CN101794447B

CN101794447B - 一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法

Info

Publication number: CN101794447B
Application number: CN2010101203128A
Authority: CN
Inventors: 李道亮; 朱广明; 陈英义
Original assignee: China Agricultural University
Current assignee: China Agricultural University
Priority date: 2010-03-08
Filing date: 2010-03-08
Publication date: 2012-06-20
Anticipated expiration: 2030-03-08
Also published as: CN101794447A

Abstract

本发明公开了一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法，包括以下步骤：将土地整理区的规划设计图导入PDA/GPS设备中，对规划设计图中的线状地物进行矢量化提取，将提取后的各个线状地物曲线作为参考曲线，记为C_p；利用PDA/GPS设备生成并提取现场线状地物的专题图，将生成的各个线状地物作为图像曲线，记为C_r；在参考曲线C_p上遍历所有与图像曲线C_r匹配的曲线，记为C_p ^k；对C_r进行粗略匹配和精确匹配，得到最佳匹配曲线C_p ^k，计算C_p ^k与Cr上控制点间的距离，判断距离是否在施工要求的误差范围内。本发明能够准确、及时的判断施工工程的数量和位置等是否与最初的规划设计图一致，进而提供真实、可靠的土地整理项目区的基础信息。

Description

一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法

技术领域

本发明涉及土地整理线状地物监管技术领域，特别涉及一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法。

背景技术

在土地整理项目的实施过程中，现场调查在每一个管理环节中都发挥重要的作用。而传统的现场调查方法无法实现项目区与图件的实时联动，导致调查工作的质量和效率不能满足要求，具体表现在不能准确、及时的判断施工工程的数量和位置等是否与最初的规划设计图一致，尤其对整理区线状地物的判读上存在很大误差。进而无法提供真实、可靠的土地整理项目区的基础信息，无法对项目区的工程进行有效地监管。而移动计算技术的发展，特别是移动GIS技术，GPS、PDA的广泛应用，为土地整理项目的实施监管提供了新方法、新思路。

土地整理项目工程施工后的线状地物可能与规划图上的地物形式千差万别，而且地物的施工过程中，很有可能不是按照规划图从一端到另一端进行施工，而是从中间的某一部分开始施工，这样该如何判断已施工的部分是规划图上的哪一部分，从而进行比较呢？确定已施工部分是规划图上相对应地物的哪一部分后，如何进行位置偏移分析？

而线状工程大多情况是项目只完成了一部分，而规划图中的线状工程是一条完整的曲线，所以重点是从PDA/GPS设备中提取出来的线状专题图中的曲线(较短)和规划图中的参考曲线(较长)的匹配问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的是提供一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法，以解决不能准确、及时的判断施工工程的数量和位置等是否与最初的规划设计图一致，尤其对整理区线状地物的判读上存在很大误差。进而无法提供真实、可靠的土地整理项目区的基础信息的问题。

(二)技术方案

一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法，包括以下步骤：

S1：将土地整理区的规划设计图导入PDA/GPS设备中，对所述规划设计图中的线状地物进行矢量化提取，将提取后的各个线状地物曲线作为参考曲线，记为C_p；

S2：在土地整理区现场，利用PDA/GPS设备生成并提取线状地物的专题图，将生成的各个线状地物作为图像曲线，记为C_r；

S3：在S1中的参考曲线C_p上遍历所有与S2中生成的图像曲线C_r匹配的曲线，记为C_p ^k，匹配方式如下：

在C_p上按照首尾顺序选取基准点；

在基准点后面一个合理的像素范围δ内，δ∈(0.8-1.2)×l_r，计算每个点与基准点的直线距离并比较这些距离与d_r的大小；

如果只有一个点的直线距离与d_r相等，则该点与基准点之间的曲线段就是C_p ^k；

如果有多个点与基准点的直线距离与d_r相等，则将多个候选曲线中曲线长度与l_r最近的那段曲线选取为C_p ^k；

如果找不到与基准点的直线距离和d_r相等的点，则在C_p上沿着曲线长度找到与基准点的曲线距离为l_r的像素点，将此像素点与基准点之间的曲线段选取为C_p ^k，

其中，所述d_r为C_r上首尾端点间的直线距离，l_r为C_r上首尾端点间的曲线长度；

S4：在所述

上取n个点P₁，P₂……P_n，在C_r上取n个点P₁′，P₂′……P_n′，取X坐标相同的P_i和P_i′为一对控制点，其中i和n为整数，1≤i≤n，然后选取两对控制点，计算的刚体变换参数(R，t，k)，对C_r进行刚体变换，由计算的刚体变换参数得到映射曲线C_r′，并计算C_r′与

