褚喆 毛川

摘要：隨著測繪技術(shù)的發(fā)展，地理空間數(shù)據(jù)的分辨率和精度越來越高，數(shù)據(jù)的覆蓋范圍和數(shù)據(jù)量也越來越大，全國范圍內(nèi)各種類型、各種用途的地理空間數(shù)據(jù)已達到海量規(guī)模，對空間數(shù)據(jù)進行高效率和高可靠性的數(shù)據(jù)更新的需求越來越迫切，在數(shù)據(jù)更新或數(shù)據(jù)融合過程中通常需要判斷圖斑之間的相似性。另外，在變更調(diào)查信息套合、違法用地分析等國土業(yè)務(wù)中，也需要判斷圖斑之間的相似性從而判斷地塊是否變化、審批是否合法等。目前已有的圖斑相似性度量方法存在人為干預(yù)多、準確率低、效率慢等問題，無法滿足相關(guān)業(yè)務(wù)管理部門對海量矢量圖斑相似性比對的需求，因此研究如何快速準確有效地計算海量矢量圖斑數(shù)據(jù)之間的相似性程度具有重要意義。該文以海量矢量圖斑的相似性快速準確度量為出發(fā)點，提出基于一種混合索引模型的候選匹配集快速獲取方法和一種基于CDB直方圖的矢量圖斑相似性快速準確度量方法，具有一定的創(chuàng)新性。

關(guān)鍵詞：地理空間數(shù)據(jù)?測繪技術(shù)?制圖方法?應(yīng)用研究

中圖分類號：P228.4?????文獻標識碼：A

Research?on?the?Application?of?GIS?in?Land?Survey

CHU?Zhe??MAO?Chuan

（Henan?College?of?Surveying?and?Mapping，?Zhengzhou，?Henan?Province，?450015?China）

Abstract：?With?the?development?of?surveying?and?mapping?technology，?the?resolution?and?accuracy?of?geo-spatial?data?are?getting?higher?and?higher，?and?the?coverage?and?volume?of?data?are?getting?larger?and?larger.?Geo-spatial?data?of?various?types?and?purposes?nationwide?have?reached?a?massive?scale，?and?the?demand?for?efficient?and?reliable?data?update?of?spatial?data?is?becoming?more?and?more?urgent.?It?is?usually?necessary?to?judge?the?similarity?between?patches?in?the?process?of?data?update?or?data?fusion，?and?in?addition，?in?the?land?business?such?as?the?registration?of?change?survey?information?and?analysis?of?illegal?land，?it?is?also?necessary?to?judge?the?similarity?between?patches?to?determine?whether?the?land?plot?has?changed?and?whether?the?approval?is?legal.?At?present，?the?existing?methods?for?measuring?the?similarity?of?patches?have?many?problems?such?as?human?intervention，?low?accuracy?rate?and?slow?efficiency，?which?cannot?meet?the?needs?of?relevant?business?management?departments?for?the?comparison?of?the?similarity?of?massive?vector?patches，?so?it?is?of?great?significance?to?study?how?to?calculate?quickly，?accurately?and?effectively?the?similarity?degree?of?massive?vector?patch?date.?This?paper?takes?the?rapid?and?accurate?measurement?of?the?similarity?of?massive?vector?patches?as?the?starting?point，?and?proposes?a?method?for?the?rapid?acquisition?of?candidate?matching?sets?based?on?a?hybrid?index?model?and?a?method?for?the?rapid?and?accurate?measurement?of?the?similarity?of?vector?patches?based?on?the?CDB?histogram，?which?are?innovative.

Key?Words：?Geo-spatial?data;?Surveying?and?mapping?technology;?Mapping?method;?Application?research

