林地小班邊界不一致性探查與修復(fù)研究.pdf

1、小班矢量數(shù)據(jù)是林業(yè)資源數(shù)據(jù)管理中的基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)，確保小班矢量邊界拓?fù)湟恢滦允菙?shù)據(jù)質(zhì)量的基本要求。如何解決小班邊界的拓?fù)洳灰恢滦詥栴}，對(duì)林業(yè)矢量數(shù)據(jù)管理和入庫(kù)等具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。本研究針對(duì)目前工作實(shí)踐中存在的問題，提出了一種自動(dòng)化的林地邊界一致性探查與修復(fù)算法，以提高林業(yè)空間數(shù)據(jù)的質(zhì)量，減少人工數(shù)據(jù)檢查和修復(fù)所帶來的數(shù)據(jù)管理成本。本文首先對(duì)現(xiàn)有的矢量數(shù)據(jù)邊界不一致性算法進(jìn)行調(diào)研，通過研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于邊界不一致的研究主要集中于修復(fù)算

2、法方面，對(duì)自動(dòng)修復(fù)邊界不一致問題尚沒有好的解決方案。本文對(duì)小班邊界不一致性產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析，將小班邊界不一致的類型劃分為縫隙型、重疊型、相離型、Gap型和混合型，并且對(duì)比分析了常用GIS軟件在探查以上不一致類型的優(yōu)缺點(diǎn)，其中Gap型和相離型問題能夠探查但并不能很好的可視化表達(dá)，為后面的修復(fù)處理增加難度。隨后，本文提出了針對(duì)小班邊界不一致性探查和修復(fù)算法。在探查研究部分，利用DE-9IM模型對(duì)縫隙型和重疊型的不一致問題進(jìn)行探查，縫隙型算

3、法中采用零緩沖快速合并算法進(jìn)行小班面合并計(jì)算。對(duì)相離型和Gap型的探查時(shí)采用了搜索圓和DE9IM模型相結(jié)合的方法，最后通過這些方法確定不一致性邊界的位置。在修復(fù)研究部分，本文將邊界不一致的處理分為兩種情況，即來自不同圖層的小班面所產(chǎn)生的邊界不一致和同一圖層內(nèi)部的邊界不一致。首先對(duì)不一致的邊界進(jìn)行結(jié)點(diǎn)數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于來自不同圖層的小班面，本文采用協(xié)方差傳播律和最小二乘法所推導(dǎo)出的結(jié)點(diǎn)捕捉計(jì)算公式和誤差估計(jì)公式進(jìn)行一致化改正，一致化改正

4、后的新邊界空間位置更接近于捕捉前具有較高位置精度的地理邊線;對(duì)于同一圖層的小班面的邊界一致化修復(fù)，本文首先對(duì)圖層內(nèi)小班提取緊度系數(shù)和幾何中心度這兩個(gè)先驗(yàn)評(píng)價(jià)因子，再利用這兩個(gè)因子進(jìn)行LOWESS穩(wěn)健回歸建模，從而獲得各個(gè)小班的圖形因子先驗(yàn)得分表，基于該表計(jì)算小班邊界改正的權(quán)重值，利用該權(quán)重對(duì)邊界進(jìn)行一致化改正。最后，本文利用新昌縣的林地小班數(shù)據(jù)對(duì)上述算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證。在小班面合并算法部分，零緩沖Union算法使得圖層內(nèi)的全部小班合并速