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包郵 多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)研究及其應(yīng)用
作者：張新長(zhǎng)等
開本：
B5
頁(yè)數(shù)：
276
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多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)研究及其應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030697417
- 條形碼：9787030697417 ; 978-7-03-069741-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)研究及其應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
模式識(shí)別是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象的模式進(jìn)行自動(dòng)處理和判讀。基于模式識(shí)別的制圖綜合能夠自適應(yīng)地調(diào)整制圖綜合算子中的各項(xiàng)參數(shù)，有效克服傳統(tǒng)處理方法過(guò)于依賴專家知識(shí)與約束條件的缺陷。本書系統(tǒng)闡述了基于模式識(shí)別的多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)研究，構(gòu)建了基于模式識(shí)別的多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)體系框架，并針對(duì)多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新中的"更新信息檢測(cè)、自適應(yīng)增量更新、更新信息多尺度匹配與傳遞"關(guān)鍵技術(shù)，研制了相應(yīng)的模型和算法，為空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新提供了重要的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。
多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)研究及其應(yīng)用 目錄
目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 空間數(shù)據(jù)更新 2
1.1.1 更新信息的建模 4
1.1.2 變化信息的檢測(cè) 5
1.1.3 空間沖突的檢測(cè)與處理 7
1.1.4 多尺度空間數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)更新 8
1.2 空間數(shù)據(jù)匹配 11
1.2.1 匹配策略研究 11
1.2.2 特征測(cè)度研究 14
1.3 制圖綜合 16
1.3.1 地圖綜合過(guò)程概念模式 17
1.3.2 地圖綜合操作 18
1.3.3 基于智能化方法的自動(dòng)綜合 21
1.3.4 協(xié)同綜合 23
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí) 24
1.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與方法 24
1.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在地理空間數(shù)據(jù)更新中的應(yīng)用 28
參考文獻(xiàn) 29
第2章 多尺度更新信息特征空間建模 39
2.1 地理空間數(shù)據(jù)的多尺度表達(dá) 39
2.1.1 居民地的概念與分類 39
2.1.2 城市居民地的計(jì)算機(jī)表達(dá)與形態(tài)特征 40
2.1.3 城市居民地表達(dá)的尺度差異性 42
2.2 地理空間實(shí)體變化分析 47
2.2.1 城市居民地生命周期分析 47
2.2.2 城市居民地實(shí)體的幾何特征變化分析 49
2.2.3 城市居民地實(shí)體的語(yǔ)義特征變化分析 55
2.3 更新信息特征空間的構(gòu)建 60
2.3.1 特征空間 60
2.3.2 基于圖層-實(shí)體-圖元結(jié)構(gòu)的更新信息特征空間 60
2.3.3 更新信息特征指標(biāo)的提取 61
2.4 本章小結(jié) 64
參考文獻(xiàn) 64
第3章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的更新信息檢測(cè) 66
3.1 變化區(qū)域的快速定位 66
3.1.1 現(xiàn)有的變化要素檢索方法 66
3.1.2 基于四叉樹的變化區(qū)域檢索 69
3.1.3 交互迭代的新舊要素匹配方法 71
3.1.4 變化特征指標(biāo)計(jì)算與歸一化處理 73
3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹的更新信息識(shí)別方法 74
3.2.1 算法的基本思路 74
3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹結(jié)構(gòu) 75
3.2.3 參數(shù)訓(xùn)練方法 78