之间的距离，所述C_r′与

之间的距离为所述n对控制点间直线距离的平均值，将所述平均值最小的

作为C_r的粗略匹配曲线，其中，R代表旋转矩阵，t代表平移向量，k代表比例系数；

S5：将S4得到的粗略匹配曲线集合

中的所有曲线与C_r进行精确匹配，将相似度最大的

确定为最佳匹配曲线，匹配过程如下：

将通过粗匹配过程得到的曲线集合

中的一条记为曲线A，将C_r记为曲线B；

获取曲线A和B的外包络矩形，所述矩形端点坐标对为：(minX_A，minY_A)，(maxX_A，maxY_A)，(minX_B，minY_B)和(maxX_B，maxY_B)；

将B平移至与A的一端起点相同的位置，使坐标(minX_A，minY_A)和(minX_B，minY_B)点重合；

从这一起点开始沿X方向在A的外包络矩形∪B的外包络矩形的范围内做间距为Δx平行于Y方向的扫描线；

第i条扫描线ΔX_i与A和B相交，将曲线A和B的差异距离表示为：ΔL_i＝|L_Bi-L_Ai|，其中L_Ai和I_Bi分别为曲线A和B到X轴的垂直距离；

按以下公式计算A和B在i×Δx处的相似度：

S ({Δx}_{i}) = 1 - \frac{| L_{B} ({Δx}_{i}) - L_{A} ({Δx}_{i}) |}{\max (L_{B} ({Δx}_{i}), L_{A} (Δ x_{i}))}

按以下公式进行统计计算，得出A和B的几何图形相似度：

Sim (B, A) = \frac{1}{M} Σ_{i = 1}^{M} 1 - \frac{| L_{B} ({Δx}_{i}) - L_{A} ({Δx}_{i}) |}{\max (L_{B} ({Δx}_{i}), L_{A} ({Δx}_{i}))}

其中M为扫描线的数量，Δx为扫描线的间隔值；

S6：计算S5中最佳匹配曲线C_p ^k与C_r上控制点间的距离的平均值，判断所述平均值是否在施工要求的误差范围内。

其中，所述步骤S4中从n对控制点中选取两对控制点，选取的两对控制点间隔距离在n/2以上。

(三)有益效果

本发明通过PDA/GPS手持设备在土地整理区现场实时生成的线状地物的专题图与导入到设备中的规划设计图作对比，能够准确、及时的判断施工工程的数量和位置等是否与最初的规划设计图一致，减小对整理区线状地物的判读上存在的很大误差，进而提供真实、可靠的土地整理项目区的基础信息。同时实现了土地整理项目中对线状地物的有效监管，具有实时性、快捷性、准确性等优点，也大大提高了现场调查人员的工作效率，节省了工作量和时间。

附图说明

图1是根据本发明的基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法的流程图。

具体实施方式

本发明提出的基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法，结合附图和实施例说明如下。

如图1所示，步骤S1，将土地整理区的规划设计图导入PDA/GPS设备中，对所述规划设计图中的线状地物进行矢量化提取，将提取后的各个线状地物曲线作为参考曲线，记为C_p，其中线状地物一般为土地整理区的道路，沟渠等。

步骤S2，在土地整理区现场，利用PDA/GPS设备生成并提取线状地物的专题图，将生成的各个线状地物作为图像曲线，记为C_r。

步骤S3，在S1中的参考曲线C_p上遍历所有与S2中生成的图像曲线C_r匹配的曲线，记为C_p ^k，匹配方式如下：

在C_p上按照首尾顺序选取基准点；

其中，所述d_r为C_r上首尾端点间的直线距离，l_r为C_r上首尾端点间的曲线长度，曲线长度用曲线上像素点个数表示。

步骤S4，在所述C_p ^k上取n个点P₁，P₂......P_n，在C_r上取n个点P₁′，P₂′......P_n′，取X坐标相同的P_i和P_i′为一对控制点，其中i和n为整数，1≤i≤n，然后选取两个控制点，计算的刚体变换参数(R，t，k)，对C_r进行刚体变换，由计算的刚体变换参数得到映射曲线C_r′，并计算C_r′与C_p ^k之间的距离，所述C_r′与C_p ^k之间的距离为所述n对控制点间直线距离的平均值，将所述平均值最小的C_p ^k作为C_r的粗略匹配曲线，其中，R代表旋转矩阵，t代表平移向量，k代表比例系数。平面刚体变换(R，t，k)中包含4个变换参数(θ，tx，ty，k)，其中：θ为逆时针旋转角度，tx和ty分别为沿x，y正方向的位移量，k为比例系数。所以利用曲线间的两对控制点，即4个控制点提供的4个条件约束，根据4个控制点的x、y坐标值列出方程组。由获得的控制点的坐标值就可以将4个变换参数完全确定下来。其中，选取的两对控制点间隔距离在n/2以上。

