改进Hausdorff距离及其在多尺度道路网匹配中的应用

摘要

空间数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同尺度的数据匹配是其非常重要的一个部分.对于尺度差异较大的空间数据而言,同名实体在几何、属性和拓扑结构等方面存在较大差异,已有的融合多指标的匹配算法并不适用.在进行数据匹配时,非匹配对象还会对同名实体形成干扰,匹配效果不能满足要求.针对多尺度数据匹配存在的问题和难点,在分析不同Hausdorff距离算法适用性的基础上,提出加权临近边中位数Hausdorff距离算法.利用宿城区不同尺度的道路网数据对所提算法进行验证,结果表明,所提算法能够适应不同尺度的数据匹配,具有较高的匹配准确率.