3.2.4 更新信息識(shí)別方法 80
3.3 算法實(shí)現(xiàn)與分析 81
3.3.1 實(shí)現(xiàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)預(yù)處理 81
3.3.2 變化區(qū)域快速定位實(shí)驗(yàn)分析 84
3.3.3 更新信息檢測(cè)實(shí)驗(yàn)分析 84
3.4 跨比例尺新舊居民地目標(biāo)變化分析與決策樹識(shí)別算法及實(shí)現(xiàn) 85
3.4.1 多尺度新舊地圖目標(biāo)變化分析 85
3.4.2 決策樹支持下的變化信息識(shí)別模型構(gòu)建 88
3.4.3 實(shí)驗(yàn)分析及評(píng)價(jià) 92
3.4.4 結(jié)論 96
3.5 融合像元和目標(biāo)的高分辨率遙感影像建筑物變化檢測(cè)算法及實(shí)現(xiàn) 97
3.5.1 建筑物變化檢測(cè)模型構(gòu)建 97
3.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果 101
3.5.3 結(jié)果分析與討論 104
3.6 本章小結(jié) 107
參考文獻(xiàn) 108
第4章 矢量數(shù)據(jù)自適應(yīng)增量更新 110
4.1 矢量數(shù)據(jù)自適應(yīng)增量更新技術(shù)路線 110
4.2 空間對(duì)象變化檢測(cè)與增量更新 111
4.3 接邊匹配度計(jì)算與自適應(yīng)的接邊策略 112
4.3.1 接邊匹配度計(jì)算 112
4.3.2 自適應(yīng)接邊的算法 114
4.4 基于約束規(guī)則的空間沖突檢測(cè)與處理 115
4.5 應(yīng)用案例分析 115
4.6 本章小結(jié) 118
參考文獻(xiàn) 119
第5章 單要素多尺度地理實(shí)體匹配 121
5.1 多尺度地理空間實(shí)體特征分析 121
5.1.1 居民地特征差異 122
5.1.2 道路特征差異 124
5.1.3 道路引起的居民地特征變化 125
5.1.4 造成空間實(shí)體表達(dá)差異的其他因素 126
5.2 單要素匹配方法的設(shè)計(jì) 127
5.2.1 基于動(dòng)態(tài)權(quán)重模型的多尺度道路匹配 128
5.2.2 基于RVM與主動(dòng)學(xué)習(xí)的多尺度面狀居民地匹配 137
5.3 實(shí)驗(yàn)與分析 146
5.3.1 多尺度道路匹配實(shí)驗(yàn) 146
5.3.2 多尺度居民地匹配實(shí)驗(yàn) 152
5.4 本章小結(jié) 159
參考文獻(xiàn) 159
第6章 多要素輔助下的地理空間實(shí)體匹配 162
6.1 道路網(wǎng)約束下的多尺度居民地全局自適應(yīng)匹配 162
6.1.1 道路網(wǎng)眼的構(gòu)建 162
6.1.2 潛在匹配對(duì)象的獲取 163
6.1.3 基于整數(shù)規(guī)劃的全局優(yōu)化匹配方法 165
6.2 地標(biāo)輔助下的多尺度居民地匹配 166
6.2.1 適應(yīng)不同坐標(biāo)系的居民地匹配策略 167
6.2.2 居民地公共地標(biāo)的自動(dòng)獲取 167
6.2.3 地標(biāo)輔助居民地匹配 173
6.3 實(shí)驗(yàn)與分析 175
6.3.1 道路網(wǎng)約束下的多尺度居民地全局自適應(yīng)匹配實(shí)驗(yàn) 175
6.3.2 地標(biāo)輔助下的多尺度居民地匹配實(shí)驗(yàn) 180
6.4 本章小結(jié) 182
參考文獻(xiàn) 183
第7章 地圖實(shí)體匹配的時(shí)空級(jí)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建 185
7.1 地圖要素的時(shí)空級(jí)聯(lián)關(guān)系 186
7.1.1 多尺度要素級(jí)聯(lián)關(guān)系 186
7.1.2 地圖要素時(shí)空級(jí)聯(lián)模型 187
7.2 時(shí)空級(jí)聯(lián)關(guān)系的管理與應(yīng)用 188
7.2.1 基于格網(wǎng)的更新信息快速提取 188
7.2.2 多時(shí)態(tài)要素關(guān)聯(lián)關(guān)系管理與應(yīng)用 191
7.2.3 多尺度級(jí)聯(lián)關(guān)系在數(shù)據(jù)更新中的應(yīng)用 193
7.3 實(shí)驗(yàn)與分析 197
7.3.1 變化信息快速定位實(shí)驗(yàn) 197
7.3.2 多尺度要素級(jí)聯(lián)更新應(yīng)用 199
7.4 本章小結(jié) 204
參考文獻(xiàn) 204
第8章 建筑物多尺度變換 206
8.1 建筑物群組模式 206
8.1.1 建筑物群組模式定義 206
8.1.2 建筑物群組模式分類 207
8.2 空間關(guān)系計(jì)算 208
8.3 基于隨機(jī)森林的建筑物群組模式識(shí)別 211
8.3.1 基于圖的分割的潛在群組模式獲取 211
8.3.2 基于隨機(jī)森林的建筑物群組模式判別 212
8.3.3 建筑物群組模式特征描述 213
8.3.4 實(shí)驗(yàn)與分析 215
8.4 基于地圖綜合的建筑物多尺度變換 223
8.4.1 漸進(jìn)式地圖綜合方法 224
8.4.2 綜合結(jié)果與評(píng)價(jià) 226
