基于Conflation的多尺度居民地和道路网整合理论与应用

论文摘要

在城市地理信息系统数据库建设和空间分析应用中，经常需要用到同一地区不同比例尺的地理空间数据。但是由于这些数据往往都存在着不同程度的位置和几何形状的差异，所以我们需要进行数据整合才能更好的满足应用需求。数字合并——Conflation是实现多尺度空间数据整合的关键技术。居民地和道路网是地形图的主要表示内容，所以居民地和道路网的合并计算是地理空间数据库整合的重要方面。基于Conflation的多尺度居民地和道路网的整合研究对建立地理空间数据库合并的主要技术框架有着重要的意义，它将增强并丰富空间数据库的服务能力。本文首先利用ArcGIS的空间平差方法(仿射变换方法、边缘匹配方法以及Rubber Sheeting技术)和数字合并工具实现了某矿区两种不同比例尺地形图中同名居民地和道路网实体的几何合并和属性合并，并给出了ArcGIS的Conflation应用实例。实例表明ArcGIS的数字合并方法在一定程度上解决了不同尺度居民地和道路网的整合问题，对实际应用有一定的指导作用。通常数字环境下的居民地和道路网合并遵循自动探测同名实体和同名实体匹配的合并过程，所以匹配技术是关键。本文在分析最小二乘原理的基础上提出数字合并最小二乘匹配方法。其中详细介绍了基于X、Y坐标的最小二乘坐标匹配方法以及基于两点距离函数和P诺码理论的最小二乘点匹配方法，并依托实例对最小二乘坐标匹配方法进行了质量评定。实例表明当位于两幅不同比例尺地形图中的同名居民地群之间服从线性变换的关系时，利用坐标匹配一阶变换的方法就可基本实现两个居民地群的匹配；而当它们之间是非线性关系时，须进行高阶多项式坐标匹配或分区域匹配才能达到较好的匹配效果。最后总结论文的研究内容及结论，并提出不足之处和进一步改进和完善的方面。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 综述
• 1.1 多源空间数据整合理论
• 1.1.1 多源空间数据特性分析
• 1.1.2 多源空间数据库的整合理论和技术
• 1.1.3 空间数据库整合的对象和程序
• 1.1.4 空间数据库整合的技术要求
• 1.1.5 多源空间数据库整合成果质量评价
• 1.2 GIS空间目标综合
• 1.3 多尺度居民地和道路网整合的目的和意义
• 1.4 本论文研究内容及组织结构
• 第二章 数字合并方法体系
• 2.1 数字合并概述
• 2.2 地图合并
• 2.2.1 基于人口普查数据与地理空间数据的地图合并过程
• 2.2.2 基于同名点拓扑关联的图形数据合并方法
• 2.3 地图数据库合并
• 2.3.1 地图数据库合并技术研究的范畴
• 2.3.2 地图数据库合并技术与其它已有相关技术的区别和联系
• 2.3.3 地图数据库合并技术的研究内容
• 2.3.4 地图数据库的合并过程
• 2.3.5 地图数据库合并中的同名实体匹配技术
• 2.3.6 地图数据库合并技术应用实例
• 2.4 CONFLATION组件的发展
• 2.5 ARCGIS的数字合并功能
• 第三章 ARCGIS数字合并技术与应用分析
• 3.1 ARCGIS的构成及优点
• 3.1.1 ArcGIS构成
• 3.1.2 ArcGIS优点
• 3.2 ARCGIS中的数字合并技术与应用
• 3.2.1 利用ArcGIS的空间平差方法实现同名实体的匹配
• 3.2.2 利用conflation tools人机交互式的实现同名实体匹配
• 3.2.3 属性合并
• 第四章 数字合并最小二乘匹配方法及质量评定
• 4.1 最小二乘匹配概述
• 4.2 将X坐标和Y坐标分别建立误差方程的最小二乘坐标匹配模型
• 4.2.1 坐标匹配一阶变换
• 4.2.2 坐标匹配二阶变换
• 4.2.3 最小二乘坐标匹配质量评定
• 4.3 基于两点距离函数建立误差方程的最小二乘点匹配模型
• 4.3.1 最小二乘点匹配模型的建立
• 4.3.2 质量评定
• 4.4 基于P诺码理论的最小二乘点匹配模型
• 第五章 结论和展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 硕士期间参加的科研项目和发表论文