基于多源POI数据的匹配融合方法研究

摘要

随着早期Google Earth、互联网瓦片地图带给人们的新鲜感逐渐下降,电子地图仅满足浏览需求或者作为背景的时代已经过去,人们对地理位置服务提出了更高的需求,地图也亟需融入到大众的日常生活中。
　　POI数据是网络电子地图的最重要内容,也是互联网位置服务的立足之本。由于互联网上的POI数据来源不一,采集与处理过程各不相同,从而导致了这些数据在空间位置、属性信息以及丰富程度上存在着一定的差异,因此如何有效地消除数据间的不一致性,并把它们组织成一套内容准确、可供用户使用的数据成为了当前研究的热点,本文针对目前多源POI数据融合过程中存在着效率低下且精度难以保障等问题,首先对当前国内外相关部门与互联网电子地图网站各自的POI数据分类体系进行了分析和研究,对当前存在的不同分类体系进行了融合处理,最后提出了一种基于网格划分自动提取控制点的多源POI位置纠正方法,有效地提高了多源POI空间位置融合的精度和效率。论文具体内容有几下几点:
　　(1)首先对互联网多源数据产生的背景及原因进行了分析总结,然后针对多源数据融合技术的国内外研究状况做了论述和对比。
　　(2)重点介绍了多源空间数据融合的几种方法,包括基于坐标几何位置的变换模型和地理实体的匹配过程,基于分类分级和属性编码方式以及文本相似度的计算方法,对方法的特点和不足做了分析与研究。
　　(3)介绍了一种互联网地图 POI数据的自动提取技术,通过研究互联网 POI数据的特点和Html网页内容的组织形式,编程实现了POI的自动解析与提取;在研究国内外大型地图网站POI兴趣点分类体系的基础上,结合其优缺点建立了一套较为完善的POI分类体系。
　　(4)针对目前多源数据融合过程中使用传统控制点选取方法存在着效率低下且精度难以保障等问题,提出了一种基于网格划分自动提取控制点的多源POI位置纠正方法,采用中文语义匹配的方式自动获取每个网格内的控制点与精度检核点,通过多项式变换与粗差剔除过程计算出相应网格内的坐标变换系数,实现了不同源数据在空间位置上的“吻合”,最后对计算结果进行了精度评价。
　　(5)最后以上海市售票点数据为例做了相关实验,实验结果达到了预期的效果,具有较高的准确度和效率。

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1 引言

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容

1.4 本文的结构安排

2 多源空间数据融合基本方法

2.1几何位置的融合

2.2属性信息的融合

3 数据获取与分类处理

3.1 数据获取

3.2 多源POI数据分类体系融合

4 基于网格划分的多源POI位置纠正

4.1地理范围网格划分

4.2控制点与检核点自动提取

4.3控制点粗差过滤

4.4坐标变换计算

4.5实验结果

5 总结

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果

附录A POI分类体系表