基于拓扑与空间相似性的土地利用数据自动更新方法研究

发布时间：2017-11-21 22:15

  本文关键词：基于拓扑与空间相似性的土地利用数据自动更新方法研究

  更多相关文章： 土地利用 原生事件 次生事件 自动更新 公共边 特征点融

【摘要】：空间数据更新是保证数据成果现势性的重要手段,高效率、高质量、可持续的空间数据更新方法一直是国内外学者研究的热点。由于年度变化信息数据量大、任务时间紧迫,导致每年的土地利用数据更新都成为一项耗时、耗力的繁杂工作。改进现有的基本需要人工操作的数据库更新方法,提高土地利用数据库更新自动化水平,具有重要的现实意义。本文在分析现有空间数据库更新方法的基础上,结合土地利用数据库的特性与实际需求,拟从以下几个方面对自动化更新方法进行研究。第一,地理事件的检测与表达是实现空间数据库自动更新的关键,本文基于拓扑关系与空间对象相似性度量指标,结合土地利用数据的拓扑一致性约束、语义逻辑约束以及拓扑语义约束进行基于变化信息的地理事件检测。定义“原生事件”和”次生事件”来描述地理事件之间的衍生关系以及进行事件的形式化表达。第二,针对土地利用数据库更新中变化图斑与数据库对应图斑公共边界不重合的问题,提出一种基于空间位置相似性、长度相似性和方向相似性的公共边评价模型对该问题进行检测,并采取特征点融合的方法进行公共边无缝处理以确保更新数据成果质量。第三,基于上述的地理事件检测与公共边不重合问题的处理提出一套完整的土地利用数据库自动更新流程。从拓扑、空间相似性以及语义逻辑一致性等角度出发,进行基于变化信息的原生事件和次生事件的判断与形式化表达,根据地理事件的类型采取对应的更新操作算子实现数据库的自动更新。最后,将本文提出的土地利用数据库的自动更新方法应用到土地利用管理信息系统中进行测试,并与现有的需要人为干预的更新结果进行对比,验证该方法的可行性和有效性。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P208

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本文编号：1212489