張新長(zhǎng)，郭泰圣，唐 鐵

中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣東廣州510275

一種自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新方法研究

張新長(zhǎng)，郭泰圣，唐 鐵

中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，廣東廣州510275

針對(duì)GIS增量更新中存在的一致性維護(hù)與空間沖突問(wèn)題，提出一種自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新方法。以同名對(duì)象匹配為切入點(diǎn)，探討變化對(duì)象的檢測(cè)與增量更新的方式。在綜合考慮空間距離，語(yǔ)義相似度及拓?fù)湟恢滦约s束的基礎(chǔ)上，提出接邊匹配度的計(jì)算方法并設(shè)計(jì)自適應(yīng)的對(duì)象接邊算法。同時(shí)，介紹矢量數(shù)據(jù)增量更新中基于約束規(guī)則的空間沖突檢測(cè)與處理方法。并以矢量地形圖試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證文中所提出的模型與算法。

自適應(yīng)；增量更新；數(shù)據(jù)一致性；空間沖突

1 引 言

矢量空間數(shù)據(jù)更新是維護(hù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)勢(shì)性的主要手段［1］，已成為GIS的前沿研究課題。其研究重點(diǎn)主要為變化信息檢測(cè)，更新事件建模和空間沖突檢測(cè)。在變化信息檢測(cè)方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從空間疊加［2］、拓?fù)潢P(guān)聯(lián)等角度［3－4］，結(jié)合更新事件特征［5］提出檢測(cè)方法。文獻(xiàn)［3—4］以拓?fù)渎?lián)動(dòng)的方式進(jìn)行實(shí)體變化類(lèi)型的推斷，為增量更新中拓?fù)湟恢滦缘木S護(hù)提供了新思路。然而，拓?fù)渑袛嗟臏?zhǔn)確性容易受到數(shù)據(jù)不確定性的影響，且聯(lián)動(dòng)規(guī)則與專(zhuān)題信息聯(lián)系密切，通用性有待進(jìn)一步提高。在更新事件時(shí)空建模方面，研究?jī)?nèi)容已從基于版本管理的更新模式［6－7］發(fā)展到顧及更新傳播與一致性維護(hù)的空間數(shù)據(jù)模型［8］及基于拓?fù)湟恢滦跃S護(hù)的時(shí)空過(guò)程建模［9－10］。文獻(xiàn)［8］在概念層面為GIS更新模型設(shè)計(jì)提出了解決思路，其具體的表達(dá)形式及實(shí)際的應(yīng)用仍需要更深入的研究。文獻(xiàn)［10］所提出的數(shù)據(jù)模型兼顧了拓?fù)潢P(guān)系維護(hù)與時(shí)空信息管理，有助于更新信息與歷史數(shù)據(jù)的管理。但是，該模型對(duì)于拓?fù)潢P(guān)系的維護(hù)只局限于相鄰對(duì)象，需要深化對(duì)復(fù)雜空間關(guān)系處理的研究?？臻g沖突檢測(cè)與數(shù)據(jù)完整性維護(hù)是空間數(shù)據(jù)更新的另一個(gè)重要問(wèn)題［11］。學(xué)者提出了空間實(shí)體完整性約束表達(dá)形式［12］及空間沖突的確認(rèn)方法［13－14］。文獻(xiàn)［12］所提出的約束模型有利于保證更新后數(shù)據(jù)的質(zhì)量。然而，該模型缺少對(duì)屬性及規(guī)則重要性的明確說(shuō)明。在對(duì)象觸犯多條約束規(guī)則時(shí)，處理的優(yōu)先度需要更深入的考慮。

目前的研究側(cè)重從變化檢測(cè)及時(shí)空過(guò)程建模的角度，探討更新方法、流程及變化信息的存儲(chǔ)方式，對(duì)數(shù)據(jù)一致性維護(hù)及空間沖突處理的論述不夠充分。因此，本文從增量更新與數(shù)據(jù)完整性維護(hù)的角度出發(fā)，提出一種自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新方法，實(shí)現(xiàn)矢量數(shù)據(jù)變化檢測(cè)與增量更新、自適應(yīng)的數(shù)據(jù)接邊及空間沖突的檢測(cè)與處理等功能，以保證更新后數(shù)據(jù)的完整性與一致性。

