【摘 要】
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针对多尺度匹配中同名实体位置偏差较大,无法直接通过面积重叠法获得候选匹配的问题,本文提出了一种基于最小外包矩形(MBR)组合优化算法的多尺度面实体匹配方法。本文方法的
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉大学地球空间信息技术协同创新中心,武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室,中国科学院东北地理与农业生态研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0502204);测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研项目;测绘遥感信息工程国家重点实验室重点开放基金;航天科技联合基金~~
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针对多尺度匹配中同名实体位置偏差较大,无法直接通过面积重叠法获得候选匹配的问题,本文提出了一种基于最小外包矩形(MBR)组合优化算法的多尺度面实体匹配方法。本文方法的基本思想是通过MBR组合优化和简要的形状特征来筛选1∶1、1∶N和M∶N候选匹配,然后构建多因子人工神经网络模型来评估候选匹配。试验选取浙江省舟山市1∶2000岛礁基础数据和1∶10 000陆地基础数据中的居民地与设施面进行匹配算法的验证。结果表明,本文方法相对于基于面积重叠-神经网络的匹配方法表现出显著的优势,对存在位置偏移的匹配数据准确率和召回率分别达到了达到96.5%,达到89.0%,且能够识别所有匹配类型。
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