CN108304559A - 一种区域地理空间数据融合方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区域地理空间数据融合方法，包括以下步骤：一、地理空间要素选取原则；包括唯一性原则、几何精度原则、现势性原则、比例尺适合原则和坐标系相同原则；二、地理空间矢量数据集成；三、地理空间矢量数据融合；（1）同名实体的匹配和识别；（2）地理空间矢量数据几何位置融合；（3）地理空间矢量数据属性融合。地理空间矢量数据融合研究从不同数据源，不同数据精度和不同数据模型的地理空间矢量数据中抽取所需要的信息，按照用户新的应用需求构建新的空间数据，这不仅能降低地理数据的生产成本，加快现有地理信息更新速度，对提高现有地理空间数据质量也具有重要的意义。

Description

一种区域地理空间数据融合方法

技术领域

本发明涉及一种融合方法，具体是一种区域地理空间数据融合方法。

背景技术

与地理空间矢量数据融合研究内容相关的是地图合并，最早的GIS环境下地图合并始于20世纪80年代中期，为了提高两部门的数据质量，消除误差以及交换属性和实体信息，美国地质测量局(USGS)和美国人口调查局合作进行了地图合并技术的研究，并成功开发了世界上第一个地图制图自动合并系统，之后许多学者进行了相应的研究。Cobb等讨论了美国矢量数据标准格式文件VPF之间的合并技术，Walter和Fritsch研究了欧洲地理数据文件GDF和德国地形图空间数据库ATKIS的合并技术，侧重讨论了两类图中道路实体的匹配问题。Filin和Doytsher研究了线状地形要素的合并技术；Lemarie和Raynal提出应建立一个通用的地理数据库合并工具库。1996年地图合并技术被美国UCGIS列为十个优先研究的课题之一“数据采集和集成”中的主要研究子课题。

GIS软件供应商也开始逐步提供用于地图合并的操作或工具，像Arc/Info中的MATCHCOVER，TRANSFER等命令。1990年GIS/Trans公司推出了基于ArcInfo的地图合并系统GIS/T-Conflate；而后1998年ESEA公司也推出了自己的地图合并系统ECS。

美国陆军工程研究与开发中心所属的测绘工程中心在2003财年申请了名为“地理空间信息集成与生产工具(GIIGT)”的研究计划。该计划的目的是生产一种工具，用于集成、管理和开发利用多源影像、要素和高程数据，实现相关地理信息的“最佳组合”。该项目研究和开发的重点是空间数据的集成和管理，它与国防部、工业界和大学的其它相关研究是配套的，目的是通过为指挥官、士兵和决策者提供所有关联地理空间数据的“最佳组合”，从而具备超级战场环境感知能力，卓越的机动能力和高比例的存活率。这种能够提供最佳地理空间信息的能力，使得广大的地面指挥员不管是在国内还是在国外、不管是作战还是救灾，都能做到“运筹帷惺，决胜千里”。其中有一项子项目“地理空间特征融合”，该子项目就是要开发一些软件工具，使用户能够在多个数据集之间进行矢量特征表示法的自动匹配和链接，从多渠道为用户提供“最好的空间和属性信息”。由此看出矢量数据融合是这种“最佳组合”研究内容的关键部分之一。

位于Stennis航天中心的海军研究实验室的数字制图、海图和大地测量组承担了“地理空间数据库(GIDB)”项目。项目目标是综合地理空间数据库的源数据，包括矢量特征数据、影像数据、地形数据及3D或4D数据。其Agent框架可用于完成连续地、自动地更新数据库，合并被集成的数据、监控增加到数据库中的数据质量。Agent被分为许多类，其中，集成Agent用于将新数据融合到现有的数据库模式中。它能智能地分析数据模式，决定以下的情况：(1)是否现存的数据库类包含新数据；(2)是否有非常相似的数据库类，新数据很容易就可以转换为此数据库拥有的格式；(3)数据库模式应该有计划地、自动地扩展为处理新数据格式。融合Agen七研究当数据库要更新时，能连续地、循环地检查融合中存在的问题。原始数据融合组件的集成对于确保用户可以得到最好质量的数据是非常重要的。2002年完成了集成Agent原型的设计与实现，融合Agent原型于2003年完成。美国陆军的“地形科学基础研究计划”最近已经设定了地理信息科学研究的重点领域，即在更高的认知层次上，探索空间数据和信息的融合问题，以帮助理解战场空间环境对军事作战的影响。