8.4.3 建筑物多尺度表達(dá)分析 232
8.5 本章小結(jié) 235
參考文獻(xiàn) 235
第9章 多尺度城市居民地?cái)?shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新 239
9.1 更新信息傳遞的基本思路 240
9.2 更新信息傳遞的輸入數(shù)據(jù) 242
9.2.1 大比例尺更新信息 242
9.2.2 對(duì)象匹配信息 243
9.2.3 制圖綜合規(guī)則 244
9.3 面向?qū)ο笕旱母滦畔鬟f方法 246
9.3.1 總體設(shè)計(jì) 246
9.3.2 匹配對(duì)象組合 247
9.3.3 創(chuàng)建約束Delaunay三角網(wǎng) 248
9.3.4 裁剪約束Delaunay三角網(wǎng) 249
9.3.5 重建小比例尺對(duì)象 250
9.4 更新后小比例尺對(duì)象重建方法 250
9.4.1 重建過(guò)程描述 250
9.4.2 初始化解決方案 251
9.4.3 重建小比例尺對(duì)象 252
9.4.4 鄰域方案的獲取機(jī)制 254
9.4.5 鄰域方案的評(píng)價(jià) 254
9.4.6 禁忌表與終止準(zhǔn)則的確定 255
9.5 更新案例及傳遞誤差分析 255
9.5.1 聯(lián)動(dòng)更新算法的實(shí)現(xiàn) 255
9.5.2 更新信息傳遞的誤差分析 256
9.5.3 基于對(duì)象群的更新信息傳遞方法的優(yōu)勢(shì) 259
9.6 本章小結(jié) 260
參考文獻(xiàn) 261
彩圖
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 空間數(shù)據(jù)更新 2
1.1.1 更新信息的建模 4
1.1.2 變化信息的檢測(cè) 5
1.1.3 空間沖突的檢測(cè)與處理 7
1.1.4 多尺度空間數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)更新 8
1.2 空間數(shù)據(jù)匹配 11
1.2.1 匹配策略研究 11
1.2.2 特征測(cè)度研究 14
1.3 制圖綜合 16
1.3.1 地圖綜合過(guò)程概念模式 17
1.3.2 地圖綜合操作 18
1.3.3 基于智能化方法的自動(dòng)綜合 21
1.3.4 協(xié)同綜合 23
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí) 24
1.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與方法 24
1.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在地理空間數(shù)據(jù)更新中的應(yīng)用 28
參考文獻(xiàn) 29
第2章 多尺度更新信息特征空間建模 39
2.1 地理空間數(shù)據(jù)的多尺度表達(dá) 39
2.1.1 居民地的概念與分類 39
2.1.2 城市居民地的計(jì)算機(jī)表達(dá)與形態(tài)特征 40
2.1.3 城市居民地表達(dá)的尺度差異性 42
2.2 地理空間實(shí)體變化分析 47
2.2.1 城市居民地生命周期分析 47
2.2.2 城市居民地實(shí)體的幾何特征變化分析 49
2.2.3 城市居民地實(shí)體的語(yǔ)義特征變化分析 55
2.3 更新信息特征空間的構(gòu)建 60
2.3.1 特征空間 60
2.3.2 基于圖層-實(shí)體-圖元結(jié)構(gòu)的更新信息特征空間 60
2.3.3 更新信息特征指標(biāo)的提取 61
2.4 本章小結(jié) 64
參考文獻(xiàn) 64
第3章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的更新信息檢測(cè) 66
3.1 變化區(qū)域的快速定位 66
3.1.1 現(xiàn)有的變化要素檢索方法 66
3.1.2 基于四叉樹的變化區(qū)域檢索 69
3.1.3 交互迭代的新舊要素匹配方法 71
3.1.4 變化特征指標(biāo)計(jì)算與歸一化處理 73
3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹的更新信息識(shí)別方法 74
3.2.1 算法的基本思路 74
3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策樹結(jié)構(gòu) 75
3.2.3 參數(shù)訓(xùn)練方法 78
3.2.4 更新信息識(shí)別方法 80
3.3 算法實(shí)現(xiàn)與分析 81
3.3.1 實(shí)現(xiàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)預(yù)處理 81
3.3.2 變化區(qū)域快速定位實(shí)驗(yàn)分析 84
3.3.3 更新信息檢測(cè)實(shí)驗(yàn)分析 84
3.4 跨比例尺新舊居民地目標(biāo)變化分析與決策樹識(shí)別算法及實(shí)現(xiàn) 85
3.4.1 多尺度新舊地圖目標(biāo)變化分析 85
3.4.2 決策樹支持下的變化信息識(shí)別模型構(gòu)建 88
3.4.3 實(shí)驗(yàn)分析及評(píng)價(jià) 92
3.4.4 結(jié)論 96