在第一次、第二次、第三次全國土地調(diào)查等國土調(diào)查任務(wù)中，由于測繪技術(shù)的發(fā)展和進步、遙感影像分辨率和質(zhì)量的提高，使基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的精度越來越高，數(shù)據(jù)尺度和覆蓋范圍的不斷加大，數(shù)據(jù)量也越來越大。如何正確識別不一致圖斑，判斷圖斑之間的相似性，正確處理不一致圖斑的幾何、屬性等信息數(shù)據(jù)，對保證融合數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精度具有重要作用。在土地利用變更調(diào)查中，新增建設(shè)用地、新增耕地信息套合、耕地占補平衡考核以及違法用地分析等專項業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理工作中都需要判斷矢量圖斑之間的相似性，對不同數(shù)據(jù)集中同一位置的圖斑進行一致性檢查，及時發(fā)現(xiàn)不一致圖斑，為土地利用變更、違法用地分析等分析判斷提供技術(shù)支持。以二調(diào)數(shù)據(jù)庫為例，全國范圍內(nèi)一般地區(qū)縣市的土地利用現(xiàn)狀圖斑個數(shù)可以達到幾萬個，部分地區(qū)達到幾十萬個，全國范圍內(nèi)兩千多縣市的土地利用現(xiàn)狀圖斑總數(shù)量級約為108，更有海量的其他類型和用途的矢量圖斑數(shù)據(jù)。因此，如何快速、準確、有效地計算海量矢量圖斑數(shù)據(jù)之間的相似性程度具有重要意義。

1基于混合索引的候選匹配集快速獲取方法

1.1混合索引模型設(shè)計

常用空間數(shù)據(jù)索引中，格網(wǎng)索引算法相對簡單且擴展性好，但實際應(yīng)用時不好控制格網(wǎng)大小，格網(wǎng)過大可能導(dǎo)致落入某一網(wǎng)格內(nèi)的空間數(shù)據(jù)過多，格網(wǎng)過小會導(dǎo)致索引表過大，降低檢索效率；四叉樹索引可以保證格網(wǎng)內(nèi)的數(shù)據(jù)不超過指定的范圍，但樹深度隨空間數(shù)據(jù)量增大而增大，從而影響數(shù)據(jù)檢索效率，且當數(shù)據(jù)新增、刪除、更新時需要調(diào)整相關(guān)節(jié)點索引，靈活性較差；R樹索引的樹結(jié)構(gòu)深度平衡，但由于有節(jié)點重疊而導(dǎo)致多路徑查詢，影響查詢效率，R+樹雖然避免了節(jié)點間的重疊，但數(shù)據(jù)動態(tài)變化時的索引性能略低。綜上所述，應(yīng)用目前常用的空間索引對海量空間數(shù)據(jù)檢索的效率有待進一步提高。該節(jié)綜合不同空間索引的優(yōu)勢，提出一種結(jié)合行政區(qū)索引、粗分格網(wǎng)索引以及R樹索引的混合索引模型，以提高海量基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的檢索效率。利用粗分格網(wǎng)索引快速定位圖斑所在區(qū)域，縮小圖斑檢索范圍，同時避免因格網(wǎng)太小導(dǎo)致索引空間過大的問題；對每一個格網(wǎng)內(nèi)的圖斑建立R樹索引降低單個R樹的深度、提高檢索性能，快速查詢空間對象；利用數(shù)據(jù)所屬行政區(qū)字段索引進一步縮小圖斑檢索范圍，提高檢索效率。首先對圖斑數(shù)據(jù)集屬性中所屬行政區(qū)字段建立行政區(qū)索引，其次采用較大間隔在數(shù)據(jù)集四至范圍內(nèi)建立粗分格網(wǎng)，將粗分格網(wǎng)與數(shù)據(jù)集的相交結(jié)果存儲為粗分格網(wǎng)索引，最后對完全落入同一個粗分格網(wǎng)內(nèi)的圖斑建立單獨的R樹索引，以減少單樹的節(jié)點數(shù)量[1]。具體如圖1所示。

1.2?基于混合索引模型的數(shù)據(jù)檢索方法

基于以上行政區(qū)索引、粗分格網(wǎng)索引和?R?樹索引的混合索引模型，對兩矢量圖斑數(shù)據(jù)集進行相交查詢，快速獲取候選匹配集，獲取流程如圖2所示。

