資料庫增量更新問題，通過分析地塊的拓撲關係利用多種操作算子實現宗地的更新，但這種方法在宗地歷史回溯機制方面沒有得到很好的處理，給後來的宗地糾紛調查帶來隱患。李蘇(2008)通過建立「三庫一體」更新方式，即現勢庫、歷史庫、變更庫來實現地籍信息的動態更新，但是該種更新方式忽略了地籍數據的拓撲一致性和屬性邏輯一致性的誤差問題，極易造成數據拓撲關聯錯誤和數據冗餘。Ye Y(2013)提出的多尺度空間資料庫(Mult1-Scale Spatial Database)自動增量更新方法能夠實現空間資料庫的增量更新,但在空間要素匹配算法設計中存在鬆散過濾、漏匹配問題，匹配準確度不夠高。
[0004]傳統的空間數據更新主要採用測繪獲取數據，人工在ArcMap中進行編輯操作更新，不支持計算機一體化處理，且存在拓撲關係雜亂，一致性維護缺失等缺陷，更新完成後，需要重新進行拓撲關係檢查、修改，另外人工操作更新費時費力，而且易出錯。
【發明內容】
[0005]本發明的目的是克服現有技術的不足，提出一種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法。
[0006]一種基於 MRS-MM(Mult1-Rules Supported Matching Model)目標匹配模型的空間實體增量提取方法的步驟如下:
[0007]I)從兩個不同年份的空間資料庫中分別抽取空間實體的圖層信息，在ArcGIS系統裡調用空間分析模塊中的疊置功能，將兩個不同年份的圖層進行疊置分析，並對疊置後的結果集進行預處理，消除邏輯錯誤，並進行渲染；
[0008]2)構建MRS-MM多規則目標匹配模型，該模型包含語義匹配算法、全局標識碼匹配算法和幾何匹配算法；依次遍歷每一塊空間實體對象，根據空間實體對象的空間和屬性的特性選擇對應匹配算法，
[0009]首先選擇全局標識碼匹配算法判斷，
[0010]空間數據引擎機制會為每個空間實體分配一個全局唯一的標識碼，該標識碼不會改變，不同年份資料庫中的同一個空間實體的標識碼不變，這為前後兩個年份資料庫中的數據匹配帶來便利，即通過比較兩個空間實體的全局標識碼即可判斷出該空間實體的變更行為是新增還是滅失，若判斷出空間實體的變更行為，則進行下一個空間實體的判斷；
[0011]若判斷不出，則選擇語義匹配算法判斷，根據空間實體的屬性特徵進行過濾，語義匹配通過判斷空間實體欄位值的空缺、一致性，判斷關鍵欄位的相似性及元數據的異同；若判斷不出，則選擇幾何匹配算法判斷，
[0012]幾何匹配採用形狀相似度、面積相似度和方向相似度三個相似指標來加權計算兩個空間要素的總體匹配度，空間數據幾何相似度度量理論即採用多角度測算的方式來衡量空間目標的匹配相似度；
[0013]3)根據匹配結果確定空間實體的變更類型，採用設計的增量信息提取算法進行增量信息的提取，將提取出來的結果存在更新層和更新過程層中，壓縮打包形成空間信息的增量包。
[0014]所述的幾何匹配算法具體為:引入空間數據幾何相似度度量理論即採用多角度測算的方式來衡量空間目標的匹配相似度，引入形狀描述因子ω和ν來度量兩個空間圖形的形狀相似度；採用面積疊置率作為指標，通過比較面積疊置率的大小來判斷兩個空間圖形的面積相似程度；再計算出方向相似度，最後通過加權計算兩個匹配的空間目標的形狀、面積、方向三個向量值得出總體匹配度；
[0015]2.1)形狀相似度計算
[0016]採用形狀描述因子ω和ν來度量兩個空間圖形的形狀相似度，定義圖形M和圖形N的ω和ν分別ωΜ，νΜ, ωΝ, νΝ，其中:
【權利要求】
1.一種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法，其特徵在於它的步驟如下: 1)從兩個不同年份的空間資料庫中分別抽取空間實體的圖層信息，在ArcGIS系統裡調用空間分析模塊中的疊置功能，將兩個不同年份的圖層進行疊置分析，並對疊置後的結果集進行預處理，消除邏輯錯誤，並進行渲染； 2)構建MRS-MM多規則目標匹配模型，該模型包含語義匹配算法、全局標識碼匹配算法和幾何匹配算法；依次遍歷每一塊空間實體對象，根據空間實體對象的空間和屬性的特性選擇對應匹配算法， 首先選擇全局標識碼匹配算法判斷， 空間數據引擎機制會為每個空間實體分配一個全局唯一的標識碼，該標識碼不會改變，不同年份資料庫中的同一個空間實體的標識碼不變，這為前後兩個年份資料庫中的數據匹配帶來便利，即通過比較兩個空間實體的全局標識碼即可判斷出該空間實體的變更行為是新增還是滅失，若判斷出空間實體的變更行為，則進行下一個空間實體的判斷； 若判斷不出，則選擇語義匹配算法判斷，根據空間實體的屬性特徵進行過濾，語義匹配通過判斷空間實體欄位值的空缺、一致性，判斷關鍵欄位的相似性及元數據的異同；若判斷不出，則選擇幾何匹配算法判斷， 幾何匹配採用形狀相似度、面積相似度和方向相似度三個相似指標來加權計算兩個空間要素的總體匹配度，空間數據幾何相似度度量理論即採用多角度測算的方式來衡量空間目標的匹配相似度； 3)根據匹配結果確定空間實體的變更類型，採用設計的增量信息提取算法進行增量信息的提取，將提取出來的結果存在更新層和更新過程層中，壓縮打包形成空間信息的增量包。
