【摘 要】
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本文将基于最小凸包的形状描述子结合长度、方向、节点度、Hausdorff距离等5个描述子作为线状对象匹配的度量指标,通过考虑不同尺度和来源的数据集中实体细节特征,构建综合相似度度量模型,对两个不同尺度道路数据集进行匹配实验,对基于最小凸包的形状描述子在提高匹配精度方面的有效性进行了分析评价。结果表明,通过本文方法,F-score值提高了4.7%,能够有效改善线实体的匹配质量。
【机 构】
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山东理工大学建筑工程学院工程学院,中国交通通信信息中心,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
【基金项目】
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中国交通通信信息中心储备项目(2018CB07),资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金资助。
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本文将基于最小凸包的形状描述子结合长度、方向、节点度、Hausdorff距离等5个描述子作为线状对象匹配的度量指标,通过考虑不同尺度和来源的数据集中实体细节特征,构建综合相似度度量模型,对两个不同尺度道路数据集进行匹配实验,对基于最小凸包的形状描述子在提高匹配精度方面的有效性进行了分析评价。结果表明,通过本文方法,F-score值提高了4.7%,能够有效改善线实体的匹配质量。
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