假設(shè)t為待比較數(shù)據(jù)集T中的一個圖斑，S為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。圖斑t與S中圖斑的相似性計算步驟如下：首先，由粗分?格網(wǎng)索引的劃分方法計算圖斑t的MBR所在的格網(wǎng)集合G，即分別計算圖斑t的MBR的左上角和右下角兩個頂點所在的格?網(wǎng)編號X1Y1以及X2Y2，則格網(wǎng)集合G={NM|X1≤N≤X2，Y1≤M≤Y2}，如左上角頂點所在格網(wǎng)編號為00右下角所在格網(wǎng)?編號為21，在格網(wǎng)集合G={00，01，10，11，20，21}。然后，遍歷格網(wǎng)集合G，若格網(wǎng)中存在無R樹根節(jié)點的圖斑，?即跨格網(wǎng)的圖斑，則依據(jù)行政區(qū)索引判斷圖斑t是否與該圖斑所屬行政區(qū)一致，若一致則進行MBR及精確相交判斷，將相交圖斑納入候選匹配集H，若不一致則判斷下一個無R樹根節(jié)點的圖斑；最后，從每一個格網(wǎng)指向的R樹根節(jié)點開始，判斷節(jié)點的MBR與圖斑t的MBR之間的空間關(guān)系，若相交且該節(jié)點不是葉子節(jié)點，則依次向子節(jié)點逐級判斷；若節(jié)點是葉子節(jié)點，將其匹配行政區(qū)索引，所屬行政區(qū)相同則進行精確相交判斷，相交則納入候選匹配集H；所屬行政區(qū)不同或不相交，則進行兄弟節(jié)點的判斷；直到遍歷集合G結(jié)束，最終得到候選匹配集H。

1.3?候選匹配集快速獲取實驗

在GIS中，空間數(shù)據(jù)庫是管理各種空間數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)支撐，包括數(shù)據(jù)存儲和檢索等。目前，Oracle、SQLServer、PostgreSQL等常用數(shù)據(jù)庫都可以支持空間數(shù)據(jù)存儲。其中PostgreSQL是一款開源對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，由于其開源免費、源碼規(guī)范清晰、功能強大、跨平臺等特點而應(yīng)用廣泛，PostGIS是對PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的空間拓展插件，提供各種空間操作函數(shù)、索引等功能。PostgreSQL內(nèi)置的GiST（通用搜索樹）索引可以實現(xiàn)任意的搜索模式，PostGIS在GiST的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了R樹空間索引，以下簡稱為GiST索引。該節(jié)選用PostgreSQL/PostGIS存儲和檢索空間數(shù)據(jù)，利用3個縣的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)以及基本農(nóng)田圖斑數(shù)據(jù)對混合索引模型的檢索效率進行實驗測試，并與GiST索引以及ArcGIS的格網(wǎng)索引進行對比分析。土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)和基本農(nóng)田數(shù)據(jù)是新增耕地、新增建設(shè)用地比對核查、違法用地分析等業(yè)務(wù)的重要數(shù)據(jù)源，在這些業(yè)務(wù)中需要進行圖斑相似性比較。該研究由項目支撐，收集3個縣的不同年度土地利用現(xiàn)狀圖斑數(shù)據(jù)和基本農(nóng)田圖斑數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)，對比數(shù)據(jù)集之間圖斑的形狀相似性可以快速、有效地發(fā)現(xiàn)土地利用的變化情況。實驗數(shù)據(jù)的地區(qū)包含多種地形地貌，簡單圖斑與復(fù)雜圖斑并存，平均圖斑面積差異大，具有一定的代表性。實驗數(shù)據(jù)具體情況如下。

（1）縣1，南北跨78?km，東西長71?km，2013年行政區(qū)面積2?732.77?km2，區(qū)域內(nèi)地形地貌復(fù)雜，地勢東南高、西北低，有山地、丘陵、平原、洼地等；如圖3所示，2013年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)圖斑個數(shù)為55?521個，2012年基本農(nóng)田數(shù)據(jù)圖斑個數(shù)為14?387個，土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)最大圖斑面積30.64?km2，最小圖斑面積2.71?m2，平均圖斑面積0.05?km2。（2）縣2，南北長74?km，東西寬79?km，2013年行政區(qū)面積?2?859.55?km2，區(qū)域內(nèi)地形復(fù)雜，西南多為山地，東部地勢低緩，海拔差達1?000多m；2013年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)圖斑個數(shù)為50?434個，2012年基本農(nóng)田數(shù)據(jù)圖斑個數(shù)為18?829個，?土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)最大圖斑面積26.58?km2，最小圖斑面積2.08?m2，平均圖斑面積0.06?km2。（3）縣3，南北長44?km，東西長30?km，2013年行政區(qū)面積744.68?km2，地勢平緩，以平原和丘陵為主；2013年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)圖斑個數(shù)為189?340個，2012年基本農(nóng)田數(shù)據(jù)圖斑個數(shù)為39?493?個，土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)最大圖斑面積41.70?km2，最小圖斑面積0.12?m2，平均圖斑面積0.004?km2，區(qū)域內(nèi)圖斑個數(shù)多，圖斑平均面積偏小[2]。

