【摘 要】
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居民地是地图上基础的地理要素之一,是地图表达的重要内容。多尺度居民地匹配是指对不同来源数据中的同名居民地实体进行识别关联的过程,可以广泛应用于地图缩编、数据融合、变化检测和更新。针对多尺度居民地的复杂匹配问题,提出一种顾及空间邻域特征的匹配方法,该方法利用Delaunay三角网,通过空间邻域簇将不同尺度中的复杂匹配实体划分到闭合域中,得到多对多匹配候选要素集。同时充分顾及居民地的几何特征和拓扑特征
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居民地是地图上基础的地理要素之一,是地图表达的重要内容。多尺度居民地匹配是指对不同来源数据中的同名居民地实体进行识别关联的过程,可以广泛应用于地图缩编、数据融合、变化检测和更新。针对多尺度居民地的复杂匹配问题,提出一种顾及空间邻域特征的匹配方法,该方法利用Delaunay三角网,通过空间邻域簇将不同尺度中的复杂匹配实体划分到闭合域中,得到多对多匹配候选要素集。同时充分顾及居民地的几何特征和拓扑特征,利用Relief-F算法来确定不同相似度特征的权重值,然后计算面状居民地的自身特征相似度和空间邻域相似
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