国内目前还没有针对矢量数据融合的系统研究文献。但针对矢量数据融合某些方面有一些探讨。张桥平在其博士发明《地图数据库合并技术的研究》中指出：地图数据库合并是指在同名实体匹配的基础上，调整相关地物实体的几何位置，实现同一地区不同来源地图数据库的集成和信息融合。但是该技术主要研究同名实体的匹配与数据合并研究，而且更注重于讨论自动匹配与合并的算法研究，即更注重于几何位置的融合。地图数据库合并技术在解决空间数据的垂直集成以及基于特征的空间信息融合问题上显示了它的独特优势，但对于语义信息在实体匹配和合并过程中有什么作用没有过多讨论。邓慷慷提出了基于平差原理的图形合并方法，该方法不仅能较大程度地消除空间数据差异，而且较好地保持了原有实体的特征，但也没有涉及语义信息的融合。

近年来，受计算机科学引入本体的启发，地理信息科学领域的学者们逐渐认识到本体对于本学科的影响，地理本体的研究逐步得以展开。很多研究从信息本体这个角度展开了对基于语义的地理信息共享和互操作、地理信息检索以及地理信息的集成和服务。这些成果可以借鉴到基于本体的语义数据融合研究。从目前来看，对于地理本体的研究，关注的主要是地理本体的属性特征，还缺乏对空间特征的关注。而拓扑、几何、方位、位置和部分一整体关系等空间特征对于地理本体的构建也应该起到重要的影响，因此，必须对地理本体所特有的空间特征予以足够的关注。目前还没有基于地理本体匹配的系统研究。

综上所述，国外军方对于矢量数据融合的研究从理论基础到技术工具都投入了相当的财力、物力。国内对于地理空间矢量数据的融合，往往只侧重于某些方面，或是针对某一特定的需要，采用特定的方法去解决特定的问题，但这些方法不具有通用性。因此，本发明提供一种区域地理空间数据融合方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种区域地理空间数据融合方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种区域地理空间数据融合方法，包括以下步骤：

一、地理空间要素选取原则；包括唯一性原则、几何精度原则、现势性原则、比例尺适合原则和坐标系相同原则；

二、地理空间矢量数据集成；数据集成包括空间基准的统一、数据模型的统一、语义编码的统一；数据集成通过数据交换、直接访问、数据互操作和本体集成四种方式实现多源数据的有机集中；

三、地理空间矢量数据融合；

地理空间矢量数据融合包括几何位置的融合和属性数据的融合；融合应包括两个过程：一是实体匹配，找出同名实体；二是将匹配的同名实体进行几何位置与属性数据的融合；

（1）同名实体的匹配和识别：一般步骤为：对于调整图中的每一点，先确定其在参照图中的候选匹配集，里面包含若干个可能匹配的实体，选取实体的某些空间信息作为筛选候选匹配集的指标依据，这些指标将最为相似的实体确定为匹配实体；

（2）地理空间矢量数据几何位置融合：对同名实体的几何位置进行融合，首先要对数据源的几何精度进行评估，根据几何精度，融合应分两种情况进行讨论；对于几何精度近似的数据源，应该分点、线、面来探讨融合的方法；线状物体的融合可采用特征点融合法和缓冲区算法；

（3）地理空间矢量数据属性融合。

作为本发明进一步的方案：同名实体的匹配的途径主要包括3种：①几何匹配，通过计算几何相似度来进行同名实体的匹配；其中，几何匹配又分为度量匹配、拓扑匹配、方向匹配；②语义匹配，通过比较候选同名实体的语义信息进行匹配；③组合匹配，在匹配过程中，往往单一方法的匹配难以达到理想的匹配效果，而将几种方法联合起来进行匹配。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

地理空间矢量数据融合研究从不同数据源，不同数据精度和不同数据模型的地理空间矢量数据中抽取所需要的信息，按照用户新的应用需求构建新的空间数据，这不仅能降低地理数据的生产成本，加快现有地理信息更新速度，对提高现有地理空间数据质量也具有重要的意义。

