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      基于矢量數(shù)據(jù)的道路網(wǎng)變化檢測(cè)算法研究

      2012-09-28 01:19:02沙玉坤
      測(cè)繪通報(bào) 2012年9期
      關(guān)鍵詞:道路網(wǎng)變化檢測(cè)快照

      沙玉坤,趙 榮,沈 晶,梁 勇

      (1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東泰安271018;2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院,北京100039)

      基于矢量數(shù)據(jù)的道路網(wǎng)變化檢測(cè)算法研究

      沙玉坤1,2,趙 榮2,沈 晶2,梁 勇1

      (1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東泰安271018;2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院,北京100039)

      通過(guò)對(duì)地圖矢量數(shù)據(jù)之間自動(dòng)變化檢測(cè)方法之三元組算法的研究,利用圖形差( 、圖形被差(/),圖形交(∩)數(shù)據(jù),構(gòu)建基于三元組的變化檢測(cè)模型,并根據(jù)三元組集合算法中元素的?與??,自動(dòng)檢測(cè)出線狀矢量數(shù)據(jù)的新增、消失、延長(zhǎng)、縮短、形變等5種變化類型的檢測(cè)結(jié)果,最后以青海省雜多縣、玉樹縣地區(qū)的道路網(wǎng)為試驗(yàn)數(shù)據(jù),獲得道路網(wǎng)變化檢測(cè)結(jié)果,驗(yàn)證算法的合理性。

      矢量數(shù)據(jù);變化檢測(cè);三元組;變化類型

      一、引 言

      變化檢測(cè)技術(shù)是基于計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng),對(duì)不同時(shí)段目標(biāo)或現(xiàn)象狀態(tài)發(fā)生的變化進(jìn)行識(shí)別、分析,包括變化檢測(cè)、變化定位、變化區(qū)分及起因分析等的關(guān)鍵技術(shù),是目前數(shù)字圖像處理與理解領(lǐng)域內(nèi)的前沿分支。按照不同的應(yīng)用和數(shù)據(jù)源,將變化檢測(cè)劃分為4類:新影像和老影像間的變化檢測(cè)、新影像和老地圖間的變化檢測(cè)、新地圖和老地圖間的變化檢測(cè),以及多源數(shù)據(jù)和老地圖/影像間的變化檢測(cè)。目前研究?jī)?nèi)容多集中在影像間的變化檢測(cè)[1],這種變化檢測(cè)方法有圖像差值法、圖像比值法、圖像回歸法、主分量分析法和分類后比較法。而對(duì)用地圖與地圖之間矢量數(shù)據(jù)變化檢測(cè)的研究很少[2]。從現(xiàn)有的變化檢測(cè)方法和相關(guān)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn):矢量數(shù)據(jù)變化檢測(cè)算法較少,并大多存在漏檢問題[3],而且矢量數(shù)據(jù)的變化檢測(cè)缺乏合適的變化檢測(cè)模型和理論基礎(chǔ)。

      本文在研究不同時(shí)態(tài)空間特征實(shí)體疊加差的基礎(chǔ)上,利用圖形差( 、圖形被差(/)、圖形交(∩)組建集合的方法,建立矢量數(shù)據(jù)三元組的變化檢測(cè)模型,并對(duì)檢測(cè)結(jié)果從整體性和綜合性等方面進(jìn)一步劃分變化類型。最后通過(guò)對(duì)青海西部(雜多—玉樹地區(qū))道路網(wǎng)的試驗(yàn),統(tǒng)計(jì)分析了雜多—玉樹地區(qū)道路網(wǎng)的時(shí)態(tài)變化,檢驗(yàn)了該算法的合理性。

      二、變化檢測(cè)

      本文從兩個(gè)不同時(shí)態(tài)的整個(gè)區(qū)域要素圖形的完整性出發(fā),將空間要素的t1時(shí)刻與t2時(shí)刻進(jìn)行比對(duì),找出t1~t2時(shí)段間,哪些空間要素發(fā)生了變化,但是并不需要先挖掘出具體的哪個(gè)要素發(fā)生了哪種變化事件,即忽略掉單個(gè)空間實(shí)體的變化事件。以同一區(qū)域內(nèi)所有要素為出發(fā)點(diǎn),將不同歷史時(shí)期的快照數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),通過(guò)相關(guān)組合條件得到持續(xù)狀態(tài)下的空間要素,將變化的空間要素與未變化的空間要素徹底分離,并劃分變化類型[4-5]。

      1.變化檢測(cè)方法

      目前基于矢量匹配檢測(cè)的算法仍不成熟,主要利用集合的觀點(diǎn),通過(guò)快照對(duì)比將圖形差( 、圖形被差(/)、圖形交(∩)組成約束條件來(lái)研究和判斷目標(biāo)的變化。

      定義1:設(shè)G1、G2分別為目標(biāo)Oi在t1和t2時(shí)刻的空間圖形,G1G2為那些屬于G1但在G2不再存在的空間圖形,即消失的那部分圖形,稱為負(fù)差,用{e|∈G1且?(e∈G2)}表示。