2.根據權利要求所述的一種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法，其特徵在於所述的幾何匹配算法具體為:引入空間數據幾何相似度度量理論即採用多角度測算的方式來衡量空間目標的匹配相似度，引入形狀描述因子ω和V來度量兩個空間圖形的形狀相似度；採用面積疊置率作為指標，通過比較面積疊置率的大小來判斷兩個空間圖形的面積相似程度；再計算出方向相似度，最後通過加權計算兩個匹配的空間目標的形狀、面積、方向三個向量值得出總體匹配度； 2.1)形狀相似度計算 採用形狀描述因子ω和V來度量兩個空間圖形的形狀相似度，定義圖形M和圖形N的ω和V分別ωΜ，νΜ, ωΝ, νΝ，其中:r M M MM -1tγΝΝΝN iT CO = co , c0.C0.ω? ca 二 Co, Co, CO ■…ω- ν μ 和M L I ； 2 7 3 7 k/2\ 』 N L 1; 2; 3, k/2」』Vn為M和N的坐標，ω k/dnwk/2分別為圖形M、N各邊長向量，k為邊數較少的多邊形邊數，M和N之間的形狀分歧度定義為:
其中，I Vm-VnI和
指代向量的歐氏距離，經過多次試驗，屮和~均為0.5，ω和ν均作歸一化計算，通過計算得到O < d(M，N)shape < 1，得出形狀相似度為: sim(M，N) shape = 1-d (M, N)shape，0 < sim(M, N) shape < I (2)； 2.2)面積相似度計算 面積相似度採用面積疊置率作為指標，通過比較面積疊置率的大小來判斷兩個空間圖形的面積相似程度，面積疊置率CR指兩個空間圖形的重合部分面積與各自面積的比率，定AS義為面積相似度sim(M，N)area為CR，
其中，Λ S為兩個圖形的重合部分面積，S(X)為圖形X的面積，CR大於O且小於1，當CR趨向於O時，兩個時刻的圖形越相似，反之兩個圖形差異越大，當CR為I時，兩個圖形完全相等，設定誤差e的值； 使S(A)-AS ( e，得出面積相似度為:
其中 S(A)-AS ≤e ； 2.3)方向相似度計算 空間要素的方向以圖形M、N最小外界矩形較長的邊長軸，與相鄰邊形成的夾角為方向角，定義d(M，N)direct為1? — δΝ|/π，dM, 分別為圖形M、N的方向角，方向相似度可以定義為:
2.4)總體匹配度計算 總相似度是通過加權計算兩個匹配的空間圖行的形狀、面積、方向三個向量值得出，其中，設定[G1, θ2, θ3]τ，[C1，C2，C3]T分別表示圖形M、N的形狀、面積和方向三個向量，定義d(M，N)為Μ、N的分歧度，sim (Μ, N)為Μ、N的相似度，則圖形Μ、Ν的幾何相似性可以運用該公式來表不: sim(Μ, N) = l-d(M, N)(5) 採用加權的Minkowski距離來度量d (Μ, N),則(5)可以轉化為:
其中，f取值2，Uj為權係數，並且Efz1Uj = 1，I Qj-CjI是經過歸一化後的值，是圖形M和N中第j個分量的分歧度，其中j = 1,2,3,0 < I Θ J-Cj sim0時,則可判斷圖形M、N匹配，當sim(M, N) < sim0,判斷圖形Μ、N不匹配。
3.根據權利要求1所述的一種基於MRS-MM目標匹配模型的空間實體增量提取方法，其特徵在於所述的步驟3)包括: 3.1)將兩個不同年份的宗地層CADAtl、CADAt2進行疊置分析，生成疊合層，疊合層將兩個年份的圖形信息和屬性信息分別進行疊加，Attri (M)、Attri (N)為待比較的圖形M和N的屬性； 3.2)遍歷疊合層中的最小單元圖斑，最小單元是指兩個時點之間的要素對象疊加所形成的最小面對象的集合； 3.3)設最小面對像為Obj (D)，D為最小面對像。首先判斷目標屬性Attri (N)是否存在，若Attri (N)不存在，則空間實體的變更行為是滅失，將要素X存放在更新過程層文件； 3.4)若D對象中的Attri (M)、Attri (N)都存在，計算圖形M和N的面積疊置率，若D與Nj面積疊置率在誤差e值內，可認為兩個圖形是相同沒有變化的，Nj為N中第j個分量的分歧度；再對比Attri (M)與Attri (N)的屬性值是否等值，若等值，則圖形屬性均沒有發生變化，認定兩圖形無變化；若屬性值不同，則判定為圖形無變化，此時將圖形N寫進更新層文件，將圖形M寫進更新過程層文件； 3.5)若D對象中的Attri (M)、Attri (N)都存在，但D與Nj面積疊置率在誤差e值外，則判定為圖形發生變更，將N圖形信息寫入更新層信息文件，將圖形M寫進更新過程層文件； 3.6)最後將更新層信息文件和更新過程層信息文件分別轉化成VCT交換格式文件，最後封裝打包，形成地籍數據增量包。
【文檔編號】G06F17/27GK104182456SQ201410325399
【公開日】2014年12月3日 申請日期:2014年7月9日 優先權日:2014年7月9日
【發明者】杜震洪, 張豐, 劉仁義, 曹洋洋 申請人:浙江大學