步骤S5，将S4得到的粗略匹配曲线集合

中的所有曲线与C_r进行精确匹配，将相似度最大的

确定为最佳匹配曲线。

相似度是心理认知与推理的核心之一，可以促进记忆、推理、分类、判断等认知加工与经验的形成，为后来的情景迁移做出判断和决策。相似度认知理论主要有距离观、特征结合观、结构组合观以及特征结构综合观4种，其中Tversky提出的特征集合观相似性认知理论认为，两个对象A与B的相似度由特征集合A∩B，A-B与B-A共同确定，其比率模型为：

S (A, B) = \frac{f (A \cap B)}{f (A \cap B) + αf (A - B) βf (B - A)}

α≥0，β≥0(1)

根据公式(1)的描述，结合线状地物外包络矩形的概念，确定以下的精确匹配算法流程：

将通过粗匹配过程得到的曲线集合

中的一条记为曲线A，将C_r记为曲线B；

第i条扫描线ΔX_i与A和B相交，将曲线A和B的差异距离表示为：ΔL_i＝|L_Bi-L_Ai|，其中L_Ai和L_Bi分别为曲线A和B到X轴的垂直距离；

按以下公式计算A和B在i×Δx处的相似度：

S ({Δx}_{i}) = 1 - \frac{| L_{B} ({Δx}_{i}) - L_{A} ({Δx}_{i}) |}{\max (L_{B} ({Δx}_{i}), L_{A} (Δ x_{i}))}

按以下公式进行统计计算，得出A和B的几何图形相似度：

Sim (B, A) = \frac{1}{M} Σ_{i = 1}^{M} 1 - \frac{| L_{B} ({Δx}_{i}) - L_{A} ({Δx}_{i}) |}{\max (L_{B} ({Δx}_{i}), L_{A} ({Δx}_{i}))}

其中M为扫描线的数量，Δx为扫描线的间隔值。

步骤S6，计算S5中最佳匹配曲线C_p ^k与C_r上控制点间的距离的平均值，判断所述平均值是否在施工要求的误差范围内。控制点间的距离为施工的现状地物与原规划设计图中的位置偏移量。判断偏移的大小与规划设计要求的误差范围，若距离的大小在误差范围内，则认为土地整理区线状地物的施工情况符合规划设图的要求与预期，若距离的大小超过误差范围，则认为土地整理区线状地物的施工情况不符合规划设计图的要求和预期，施工的位置、长度等不符合要求。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims

1.一种基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

在C_p上按照首尾顺序选取基准点；

在基准点后面一个合理的像素范围δ内，δ∈(0.8-1.2)×1_r，计算每个点与基准点的直线距离并比较这些距离与d_r的大小；

S4：在所述C_p ^k上取n个点P₁，P₂......P_n，在C_r上取n个点P₁′，P₂′......P_n′，取X坐标相同的P_i和P_i′为一对控制点，其中i和n为整数，1≤i≤n，然后从n对控制点中选取两对控制点，计算刚体变换参数(R，t，k)，对C_r进行刚体变换，由计算的刚体变换参数得到映射曲线C_r′，并计算C_r′与C_p ^k之间的距离，所述C_r′与C_p ^k之间的距离为所述n对控制点间直线距离的平均值，将所述平均值最小的C_p ^k作为C_r的粗略匹配曲线，其中，R代表旋转矩阵，t代表平移向量，k代表比例系数；

S5：将S4得到的粗略匹配曲线集合

中的所有曲线与C_r进行精确匹配，将相似度最大的

确定为最佳匹配曲线，匹配过程如下：

将通过粗匹配过程得到的曲线集合

中的一条记为曲线A，将C_r记为曲线B；

第i条扫描线ΔX_i与A和B相交，将曲线A和B的差异距离表示为：ΔI_i＝|I_Bi-L_Ai|，其中L_Ai和L_Bi分别为曲线A和B到X轴的垂直距离；

按以下公式计算A和B在i×Δx处的相似度：

按以下公式进行统计计算，得出A和B的几何图形相似度：

其中M为扫描线的数量，Δx为扫描线的间隔值；

S6：计算S5中最佳匹配曲线

与C_r上控制点间的距离的平均值，判断所述平均值是否在施工要求的误差范围内。

2.如权利要求1所述的基于移动计算的土地整理线状地物匹配方法，其特征在于，所述步骤S4中从n对控制点中选取两对控制点，选取的两对控制点间隔距离在n/2以上。