2?基于CDB直方圖的圖斑相似性快速度量方法

2.1?基于CDB直方圖的圖斑相似性快速度量方法

基于F直方圖的圖斑幾何形狀相似性度量方法基于F直方圖的圖斑幾何形狀相似性度量方法的原理是計算圖斑與其主軸上參考點之間在360°方向上的作用力強度，用F直方圖的形式來刻畫圖斑的幾何形狀，通過歸一化和中值濾?波減少噪聲，然后利用歐氏距離度量圖斑特征向量間的相似程度。其中F直方圖用來描述兩個空間對象之間的空?間方向關(guān)系，兩個空間對象A、B間的F直方圖計算公式如式該方法的計算流程是：首先計算圖斑的質(zhì)心坐標，然后計算圖斑協(xié)方差矩陣，得到特征值和特征向量，以此確定圖斑主軸方向，再計算以質(zhì)心為圓心的圖斑最小外接圓，以主軸與圖斑最小外接圓的兩個交點作為參考點，分別計算兩個參考點與圖斑構(gòu)成的F直方圖，合并兩個F直方圖并進行歸一化和濾波后得到最終的圖斑F直方圖，如圖3所示。

通過計算兩個圖斑F直方圖間的歐氏距離，?得到兩個圖斑的相似性度量結(jié)果。?歐氏距離值越小，兩個F直方圖之間的特征相似度越大，歐氏距離值越大，兩個F直方圖之間的特征相似度越小[3]?；贔直方圖的圖斑幾何形狀相似?性度量方法具有仿射不變性，即平移、旋轉(zhuǎn)、縮放前后的圖斑F直方圖無明顯變化。該方法的建議相似性判斷閾值為1，即當兩圖斑相似度值小于或等于1時，判斷兩圖斑基本相似；當兩圖斑相似度值大于1時，判斷兩圖斑不相似[4]。

2.2?基于CDB直方圖的圖斑相似性快速度量方法

CDB直方圖原理基于F直方圖的圖斑相似性度量方法需要計算圖斑主軸、圖斑外接圓、主軸參考點以及對F直方圖?進行歸一化濾波等計算，計算量偏大，難以滿足海量圖斑的相似性快速計算需求。由于在變更調(diào)查信息套合、違法?用地分析等自然資源監(jiān)管工作中，主要是計算不同地理數(shù)據(jù)集或不同年度的同一類型地理數(shù)據(jù)集中的同一地理位置?的圖斑相似性，可以不考慮因數(shù)據(jù)集比例尺和投影等的不同導(dǎo)致的圖斑縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等情況，將形狀、大小等?發(fā)生變化的圖斑認定為不一致圖斑。因此，研究改進基于F直方圖的圖斑幾何形狀相似性度量方法，結(jié)合基于空間數(shù)據(jù)?幾何圖形相似度模型（SDSM）的特點，提出一種基于質(zhì)心射線距離直方圖（Histogram?of?Centroid?Distance?to?Boundary，CDB-Histogram）的圖斑相似性度量方法：即以圖斑質(zhì)心為起點，沿固定間隔旋轉(zhuǎn)角的射線方向到圖斑輪廓的距離直方圖代替F直方圖，歸一化兩圖斑的CDB直方圖間的歐氏距離作為圖斑相似度值，以減少計算量，提高計算速度，實現(xiàn)相似性快速度量[5]。CDB直方圖計算原理如圖4所示。

首先計算圖斑的質(zhì)心坐標O（X，Y），如圖5所圖所示，以圖斑質(zhì)心O為起點計算360°內(nèi)以固定角a為間隔的質(zhì)心射線集合R={R1…Rn}，其中n=360/a，射線Ri的方向角為θi=i-1a，其中i從1～n；然后分別計算質(zhì)心射線Ri與?圖斑輪廓的交點得到集合P={P1…Pn}最后分別計算每一個交點Ri?（XSi，YSi）與質(zhì)心O的距離得到集合L={L1…Ln}，由集合L組成CDB直方圖。具體情況如圖5所示。