      定義2:設(shè)G1、G2分別為目標(biāo)Oi在t1和t2時(shí)刻的空間圖形,G1/G2則代表增加的圖形部分,即正差,用{e|∈G2且?(e∈G1)}表示。

      定義3:設(shè)G1、G2分別為目標(biāo)Oi在t1和t2時(shí)刻的空間圖形,G1∩G2則代表G1與G2的公共部分或不變部分,即交,用{e|e∈G1且e∈G2}表示。

      如圖1所示,若將目標(biāo)Oi在t1和t2時(shí)刻的圖形G1、G2投影到同一空間上,G1與G2之間存在著差、被差、交3種關(guān)系。為便于討論,記G1G2為α,G1/G2為 γ,G1∩G2為 β,形成了基于“”、“/”、“∩”的目標(biāo)快照差三元組描述模型

      采用目標(biāo)快照差三元組描述模型,首先對(duì)線目標(biāo)的快照差進(jìn)行正則集合運(yùn)算和判斷,分別判斷三元組的取值為空或非空,剔除實(shí)際不存在的情況,并排除幾何圖形保持不變的情況,得出6種具有實(shí)際意義的線目標(biāo)快照差類型,如表1前6項(xiàng)所示。

      圖1 線狀目標(biāo)的快照差

      表1 線目標(biāo)的快照差類型

      在顧及語(yǔ)義的基礎(chǔ)上,將其劃分為新增(? ? ??)、消失(?? ? ?)、延長(zhǎng)(? ??

      ??)、縮短(?? ?? ?),并且將(?? ? ??)與(?? ?? ??)歸結(jié)為變形變化,所以將利用新增、消失、延長(zhǎng)、縮短、變形等5種變化[6]對(duì)道路網(wǎng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

      2.變化檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)步驟

      根據(jù)以上的變化檢測(cè)算法,在 Visual Studio 2005的開發(fā)環(huán)境下構(gòu)建試驗(yàn)系統(tǒng),完成了對(duì)道路的變化檢測(cè)。其實(shí)現(xiàn)步驟如下。

      1)通過(guò)CreateFeatureBuffer新建緩沖要素,待緩沖要素個(gè)數(shù)達(dá)到某一閾值后,利用空間分析工具分別提取圖形差、圖形交、圖形被差的Layer圖層。

      2)構(gòu)造一個(gè)查詢過(guò)濾 QueryFilter對(duì)象通過(guò)Search方法來(lái)返回要素游標(biāo),該游標(biāo)的NextFeature屬性返回IFeature接口可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖形差、圖形交、圖形被差3個(gè)Layer圖層中Feature要素的遍歷,并生成差、交、被差3個(gè)集合。

      3)提取差、交、被差3個(gè)Layer上不重復(fù)的Feature,組成temp臨時(shí)集合。

      4)利用temp臨時(shí)集合中的每一個(gè)要素,分別遍歷差、交、被差3個(gè)集合,提取出3個(gè)集合中??的要素。

      5)根據(jù)式(1)可以得到每個(gè)要素不同的變化類型。

      6)在map中顯示變化檢測(cè)結(jié)果。變化檢測(cè)技術(shù)路線如圖2所示。

      三、變化檢測(cè)應(yīng)用實(shí)例及結(jié)果分析

      本試驗(yàn)采用1∶25萬(wàn)的青海西部(雜多—玉樹地區(qū))兩個(gè)時(shí)期(2000年、2007年)的道路網(wǎng)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù),從整個(gè)區(qū)域要素圖形的完整性出發(fā),將道路網(wǎng)的2000年與2007年進(jìn)行比對(duì),找出8年間的變化要素,但并不考慮單個(gè)空間實(shí)體的變化事件。筆者在這里利用基于目標(biāo)差、被差和交的三元組描述方法,通過(guò)對(duì)三元組集合中算子的空或非空來(lái)判斷變化檢測(cè)類型。

      由于精度的要求和方便統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)雜多—玉樹所在地區(qū)分成了3幅圖幅進(jìn)行變化檢測(cè)和類型分析,根據(jù)道路網(wǎng)屬性表中的GB屬性劃分道路等級(jí)后,其變化檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。

      通過(guò)圖3可以看出,雜多—玉樹地區(qū)變化類型長(zhǎng)度排序:形變>新增>消失>縮短>延長(zhǎng)。

      可以通過(guò)表2得出雜多—玉樹地區(qū)新舊兩個(gè)歷史時(shí)期道路網(wǎng)中發(fā)生變化的各等級(jí)公路情況。

      圖2 變化檢測(cè)技術(shù)路線流程圖

      圖3 道路網(wǎng)各變化類型長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)柱狀圖

      1)新增變化的各等級(jí)公路為:國(guó)家干線公路,縣、鄉(xiāng)及其他公路,小路,鄉(xiāng)村路,省干線公路;變化長(zhǎng)度為:國(guó)家干線公路>縣、鄉(xiāng)及其他公路>小路>鄉(xiāng)村路>省干線公路。