2 自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新方法

2.1 總體設(shè)計(jì)

本文所指的“更新數(shù)據(jù)”是地形圖修補(bǔ)測(cè)量、竣工測(cè)量或市政測(cè)量產(chǎn)生的矢量空間數(shù)據(jù)，可作為增量信息進(jìn)行更新。本文主要針對(duì)同級(jí)比例尺的更新研究，更新數(shù)據(jù)預(yù)處理操作是指在更新前依據(jù)入庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)更新數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及拓?fù)潢P(guān)系的檢查與修正處理，以產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。增量更新方法是利用對(duì)象的空間相似性、幾何距離與拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行變化目標(biāo)檢測(cè)［15－16］，然后進(jìn)行添加、刪除、幾何或?qū)傩孕薷牡雀绿幚怼Ｔ诟逻^(guò)程中有可能產(chǎn)生同一地理實(shí)體的分割或空間錯(cuò)位。因此，需要進(jìn)行對(duì)象的接邊處理。更新數(shù)據(jù)采集或建模的差異有可能產(chǎn)生不合理的空間關(guān)系，有必要進(jìn)行空間沖突的檢測(cè)與處理。更新過(guò)程還包括歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理與回溯功能。具體的實(shí)現(xiàn)步驟如圖1所示。

2.2 空間對(duì)象變化檢測(cè)與增量更新實(shí)現(xiàn)步驟

本文通過(guò)進(jìn)行新舊數(shù)據(jù)間的實(shí)體匹配處理，檢測(cè)空間對(duì)象的變化信息，再根據(jù)變化信息的分類(lèi)采取不同的更新操作（見(jiàn)圖2）。具體的步驟如下：

圖1 矢量數(shù)據(jù)自適應(yīng)增量更新方法Fig.1 An adaptive updating method of vector data

圖2 矢量數(shù)據(jù)變化信息檢測(cè)與增量更新方法Fig.2 Change detection and incremental updating operations of vector data

（1）同名實(shí)體的匹配。點(diǎn)狀實(shí)體的匹配通過(guò)比較兩者的歐氏距離進(jìn)行判斷。線狀實(shí)體的匹配可通過(guò)計(jì)算Hausdorff距離［17］，F(xiàn)réchet距離或折線－點(diǎn)距離［18］實(shí)現(xiàn)。面狀實(shí)體的匹配可以通過(guò)位置鄰接度或重疊相似度確定。

（2）更新信息的檢測(cè)。如果沒(méi)有原對(duì)象與目標(biāo)對(duì)象匹配，則認(rèn)為目標(biāo)對(duì)象是新增對(duì)象。沒(méi)有目標(biāo)對(duì)象與原對(duì)象匹配，認(rèn)為原對(duì)象是消失對(duì)象。對(duì)于1∶1的對(duì)象匹配需要進(jìn)一步比較幾何形狀與屬性信息，判斷是否發(fā)生變化。原對(duì)象與目標(biāo)對(duì)象1∶n的匹配表明原對(duì)象的分解，m∶1的匹配則表示原對(duì)象的合并。m∶n的對(duì)象匹配表示出現(xiàn)了對(duì)象的聚合。

（3）面向?qū)ο蟮脑隽扛路椒?。?duì)象的更新操作可分為創(chuàng)建、刪除、幾何修改與屬性修改。對(duì)于新增或消失的對(duì)象可直接使用創(chuàng)建或刪除操作；對(duì)于發(fā)生幾何形狀或?qū)傩宰兓膶?duì)象，則進(jìn)行幾何修改或?qū)傩孕薷?。處理?duì)象合并、分解及聚合的情況，均可采用刪除原對(duì)象，創(chuàng)建與之匹配的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行處理。