式（1）、式（2）中，a為圖斑的質(zhì)心射線間隔角，、分別為圖斑A和圖斑B的質(zhì)心沿其第條射線方向到圖斑輪廓的距離。由式（2）可知，當圖斑A與圖斑B的形狀一致時，圖斑A與圖斑B的質(zhì)心射線到圖斑輪廓的距離值均相等，其CDB直方圖間的歐氏距離，圖斑相似度值；（2）圖斑A與圖斑B的形狀差異越小，其CDB直方圖間的歐氏距離越接近于0，相似度值越接近于1；圖斑A與圖斑B的形狀差異越大，其CDB直方圖間的歐氏距離越大，相似度值越小，當無限大時，相似度值無限趨近于0。對二維圖斑來說，圖斑質(zhì)心與重心重合，CDB直方圖法與SDSM法相比，都利用了質(zhì)心（重心）到圖斑輪廓的距離這一指標，CDB直方圖法是將質(zhì)心到輪廓距離的差異值的歐氏距離的歸一化值作為相似度值，但SDSM法是將1與歸一化重心到輪廓距離的差異值的差值作為相似度值，且需要參數(shù)調(diào)節(jié)差異距離的大??；CDB直方圖法與F直方圖法相比，都利用了歐氏距離計算圖斑相似性度，但F直方圖法是計算圖斑主?軸參考點到圖斑輪廓的歸一化距離的歐氏距離作為相似度值，且需要計算圖斑主軸、主軸參考點等?？傮w來說，CDB直方圖法兼具F直方圖法和SDSM法的優(yōu)點，包括計算量偏小、不需要額外參數(shù)等[6]。

2.3?計算流程和方法對比分析

由以上實驗可以得出，圖斑間的CDB直方圖的相似度可以判斷出圖斑形狀相似和圖斑形狀不相似兩種情況，由CDB直方圖可以進一步判斷出形狀不相似圖斑中的縮放、旋轉(zhuǎn)圖斑，但不能有效識別形狀相似圖斑中的平移圖斑。因為平移圖斑間質(zhì)心距離大于0，所以對于形狀相似圖斑，可以結(jié)合質(zhì)心距離指標判斷圖斑是否似平移，以避免因圖斑?形狀相似但因所處位置不同等造成的相似性誤判的情況；對于形狀不相似圖斑，可以對CDB直方圖做平移以及比例分析，進而判斷圖斑是否似旋轉(zhuǎn)或者似縮放[7]。因此，提出CDB直方圖圖斑相似性快速度量方法計算流程：首先分別計算圖斑A和圖斑B的質(zhì)心坐標OA（XA，YA）、OB（XB，YB）；其次分別計算以質(zhì)心OA、OB為起點，按固定間隔角a在360°內(nèi)的質(zhì)心射線集合RA={RA1…RAn}和RB={RB1…RBn}，其中n=360/a；然后分別計算RA與圖斑A輪廓的交點得到集合PA={PA1…PAn}，RB與圖斑B輪廓的交點得到集合PB={PB1…PBn}，分別計算PA與質(zhì)心OA的距離?得到集合LA={LA1…LAn}，PB與質(zhì)心OB的距離得到集合LB={LB1…LBn}；最后計算集合。