3.5 融合像元和目標(biāo)的高分辨率遙感影像建筑物變化檢測(cè)算法及實(shí)現(xiàn) 97
3.5.1 建筑物變化檢測(cè)模型構(gòu)建 97
3.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果 101
3.5.3 結(jié)果分析與討論 104
3.6 本章小結(jié) 107
參考文獻(xiàn) 108
第4章 矢量數(shù)據(jù)自適應(yīng)增量更新 110
4.1 矢量數(shù)據(jù)自適應(yīng)增量更新技術(shù)路線 110
4.2 空間對(duì)象變化檢測(cè)與增量更新 111
4.3 接邊匹配度計(jì)算與自適應(yīng)的接邊策略 112
4.3.1 接邊匹配度計(jì)算 112
4.3.2 自適應(yīng)接邊的算法 114
4.4 基于約束規(guī)則的空間沖突檢測(cè)與處理 115
4.5 應(yīng)用案例分析 115
4.6 本章小結(jié) 118
參考文獻(xiàn) 119
第5章 單要素多尺度地理實(shí)體匹配 121
5.1 多尺度地理空間實(shí)體特征分析 121
5.1.1 居民地特征差異 122
5.1.2 道路特征差異 124
5.1.3 道路引起的居民地特征變化 125
5.1.4 造成空間實(shí)體表達(dá)差異的其他因素 126
5.2 單要素匹配方法的設(shè)計(jì) 127
5.2.1 基于動(dòng)態(tài)權(quán)重模型的多尺度道路匹配 128
5.2.2 基于RVM與主動(dòng)學(xué)習(xí)的多尺度面狀居民地匹配 137
5.3 實(shí)驗(yàn)與分析 146
5.3.1 多尺度道路匹配實(shí)驗(yàn) 146
5.3.2 多尺度居民地匹配實(shí)驗(yàn) 152
5.4 本章小結(jié) 159
參考文獻(xiàn) 159
第6章 多要素輔助下的地理空間實(shí)體匹配 162
6.1 道路網(wǎng)約束下的多尺度居民地全局自適應(yīng)匹配 162
6.1.1 道路網(wǎng)眼的構(gòu)建 162
6.1.2 潛在匹配對(duì)象的獲取 163
6.1.3 基于整數(shù)規(guī)劃的全局優(yōu)化匹配方法 165
6.2 地標(biāo)輔助下的多尺度居民地匹配 166
6.2.1 適應(yīng)不同坐標(biāo)系的居民地匹配策略 167
6.2.2 居民地公共地標(biāo)的自動(dòng)獲取 167
6.2.3 地標(biāo)輔助居民地匹配 173
6.3 實(shí)驗(yàn)與分析 175
6.3.1 道路網(wǎng)約束下的多尺度居民地全局自適應(yīng)匹配實(shí)驗(yàn) 175
6.3.2 地標(biāo)輔助下的多尺度居民地匹配實(shí)驗(yàn) 180
6.4 本章小結(jié) 182
參考文獻(xiàn) 183
第7章 地圖實(shí)體匹配的時(shí)空級(jí)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建 185
7.1 地圖要素的時(shí)空級(jí)聯(lián)關(guān)系 186
7.1.1 多尺度要素級(jí)聯(lián)關(guān)系 186
7.1.2 地圖要素時(shí)空級(jí)聯(lián)模型 187
7.2 時(shí)空級(jí)聯(lián)關(guān)系的管理與應(yīng)用 188
7.2.1 基于格網(wǎng)的更新信息快速提取 188
7.2.2 多時(shí)態(tài)要素關(guān)聯(lián)關(guān)系管理與應(yīng)用 191
7.2.3 多尺度級(jí)聯(lián)關(guān)系在數(shù)據(jù)更新中的應(yīng)用 193
7.3 實(shí)驗(yàn)與分析 197
7.3.1 變化信息快速定位實(shí)驗(yàn) 197
7.3.2 多尺度要素級(jí)聯(lián)更新應(yīng)用 199
7.4 本章小結(jié) 204
參考文獻(xiàn) 204
第8章 建筑物多尺度變換 206
8.1 建筑物群組模式 206
8.1.1 建筑物群組模式定義 206
8.1.2 建筑物群組模式分類 207
8.2 空間關(guān)系計(jì)算 208
8.3 基于隨機(jī)森林的建筑物群組模式識(shí)別 211
8.3.1 基于圖的分割的潛在群組模式獲取 211
8.3.2 基于隨機(jī)森林的建筑物群組模式判別 212
8.3.3 建筑物群組模式特征描述 213
8.3.4 實(shí)驗(yàn)與分析 215
8.4 基于地圖綜合的建筑物多尺度變換 223
8.4.1 漸進(jìn)式地圖綜合方法 224
8.4.2 綜合結(jié)果與評(píng)價(jià) 226
8.4.3 建筑物多尺度表達(dá)分析 232
8.5 本章小結(jié) 235
參考文獻(xiàn) 235
第9章 多尺度城市居民地?cái)?shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新 239
9.1 更新信息傳遞的基本思路 240
9.2 更新信息傳遞的輸入數(shù)據(jù) 242
9.2.1 大比例尺更新信息 242
9.2.2 對(duì)象匹配信息 243
9.2.3 制圖綜合規(guī)則 244
9.3 面向?qū)ο笕旱母滦畔鬟f方法 246
9.3.1 總體設(shè)計(jì) 246
9.3.2 匹配對(duì)象組合 247
9.3.3 創(chuàng)建約束Delaunay三角網(wǎng) 248
9.3.4 裁剪約束Delaunay三角網(wǎng) 249