附图说明

图1为区域地理空间数据融合方法的流程图。

图2为区域地理空间数据融合方法中数据匹配分类示意图。

图3为区域地理空间数据融合方法中矢量数据的几何位置和属性的融合的流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

请参阅图1-3，一种区域地理空间数据融合方法，包括以下步骤：

一、地理空间要素选取原则；

同一区域不同来源的空间矢量数据，要涉及到相同要素的重复表示问题，应综合取舍；一般有以下原则：唯一性原则、几何精度原则、现势性原则、比例尺适合原则、坐标系相同原则等等，但有时为了突出某种专题要素，或为了适应某种需要，应视具体情况综合取舍；

（1）唯一性原则：在多源数据中，只有一种数据源具有所需要的地理信息数据，则直接从该数据中提取。例如，数字地形图和数字海图的融合，两种图的精度都很高，但由于图的用途不同，描述的侧重点不同。数字地形图侧重于对陆地信息(如等高线、测量控制点、居民地)的描述，对海洋要素的描述要概略一些；数字海图则侧重于海洋要素(如等深线、水文、海底地貌及底质)的描述，如水深是海图表示的重要内容之一，而在地形图中没有此要素的表示。因此，融合后数据中的水深要素只能从海图中选取。

（2）几何精度原则：对数据源的几何精度分析包括平面几何精度和高程精度、用于定向的各方位元素等等内容。例如地形图和旅游图的融合，地形图的精度要高，对于地形图中满足要求的要素，则直接进行提取。

（3）现势性原则：对不同的数据源，要分析其内容的现势性。资料截至日期决定了内容的现势性，但是，有些资料没有截至日期，只能从出版日期来推算。如果还有其它同类的资料，比如遥感影像，可以用来进行比较，以便做出正确的判断。最终要从多源地理信息数据中选择现势性好的数据源。

（4）比例尺适合原则：地图的比例尺决定着内容的详细程度。地图比例尺相近，其内容详细程度表示也相近。数据融合时要从多源地理空间数据中选择比例尺相近的数据源。

（5）坐标系相同原则：不同的数据源，往往采用不同的的大地坐标系和地图投影，融合时应尽量从多源地理空间数据中选择坐标系相同的数据源，以尽量减少数据转换带来的误差。

二、地理空间矢量数据集成；

数据集成是数据融合的基础。数据集成包括空间基准的统一、数据模型的统一、语义编码的统一。数据集成通过数据交换、直接访问、数据互操作和本体集成四种方式实现多源数据的有机集中。针对数据融合的目的，空间索引的建立，图形实体表达方式一致化都是必不可少的内容。

三、地理空间矢量数据融合；

地理空间矢量数据融合是一个比较复杂的过程，包括几何位置的融合和属性数据的融合。融合应包括两个过程：一是实体匹配，找出同名实体；二是将匹配的同名实体进行几何位置与属性数据的融合。

（1）同名实体的匹配和识别：同名实体指两个数据集中反映同一地物或地物集的空间实体，同名实体在不同来源的地图中通常都存在着差异，这种差异是由于制图误差，不同应用目的或不同人的解释差异以及制图综合等因素的影响而产生的。同名实体的识别或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。实体匹配、简而言之，是判断两个实体是否相同或者相似，同时给出两者相似度的过程。一般步骤为：对于调整图中的每一点，先确定其在参照图中的候选匹配集，里面包含若干个可能匹配的实体，选取实体的某些空间信息作为筛选候选匹配集的指标依据，这些指标将最为相似的实体确定为匹配实体。例如现有两幅不同来源的存在一定差异的图：图A的实体集为{a1，a2，...，am}，图B的实体集为{bl，b2，...，bn}，两幅图的实体个数可能并不相等，实体匹配的目的就是要确定其中一幅图的实体在另一幅图中对应的同名实体。它是地理空间矢量数据融合的关键技术之一。

由于矢量空间数据语义信息丰富，拓扑关系复杂以及匹配时还要考虑几何形状和位置差异，矢量空间数据匹配的途径主要包括3种：①几何匹配，通过计算几何相似度来进行同名实体的匹配；其中，几何匹配又分为度量匹配、拓扑匹配、方向匹配。②语义匹配，通过比较候选同名实体的语义信息进行匹配；③组合匹配，在匹配过程中，往往单一方法的匹配难以达到理想的匹配效果，而将几种方法联合起来进行匹配；

