项目名称: 多源空间线目标全局最优化与逻辑回归匹配方法研究

项目编号: No.41401528

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 梁丹

作者单位: 浙江农林大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 多源地理空间数据集成与更新是地理信息科学的前沿课题,而空间目标匹配则是这一课题研究中的关键难题。匹配方法涉及的相似性度量指标选取与计算、阈值选取的不确定性和非一对一的复杂匹配关系,成为制约同名目标匹配技术的应用瓶颈。本项目以GIS空间线目标匹配为研究对象,研究最优化与统计回归理论在地理空间同名目标匹配中的匹配模型构建与应用。具体研究内容包括:在多源多尺度空间数据下,基于中位数的统计思想,研究现有空间数据同名线目标几何距离、方向、形状等相似度指标的稳健计算模型;基于最优化和统计回归理论,提出全局最优化与多变量逻辑回归匹配匹配模型,旨在提高同名目标匹配的正确率与查全率。研究成果为解决当今GIS应用中不同来源、不同精度的数据合并、集成、更新、变化检测等空间分析和操作中的关键问题(同名目标匹配)提供新的思路和解决方法。

中文关键词: 同名匹配目标;相似性度量;Stroke路段;最优化;逻辑回归

英文摘要: Multi-source geospatial data integration and updating is the pivotal frontier in the domain of geographical information science, and the key problem is the object matching,which is to find all sets of corresponding objects, i.e., objects that represent th

英文关键词: object matching;similarity measure;Stroke road;optimization;logistic regression

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相似性度量,即综合评定两个事物之间相近程度的一种度量。两个事物越接近,它们的相似性度量也就越大,而两个事物越疏远,它们的相似性度量也就越小。相似性度量的给法种类繁多,一般根据实际问题进行选用。常用的相似性度是有:相关系数(衡量变量之间接近程度),相似系数(衡量样品之间接近程度),若样品给出的是定性数据,这时衡量样品之间接近程度,可用样本的匹配系数、一致度等。
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