9.3.5 重建小比例尺對(duì)象 250
9.4 更新后小比例尺對(duì)象重建方法 250
9.4.1 重建過(guò)程描述 250
9.4.2 初始化解決方案 251
9.4.3 重建小比例尺對(duì)象 252
9.4.4 鄰域方案的獲取機(jī)制 254
9.4.5 鄰域方案的評(píng)價(jià) 254
9.4.6 禁忌表與終止準(zhǔn)則的確定 255
9.5 更新案例及傳遞誤差分析 255
9.5.1 聯(lián)動(dòng)更新算法的實(shí)現(xiàn) 255
9.5.2 更新信息傳遞的誤差分析 256
9.5.3 基于對(duì)象群的更新信息傳遞方法的優(yōu)勢(shì) 259
9.6 本章小結(jié) 260
參考文獻(xiàn) 261
彩圖
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多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新技術(shù)研究及其應(yīng)用 節(jié)選
第1章 緒論 縱觀世界，目前正經(jīng)歷著一場(chǎng)快速的城市化過(guò)程。根據(jù)聯(lián)合國(guó)報(bào)告，從 2009年～2050年，預(yù)計(jì)全球的城市化水平將會(huì)從 50%上升至 69%。中國(guó)的城市化率，如果以城市人口數(shù)作為衡量的話，在 1978年～2012年，已經(jīng)從 17.92%上升至53.73%(Deng et al.，2015)。城市化的進(jìn)程從以工業(yè)化土地利用與城市開發(fā)度急劇增強(qiáng)為特征的傳統(tǒng)城市化，進(jìn)入以城鄉(xiāng)統(tǒng)籌為特征、綜合考慮生態(tài)環(huán)境要素的新型城市化過(guò)程。為實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)公共服務(wù)的勻質(zhì)化，協(xié)調(diào)城鄉(xiāng)之間的物質(zhì)流、能量流、人口流，新型城市化通過(guò)物質(zhì)代謝過(guò)程、能量傳遞過(guò)程、優(yōu)化配置過(guò)程，培育區(qū)域的自組織、自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力(牛文元， 2009)。其中，新型城市化的內(nèi)在能量來(lái)源于科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新。通過(guò)信息流的快速反饋，達(dá)到城市信息的維護(hù)與城市建設(shè)同步。形成穩(wěn)定的信息流，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字城市與智慧城市的關(guān)鍵。其中，地理空間數(shù)據(jù)作為地表現(xiàn)象的抽象集合，其動(dòng)態(tài)更新更是具有重要的實(shí)踐意義。 《測(cè)繪地理信息發(fā)展“十二五”總體規(guī)劃綱要》提出了：需要不斷地?cái)U(kuò)充基礎(chǔ)地理空間要素的類型，縮短我國(guó)地理空間數(shù)據(jù)的更新周期，逐步推進(jìn)各省市級(jí)基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新機(jī)制的構(gòu)建。我國(guó)已建成了大量數(shù)字城市地理空間框架項(xiàng)目，為保證數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢(shì)性與系統(tǒng)的運(yùn)行效率，建立數(shù)字城市的數(shù)據(jù)更新機(jī)制顯得非常重要(黃素麗， 2015)。目前，數(shù)據(jù)的更新周期如表 1.1所示。 表1.1 我國(guó)數(shù)字城市地理空間框架數(shù)據(jù)更新周期(黃素麗， 2015) 此外，在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)工程中同樣需要綜合利用各種數(shù)據(jù)獲取與處理技術(shù)，進(jìn)行地理要素的量測(cè)及其動(dòng)態(tài)變化的發(fā)現(xiàn)、識(shí)別、提取與更新(李德仁等， 2012)。構(gòu)建地理國(guó)情時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)，研究時(shí)空地理數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新與數(shù)據(jù)質(zhì)量維護(hù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多源、多尺度的地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)綜合集成與管理，顯得尤為關(guān)鍵(史文中等， 2012)。 地理空間數(shù)據(jù)更新非常復(fù)雜，需要經(jīng)歷長(zhǎng)期的實(shí)踐，其中包括了涵蓋多個(gè)方面的理論與方法，例如，數(shù)據(jù)模型演化與動(dòng)態(tài)建模、基礎(chǔ)地理要素變化的及時(shí)發(fā)現(xiàn)與自動(dòng)提取、主數(shù)據(jù)庫(kù)更新的方法、客戶數(shù)據(jù)庫(kù)更新的模式與方法、多比例尺數(shù)據(jù)的系統(tǒng)更新等。