以示例圖斑數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)，取射線間隔角等于12°為例，對比CDB直方圖、F直方圖及SDSM法圖斑相似性度量結(jié)果。從相似性度量結(jié)果來看：對于平移圖斑（a1/b1/c1/d1），SDSM法和CDB直方圖法計算的相似度?值均為1，F(xiàn)直方圖法計算的相似度值為0，表明圖斑形狀相似，即3種方法均可以將平移圖斑識別為相似圖斑；對于旋轉(zhuǎn)圖斑（a2/b2/c2/d2）和縮放圖斑（a3/b3/c3/d3），SDSM法和CDB直方圖法計算的相似度值較?。ǔ龍A形以外），可以識別旋轉(zhuǎn)和縮放圖斑為不相似圖斑，其中SDSM法計算的相似度值出現(xiàn)負值，表明調(diào)節(jié)差異距離的系數(shù)不太合理；F直方圖法計算的相似度值接近于0說明直方圖法不能有效識別旋轉(zhuǎn)和縮放圖斑；對于頂點偏移圖斑（a4/a5/a6/b4/b5/b6/c4/c5/c6/d4/d5/d6），頂點坐標偏移值越大，圖斑的相似性越差，SDSM法和CDB直方圖法計算的?相似度值越小，其中CDB直方圖法相似度值差異較為明顯，但SDSM法相似度值差異不明顯；F直方圖法計算的相似度?值則沒有明顯規(guī)律，不能直觀體現(xiàn)出偏移量的細微變化對相似度值的影響；對于形狀不一致圖斑（e1/e2/e3/e4/e5/e6），SDSM法計算的相似度接近于0或者小于0，CDB直方圖法計算的相似度值接近于0，表明圖斑形狀不相似，F(xiàn)直方圖法計算的相似度值均大于1，這3種方法均可以將識別形狀不相似圖斑；從計算效率來說，F(xiàn)直方圖法的相似度計?算平均耗時845.124?ms，SDSM法的計算平均耗時6.986?ms，而CDB直方圖法的計算平均耗時6.971?ms，可見CDB直方圖法?的計算效率最高[8]。

對比這3種方法計算圖斑相似度結(jié)果表明，F(xiàn)直方圖法不能有效識別平移、旋轉(zhuǎn)、縮放圖斑，SDSM法和CDB直方圖?法能夠識別旋轉(zhuǎn)和縮放圖斑，但無法有效識別平移圖斑；SDSM法和F直方圖法對圖斑形狀的微小差異不敏感，其中?SDSM法需要參數(shù)調(diào)節(jié)差異距離的大小，參數(shù)設(shè)置不合理時相似度值會出現(xiàn)負值，而CDB直方圖法能夠較為準確的識別?出圖斑形狀的微小差異，且不需要額外的計算參數(shù)，其計算效率也最高[9]。

3?海量矢量圖斑相似性快速度量系統(tǒng)

3.1系統(tǒng)功能需求分析

海量矢量圖斑相似性快速度量系統(tǒng)主要功能需求如下：（1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理以基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的讀取以及導(dǎo)入導(dǎo)出為目標，開發(fā)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊，能夠?qū)雽?dǎo)出基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，瀏覽基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)、圖形以及屬性數(shù)據(jù)等[10]；（2）數(shù)據(jù)索引管理實現(xiàn)基于行政區(qū)索引、粗分格網(wǎng)索引以及R樹索引的混合索引算法，能夠創(chuàng)建、更新、刪除?空間數(shù)據(jù)的混合索引等；（3）矢量圖斑相似性快速度量基于CDB直方圖圖斑相似性快速度量方法，開發(fā)矢量圖斑相?似性快速度量模塊，在混合索引的基礎(chǔ)上快速獲取候選匹配集，采用并行計算的方式進行圖斑相似性計算，實現(xiàn)候?選匹配集中矢量圖斑的相似性快速度量[11]；（4）相似性度量結(jié)果查詢與分析能夠?qū)κ噶繄D斑相似性度量結(jié)果進行查詢?和定位，分析相似圖斑的似平移、似旋轉(zhuǎn)、似縮放情況，查看矢量圖斑相似性度量結(jié)果等；（5）制圖與輸出能夠?qū)κ噶繄D斑相似性度量結(jié)果制作專題圖，并導(dǎo)出專題圖。

3.2?主要系統(tǒng)架構(gòu)功能設(shè)計

系統(tǒng)整體將采用?C/S?模式的?4?層體系結(jié)構(gòu)進行設(shè)計和開發(fā)，包括基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)資。具體如圖6所示。