（2）地理空间矢量数据几何位置融合：对相同坐标系和相近比例尺的数据而言，由于技术、人为或数据转换等因素，数据的表示和精度会有差别，为了有效地利用这些有差异的几何位置数据，需要对不同数据源的几何位置数据进行融合；对同名实体的几何位置进行融合，首先要对数据源的几何精度进行评估，根据几何精度，融合应分两种情况进行讨论。如果一种数据源的几何精度明显高于另一种，则应该取精度高的数据，舍弃精度低的数据。对于几何精度近似的数据源，应该分点、线、面来探讨融合的方法。点状物体的合并较为简单，面状物体的融合主要涉及边界线的融合，可参照线状物体的合并进行。线状物体的融合可采用特征点融合法和缓冲区算法；

（3）地理空间矢量数据属性融合：地理要素数据属性的差异通过地理要素语义融合来消除。在两个不同数据集中的同一个地理实体，不仅有不同的几何形状差异，也有不同的属性结构和语义描述方法。例如道路在车辆导航数据中被描述为编码、名称、等级、路面、车道、中间隔离带、行使方向、设计行驶速度等，同样一条道路在地形图上被描述为编码、名称、等级、路面、桥梁、涵洞和路堤坡度等；

为了完善新数据的属性，往往综合利用多种数据源补充属性项和属性值。如果新数据所需要的属性在不同的数据源中存在，可通过两个数据源中同名地理实体的匹配和识别将同名实体识别出来，再采用数据融合的方法进行属性的补充和完善。这样，通过数据融合就使得一个数据集在保持原来的特点的基础上在某些质量指标上得到了提高(如现势性、属性信息、数据完整性)。属性融合往往和几何位置的融合结合起来进行，在进行几何位置融合的同时，按照数据融合的目的从两种数据源中抽取所需的属性组成新的属性结构，按照语义转换方法对属性值进行转换。融合后新数据不仅改变了属性结构，也从两个数据集中继承了属性内容。如图3所示，{al，a2，a3}，{bl，b2}为匹配上的不同来源的同名道路，不仅具有不同的几何位置，而且具有不同的属性项。经过数据融合，生成新的道路{Cl，C2，C3，C4}。新的道路融合了原有数据的关键点，丰富了属性信息。

上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (2)

1.一种区域地理空间数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

一、地理空间要素选取原则；包括唯一性原则、几何精度原则、现势性原则、比例尺适合原则和坐标系相同原则；

二、地理空间矢量数据集成；数据集成包括空间基准的统一、数据模型的统一、语义编码的统一；数据集成通过数据交换、直接访问、数据互操作和本体集成四种方式实现多源数据的有机集中；

三、地理空间矢量数据融合；

地理空间矢量数据融合包括几何位置的融合和属性数据的融合；融合应包括两个过程：一是实体匹配，找出同名实体；二是将匹配的同名实体进行几何位置与属性数据的融合；

（1）同名实体的匹配和识别：一般步骤为：对于调整图中的每一点，先确定其在参照图中的候选匹配集，里面包含若干个可能匹配的实体，选取实体的某些空间信息作为筛选候选匹配集的指标依据，这些指标将最为相似的实体确定为匹配实体；

（2）地理空间矢量数据几何位置融合：对同名实体的几何位置进行融合，首先要对数据源的几何精度进行评估，根据几何精度，融合应分两种情况进行讨论；对于几何精度近似的数据源，分点、线、面来探讨融合的方法；线状物体的融合采用特征点融合法和缓冲区算法；

（3）地理空间矢量数据属性融合。

2.根据权利要求1所述的区域地理空间数据融合方法，其特征在于，同名实体的匹配的途径主要包括3种：①几何匹配，通过计算几何相似度来进行同名实体的匹配；其中，几何匹配又分为度量匹配、拓扑匹配、方向匹配；②语义匹配，通过比较候选同名实体的语义信息进行匹配；③组合匹配，在匹配过程中，往往单一方法的匹配难以达到理想的匹配效果，而将几种方法联合起来进行匹配。