為實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢(shì)性與尺度一致性的統(tǒng)一，多尺度空間數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)更新是其中的研究難點(diǎn)與熱點(diǎn)(毋河海， 2012)。近年來(lái)，科研人員從數(shù)據(jù)模型構(gòu)建(許俊奎等， 2013a)、關(guān)鍵技術(shù)(應(yīng)荷香， 2012)以及實(shí)施機(jī)制(王艷軍和李朝奎， 2014)等不同層面展開工作，并在多尺度變化信息檢測(cè)、多尺度要素匹配、增量自動(dòng)制圖綜合(Bobzien et al.，2005；許俊奎等， 2013b)以及更新信息傳遞等研究方向取得進(jìn)展。然而，由于受到“從圖像中自動(dòng)提取變化信息”以及“大比例尺數(shù)據(jù)向小尺度數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)換等瓶頸問(wèn)題的制約，完全自動(dòng)化、無(wú)需人工干預(yù)的多比例尺空間數(shù)據(jù)級(jí)聯(lián)更新仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn)。有許多科技攻關(guān)難題有待突破，特別是在增量更新中，關(guān)于更新信息從大比例尺向小比例尺傳遞的影響機(jī)制、作用機(jī)理、質(zhì)量評(píng)價(jià)方法以及在不同的更新場(chǎng)景之下誤差的分布特征等方面的研究比較少見。 鑒于以上原因，本書以城市居民地、道路的多尺度聯(lián)動(dòng)更新作為切入點(diǎn)，重點(diǎn)研究更新信息從大尺度數(shù)據(jù)向小尺度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的過(guò)程。由于同一地物在不同比例尺下的表達(dá)具有層次性與相似性，更新信息具有結(jié)構(gòu)性與類別差異。作為對(duì)表征事物或現(xiàn)象模式進(jìn)行自動(dòng)處理和判讀的方法和理論，模式識(shí)別的自適應(yīng)、自組織特征能夠更好地適應(yīng)不同更新場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，減少人工的干預(yù)。本書結(jié)合模式識(shí)別基本理論與技術(shù)手段，構(gòu)建多尺度城市居民地更新信息的特征空間，以同尺度更新信息的檢測(cè)為立足點(diǎn)，研究更新信息在多尺度傳遞的方法、影響機(jī)制以及質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法。研究成果將有助于提高多尺度聯(lián)動(dòng)更新的智能化與自動(dòng)化水平，為數(shù)據(jù)更新的質(zhì)量評(píng)價(jià)及可靠性綜合分析提供理論與方法支持，并促進(jìn)空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)維護(hù)能力的提高。 1.1 空間數(shù)據(jù)更新 地理空間數(shù)據(jù)是 GIS的“血液”，具有強(qiáng)現(xiàn)勢(shì)性的空間數(shù)據(jù)更是保持 GIS活力的源泉。數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢(shì)性直接關(guān)系到 GIS的可持續(xù)應(yīng)用和發(fā)展(李德仁， 2002)。隨著多尺度基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)的建成，地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理的焦點(diǎn)已從數(shù)據(jù)的生產(chǎn)轉(zhuǎn)為更新。 空間數(shù)據(jù)更新也是國(guó)際學(xué)術(shù)組織感興趣的課題，國(guó)際地圖協(xié)會(huì)(International Cartographic Association，ICA)和國(guó)際攝影測(cè)量與遙感學(xué)會(huì)(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing，ISPRS)在 1999年成立了“增量空間數(shù)據(jù)更新與數(shù)據(jù)庫(kù)版本研究”聯(lián)合工作組，并組織了專題委員會(huì)。此外， ICA中的 “Generalization and Multiple Representation”委員會(huì)中有不少報(bào)告是關(guān)于多尺度聯(lián)動(dòng)更新進(jìn)展研究的討論。 在數(shù)字城市地理空間框架、地理國(guó)情普查等重大工程建設(shè)需求的推動(dòng)下，空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新研究成為了 GIS的一個(gè)新熱點(diǎn)，受到了越來(lái)越多研究人員的關(guān)注，表1.2為國(guó)家自然科學(xué)基金資助的與空間數(shù)據(jù)更新研究相關(guān)的項(xiàng)目。 表1.2 與空間數(shù)據(jù)更新相關(guān)的國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目 與此同時(shí)，研究者在空間數(shù)據(jù)更新的理論模型、關(guān)鍵技術(shù)與方法、實(shí)施機(jī)制等方面進(jìn)行了研究。