根據(jù)系統(tǒng)功能需求分析，設(shè)計系統(tǒng)的主要功能模塊如圖7所示。

3.3圖斑相似性度量計算流程設(shè)計，系統(tǒng)性能測試

系統(tǒng)中矢量圖斑相似性度量計算流程，具體過程如下。（1）數(shù)據(jù)入庫。分別將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集A和待比較數(shù)據(jù)集B導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫。（2）候選匹配集快速提取。對兩個數(shù)據(jù)集建立基于行政區(qū)索引、粗分格網(wǎng)索引以及R樹索引的混合索引；然后依據(jù)混合索引，對兩數(shù)據(jù)集進行相交查詢，快速獲取候選匹配集。（3）并行管理[12]。根據(jù)設(shè)定的并發(fā)線程數(shù)量以及最大占用內(nèi)存，利用C#線程池合理地分配和管理并發(fā)線程，以多線程的方式進行圖斑相似性并發(fā)計算。（4）矢量圖斑相似性快速計算。采用該文提出的基于CDB直方圖的圖斑相似性快速度量方法對候選匹配集進行圖斑相似性度量；利用并行計算提高計算效率，最后輸出保存相似性度量結(jié)果[13]。通過對比分析計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當圖斑相似時，F(xiàn)直方圖法相似度值接近于0，SDSM法和CDB直方圖法相似度值接近于1；當圖斑不相似且圖斑輪廓差異較小時，F(xiàn)直方圖法相似度值仍接近于0，SDSM法相似度值仍接近于1，且差異不明顯，而CDB直方圖法相似度值與1的差異較為明顯，表明CDB直方圖法相似度值對圖斑輪廓差異較為敏感；當圖斑不相似且圖斑輪廓差異較大時，F(xiàn)直方圖法相似度值大于0，SDSM法相似度值小于1，CDB直方圖法相似度值則接近于0，與理論公式相符。分別以不同的相似度閾值對3個縣的CDB直方圖法圖斑相似度計算結(jié)果作出相似性判斷，從圖斑相似和圖斑不相似兩類中分別隨機抽取100個樣本，統(tǒng)計樣本的圖斑相似性度量結(jié)果的正確率，可以得出相似度閾值過大或過小都會降低CDB直方圖法10圖斑相似性度量結(jié)果的正確率，相似度閾值取0.80時正確率最高。響應(yīng)時間測試，測試系統(tǒng)滿足在用戶進行任何操作的時候，系統(tǒng)反應(yīng)的時間在?3?s以內(nèi)。系統(tǒng)能夠監(jiān)測出各種非正常情況，如無法連接數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、數(shù)據(jù)異常等情況，避免出現(xiàn)長時間等待，以及請求無響應(yīng)等情況[14]?？煽啃詼y試，測試系統(tǒng)可以保證24?h不間斷可靠運行，正確提示相關(guān)正確或錯誤信息；系統(tǒng)支持數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出，便于故障恢復(fù)；系統(tǒng)具有完備的日志記錄，方便系統(tǒng)維護以及管理人員分析系統(tǒng)的使用情況等。系統(tǒng)功能測試和性能測試結(jié)果表明系統(tǒng)各功能單元正常，系統(tǒng)能夠可靠、高效地運行[15]。

4?結(jié)語

快速、準確、有效地計算海量矢量圖斑之間的相似性可用于地圖數(shù)據(jù)精確融合、空間數(shù)據(jù)快速更新、國土資源動態(tài)監(jiān)管等，對提高數(shù)據(jù)利用率、降低數(shù)據(jù)獲取成本、縮短數(shù)據(jù)獲取周期、不一致圖斑檢測、違法用地分析等具有重要意義。該文綜合不同索引的優(yōu)點，研究了一種混合索引模型，通過該混合索引可以快速檢索空間數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)集相交查詢效率，快速獲取候選匹配集；提出了一種基于質(zhì)心射線距離直方圖（CDB直方圖）的矢量圖斑相似性快速度量方法，通過計算矢量圖斑CDB直方圖和質(zhì)心距離可以判斷兩圖斑是否相似以及是否似平移、似旋轉(zhuǎn)或者似縮放，實現(xiàn)矢量圖斑相似性快速準確度量；設(shè)計并研發(fā)了海量矢量圖斑相似性快速度量系統(tǒng)，利于研究成果的應(yīng)用。通過該研究，以圖斑相似性快速準確度量為目標，提出了基于一種混合索引模型的候選匹配集快速獲取方法和基于CDB直方圖的矢量圖斑相似性快速度量方法，具有一定的創(chuàng)新性。

參考文獻

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