      2)消失變化的各等級(jí)公路為:鄉(xiāng)村路,省干線公路,小路,縣、鄉(xiāng)及其他公路;變化長(zhǎng)度為:鄉(xiāng)村路>省干線公路>小路>縣、鄉(xiāng)及其他公路。

      3)延長(zhǎng)變化的各等級(jí)公路為:鄉(xiāng)村路,省干線公路,小路,縣、鄉(xiāng)及其他公路;變化長(zhǎng)度為:鄉(xiāng)村路>省干線公路>小路>縣、鄉(xiāng)及其他公路。

      4)縮短變化的各等級(jí)公路為:小路,草繪縣、鄉(xiāng)及其他公路,國(guó)家干線公路,縣、鄉(xiāng)及其他公路;變化長(zhǎng)度為:小路>草繪縣、鄉(xiāng)及其他公路>國(guó)家干線公路>縣、鄉(xiāng)及其他公路。

      5)形變變化的各等級(jí)公路為:省干線公路,國(guó)家干線公路,縣、鄉(xiāng)及其他公路,小路,草繪縣、鄉(xiāng)及其他公路,鄉(xiāng)村路,大車路;變化長(zhǎng)度為:省干線公路>國(guó)家干線公路>縣、鄉(xiāng)及其他公路>小路>草繪縣、鄉(xiāng)及其他公路>鄉(xiāng)村路>大車路。

      而雜多—玉樹地區(qū)變化類型長(zhǎng)度排序:形變>新增>消失>縮短>延長(zhǎng),說(shuō)明該地區(qū)對(duì)于修建和改造道路的投入越來(lái)越大,這也與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展成正比。

      表2 變化類型與各級(jí)道路變化長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)表 m

      四、總 結(jié)

      本文提出建立的利用目標(biāo)快照差的三元組描述模型,可以從全要素的角度解決矢量圖形變化檢測(cè)的問題,其優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)在以下3個(gè)方面:① 參與集合構(gòu)成的3部分要素互不包含,彼此獨(dú)立,且共同構(gòu)成了時(shí)空目標(biāo)的全集,完全剖析了時(shí)空目標(biāo)的變化[7];②從集合運(yùn)算的結(jié)果來(lái)看,集合運(yùn)算是同維數(shù)的圖形計(jì)算,只需判斷計(jì)算結(jié)果為空或非空即可,而無(wú)需從理論上分析集合運(yùn)算可能產(chǎn)生低維數(shù)的圖形;③對(duì)于參與集合運(yùn)算的對(duì)象來(lái)說(shuō),分別對(duì)道路網(wǎng)目標(biāo)快照差進(jìn)行分類,滿足了GIS數(shù)據(jù)庫(kù)中不同地物要素類型的變化分類。另外這種方法是從目標(biāo)要素的整體性上出發(fā),省略了對(duì)單個(gè)目標(biāo)要素變化事件的研究,提高了變化檢測(cè)的效率。對(duì)于基于矢量數(shù)據(jù)變化檢測(cè)方法的研究,今后應(yīng)進(jìn)一步深入研究目標(biāo)要素的變化模式和變化類型的劃分方法,并且建立對(duì)多目標(biāo)、不同類型實(shí)體的變化檢測(cè)模型,從而使矢量數(shù)據(jù)變化檢測(cè)效率更高、應(yīng)用范圍更廣。

      [1] 陳軍,王東華,商瑤玲,等.國(guó)家1∶50000數(shù)據(jù)庫(kù)更新工程總體設(shè)計(jì)研究與技術(shù)創(chuàng)新[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2010, 39(1):7-10.

      [2] 陳軍,趙仁亮,王東華.基礎(chǔ)地理信息動(dòng)態(tài)更新技術(shù)體系初探[J].地理信息世界,2007,5(5):4-9.

      [3] 李宇光,李連營(yíng),李清泉,等.基于柵格化思想的矢量電子地圖幾何變化檢測(cè)[J].地理空間信息,2010,8(1):142-146.

      [4] 陳軍,李志林,蔣捷,等.基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)的持續(xù)更新問題[J].地理信息世界,2004,2(5):1-5.

      [5] 朱華吉.基于多級(jí)模式的地形數(shù)據(jù)庫(kù)變化信息發(fā)布方法[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2006,25(1):32-35.

      [6] 陳軍,周曉光.基于拓?fù)渎?lián)動(dòng)的增量更新方法研究——以地籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)為例[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2008,37(3):322-337.

      [7] CHRISTOPHE C,BIN J.An Integrated Representation of Spatial and Temporal Relationships between Evolving Regions[J].Journal of Geographical Systems,2001,3(4):411-428.

      Research on Change Detection Algorithm of Road Network Based on Vector Data

      SHA Yukun,ZHAO Rong,SHEN Jing,LIANG Yong

      0494-0911(2012)09-0029-03

      P208

      B

      2011-10-25

      中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(7771025)

      沙玉坤(1986—),男,山東泰安人,碩士生,主要研究方向?yàn)?S集成、空間數(shù)據(jù)處理。

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