在中國(guó)期刊網(wǎng)上進(jìn)行論文搜索，從 2001年～2014年，已發(fā)表與空間數(shù)據(jù)更新的論文數(shù)超過(guò) 280篇。其中專門討論空間數(shù)據(jù)多尺度聯(lián)動(dòng)更新的論文在 2011年后出現(xiàn)，并逐漸增多。中國(guó)知網(wǎng)上關(guān)于空間數(shù)據(jù)更新相關(guān)的論文數(shù)量統(tǒng)計(jì)如圖 1.1所示。 圖1.1 2002年～2014年國(guó)內(nèi)與空間數(shù)據(jù)更新有關(guān)的論文數(shù)統(tǒng)計(jì) 1.1.1 更新信息的建模 在信息化環(huán)境下實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的自動(dòng)更新，首先必須界定可能存在的更新類型，明確各更新類型的區(qū)別與特征，并在此基礎(chǔ)上確定更新信息的表達(dá)方式與存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。 其中，從數(shù)據(jù)專題內(nèi)容的角度進(jìn)行考慮，更新信息的建模包括：從地理空間數(shù)據(jù)本身的特征出發(fā)，構(gòu)建具有普適性的概念模型。 Cooper和 Peled(2001)提出了以唯一的標(biāo)識(shí)符記錄新增、刪除的更新信息，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行更新版本管理及并發(fā)處理，也有以(D，R，M，C)四元組的方式從語(yǔ)法和語(yǔ)義兩個(gè)層面描述更新信息的表達(dá)方式。基態(tài)修正模型是常用的增量更新模型，通過(guò)設(shè)置版本空間數(shù)據(jù)庫(kù)與增量信息的存儲(chǔ)方式，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間的節(jié)省以及增量信息的動(dòng)態(tài)集成(林艷等， 2012)。從地理時(shí)空數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與實(shí)踐的角度，提出復(fù)合型的基態(tài)修正時(shí)空模型(楊海蘭等， 2013)、逆基態(tài)修正模型(劉校妍等， 2014)等改進(jìn)模型，以提高數(shù)據(jù)更新及歷史數(shù)據(jù)檢索的效率。時(shí)空變化分類作為地理信息建模與更新的關(guān)鍵，對(duì)于增量信息采集、變化信息發(fā)布產(chǎn)生重要的影響(陳軍等， 2012b)，需要進(jìn)行明確的定義，并進(jìn)行形式化描述。朱華吉等(2013)提出了增量時(shí)空變化信息的計(jì)算模型，通過(guò)進(jìn)行基本增量時(shí)空變化信息的組合，分別描述單個(gè)或多個(gè)空間目標(biāo)的時(shí)空變化情況。此外，對(duì)于多尺度空間數(shù)據(jù)，變化分類模型還需要考慮由制圖綜合處理而產(chǎn)生的“偽變化”(簡(jiǎn)燦良等， 2014)。 從專題應(yīng)用的角度出發(fā)，結(jié)合變更事件特征(安曉亞等， 2012)、專題數(shù)據(jù)特殊的拓?fù)潢P(guān)系與幾何約束，構(gòu)建專題數(shù)據(jù)更新信息模型。地籍?dāng)?shù)據(jù)具有持續(xù)增量更新的需要，結(jié)合地籍管理業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，地籍時(shí)空數(shù)據(jù)更新模型需要突出地籍要素、土地利用要素與房屋的關(guān)聯(lián)性(張豐等， 2010)。因此，在確定變化類型方面，要綜合考慮空間對(duì)象的匹配關(guān)系、拓?fù)潢P(guān)系以及屬性特征(Fan et al.，2010)。對(duì)于居民地?cái)?shù)據(jù)更新，姬存?zhèn)サ?2013)提出了基于空間變化類型、動(dòng)態(tài)更新操作和圖形數(shù)據(jù)差的居民地增量信息表達(dá)模型，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行增量信息的提取。從多尺度聯(lián)動(dòng)更新的角度，居民地的更新建模還需要考慮相鄰比例尺同名居民地的關(guān)聯(lián)關(guān)系(許俊奎等，2013a)。在道路更新方面，則可以通過(guò)具體地分析道路更新的空間事件與屬性事件，定義道路的增量變化信息(張求喜等， 2009)。此外，研究人員還探討了土地利用、森林資源(高心丹和譚躍， 2013)、地下管線等專題數(shù)據(jù)的時(shí)空更新信息模型的構(gòu)建方法。 此外，從計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的角度，學(xué)者還探討了更新信息的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與傳輸方式。Badard和 Richard(2001)以 XML為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)更新信息的描述方式，并實(shí)現(xiàn)了基于 C/S架構(gòu)下各數(shù)據(jù)庫(kù)更新信息的傳輸與交換。