【摘 要】
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相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景
【机 构】
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中国地质大学(武汉)信息工程学院; 哈尔滨工业大学(深圳)计算机学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0602204);中央高校基本科研业务费专项资金(CUG160226);地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2013-Z-4-1);测绘遥感信息工程国家重点实验室资助项目(13I02);国家自然科学基金(41401443,41671400);湖北省自然科学基金重点项目(2015CFA012)~~
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相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。
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