朱華吉(2007)提出了以資源描述框架為基礎(chǔ)的空間變化信息記錄方法，以統(tǒng)一的方式實(shí)現(xiàn)了地形數(shù)據(jù)庫(kù)增量信息的建模與描述。考慮多源矢量空間數(shù)據(jù)的特征，何榕健等(2013)采用 GML數(shù)據(jù)作為載體，應(yīng)用 Socket編程技術(shù)，實(shí)現(xiàn)增量更新信息的傳遞。 由此可見，更新信息建模研究已從基于多版本管理的增量更新策略的角度，發(fā)展到顧及拓?fù)涮卣髋c事件驅(qū)動(dòng)的時(shí)空數(shù)據(jù)表達(dá)模型的構(gòu)建(張新長(zhǎng)等， 2012)，并逐步考慮多尺度要素之間的關(guān)聯(lián)。然而，在多尺度空間數(shù)據(jù)更新模型方面，主要從單個(gè)對(duì)象的角度進(jìn)行考慮，較少顧及要素組合以及圖層間的關(guān)系。此外，由于更新場(chǎng)景的多樣化，制圖綜合方法應(yīng)用的靈活性，多尺度更新信息模型需要具有更大的普適性，以滿足不同的更新場(chǎng)景與更新事件。 1.1.2 變化信息的檢測(cè) 變化信息的檢測(cè)是空間數(shù)據(jù)更新的基礎(chǔ)。由于目前采取的主要是增量更新的方法，找到局部變化的要素，進(jìn)行新增、刪除或者替換的處理，以達(dá)到保證數(shù)據(jù)現(xiàn)勢(shì)性的目的。由于地理空間數(shù)據(jù)采集與共享的方式不同，變化信息檢測(cè)方法也是多樣化的，主要可以從遙感影像數(shù)據(jù)、外業(yè)測(cè)量數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)專題數(shù)據(jù)、自發(fā)地理信息等數(shù)據(jù)源中獲取變化信息，具體如圖 1.2所示。 在變化信息的檢測(cè)中，研究人員綜合應(yīng)用了幾何指標(biāo)評(píng)價(jià)、拓?fù)潢P(guān)系檢測(cè)以及概率統(tǒng)計(jì)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等多種數(shù)學(xué)計(jì)算方法。以下分別從矢量數(shù)據(jù)、遙感影像、自發(fā)地理信息等三個(gè)方面論述變化信息檢測(cè)方面的研究進(jìn)展。 (1)從矢量數(shù)據(jù)中檢測(cè)與提取變化信息。通過(guò)比較不同時(shí)期采集的矢量數(shù)據(jù)，綜合考慮其幾何特征、屬性特征與拓?fù)涮卣鳎R(shí)別出具體的變化對(duì)象與變化類型是其中的關(guān)鍵(郭泰圣等， 2013)。中心點(diǎn)距離、節(jié)點(diǎn) Hausdorff距離、緊湊度等幾何指標(biāo)常用于實(shí)現(xiàn)同名要素匹配與變化檢測(cè)(Huang et al.，2010；Revell and Antoine，2009)。 圖1.2 變化信息的數(shù)據(jù)來(lái)源 結(jié)合概率理論，融合多種匹配指標(biāo)進(jìn)行實(shí)體匹配概率的計(jì)算(童小華等， 2007)，從而識(shí)別同名實(shí)體是一種可行的變化檢測(cè)方法。為適應(yīng)不同的更新場(chǎng)景，提高變化檢測(cè)的智能化水平，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等(許俊奎等， 2013b)智能算法在變化信息檢測(cè)中也得到了應(yīng)用。對(duì)于小比例尺空間數(shù)據(jù)的更新，為節(jié)省外業(yè)測(cè)量的成本，常使用同一地區(qū)較新的大比例尺地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行變化信息的檢測(cè)。在這種情況下，變化信息的檢測(cè)需要區(qū)分是由實(shí)際地物的變化還是受到制圖綜合處理的影響。 (2)從遙感影像中檢測(cè)與提取變化信息。遙感影像采集的周期短、更新速度快。利用遙感影像進(jìn)行變化信息的檢測(cè)與地物提取(Holland et al.，2006)，并以此為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)庫(kù)的更新對(duì)于提高數(shù)據(jù)庫(kù)的現(xiàn)勢(shì)性具有重要的作用。因此，研究人員結(jié)合各種數(shù)學(xué)模型(萬(wàn)幼川等， 2008；張劍清等， 2010)，例如，整體優(yōu)化計(jì)算、概率統(tǒng)計(jì)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、*小二乘模板匹配法、 Meanshift算法等，針對(duì)不同地物提出要素變化檢測(cè)的方法，以提高地物提取以及變化檢測(cè)的精度，滿足數(shù)據(jù)更新的需求。 Zarrinpanjeh等(2013)利用高分辨率遙感影像，提出了一種基于蟻群算法的城市道路數(shù)據(jù)變化檢測(cè)與更新的方法。 Qin(2014)則使用超高分辨率影像，綜合使用馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)分析等方法檢測(cè)建筑物數(shù)據(jù)的變化。 SAR影像(Cetinkaya and Basaran
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