2.3 接邊匹配度計(jì)算與自適應(yīng)的接邊算法

2.3.1 接邊匹配度計(jì)算

異構(gòu)數(shù)據(jù)的增量更新可能會(huì)引入時(shí)空的不確定性，造成同一地理目標(biāo)實(shí)體的分割及空間錯(cuò)位。因此，需要進(jìn)行接邊操作。接邊對(duì)象的確定與空間距離，語(yǔ)義相似度及空間關(guān)系等因素有關(guān)。本文提出的接邊匹配度計(jì)算模型如式（1）所示。

式中，M（A，B）表示對(duì)象A、B之間的接邊匹配度；d（A，B）是對(duì)象A、B的距離衡量指標(biāo)；s（A，B）為語(yǔ)義相似度衡量指標(biāo)；r（A，B）表示對(duì)象A、B的空間關(guān)系，通過(guò)實(shí)體的緩沖區(qū)重疊面積計(jì)算進(jìn)行衡量。ω1、ω2、ω3為權(quán)重值，其取值在［0，1］之間，且

距離鄰接度的指標(biāo)d（A，B）的值越大，說(shuō)明對(duì)象A、B的距離越近，接邊可能性越大。設(shè)對(duì)象點(diǎn)集分別為Apts｛a1，…，ap｝、Bpts｛b1，…，bq｝，式（2）

式中，｜Apts－Bpts｜是點(diǎn)集Apts和點(diǎn)集Bpts的歐氏距離。min（）函數(shù)是點(diǎn)集中最近兩點(diǎn)的距離。dtolerance為距離閾值，若最近距離大于閾值，說(shuō)明對(duì)象A、B之間的距離太遠(yuǎn)，超出了接邊的考慮范圍。

s（A，B）為對(duì)象的語(yǔ)義相似度。語(yǔ)義相似越高，說(shuō)明兩對(duì)象越有可能是同一地理實(shí)體的分割，接邊的必要性更大。根據(jù)Cobb提出的對(duì)象屬性匹配算法［19］，語(yǔ)義相似度評(píng)價(jià)模型如公式（3）所示

式中，N為屬性數(shù)目；simAk是第k項(xiàng)屬性值的相似程度；ESWAK為第k項(xiàng)屬性的權(quán)重。屬性類(lèi)型不同，計(jì)算語(yǔ)義相似度的方法也有所差異。

對(duì)于數(shù)值型的屬性，語(yǔ)義相似度可按式（4）計(jì)算

式中，x、y分別為接邊對(duì)象的數(shù)值型；sim（x，y）值反映了數(shù)值型屬性的語(yǔ)義相似度。

對(duì)于字符型屬性的語(yǔ)義相似性的計(jì)算可分為兩種情況。定類(lèi)或定序?qū)傩园凑照Z(yǔ)義排成偏序關(guān)系，通過(guò)計(jì)算次序的差別計(jì)算語(yǔ)義相似度。對(duì)于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性屬性不強(qiáng)的屬性，則通過(guò)計(jì)算字符串之間的編輯距離（由字符串A編輯為字符串B所需要進(jìn)行的最小編輯操作次數(shù)）判斷兩者的語(yǔ)義相似性，具體如式（5）所示

式中，order（x）、order（y）表示x、y在屬性中的次序編號(hào)；N為屬性值個(gè)數(shù)，對(duì)應(yīng)于分類(lèi)數(shù)或?qū)傩灾档淖畲缶幪?hào)。

r（A，B）反映了A、B的空間關(guān)系，通過(guò)對(duì)象的緩沖區(qū)重疊面積計(jì)算進(jìn)行衡量，計(jì)算方法如式（6）所示

式中，buffer（A）、buffer（B）表示對(duì)象A、B的緩沖區(qū)面積；intersect（）函數(shù)計(jì)算重疊的面積，max（）函數(shù)用于選擇較大的緩沖區(qū)面積。

2.3.2 自適應(yīng)接邊的算法

目前的接邊方法通過(guò)搜索鄰近要素及比較屬性來(lái)確定接邊對(duì)象［20－21］，容錯(cuò)能力不強(qiáng)，難以處理屬性不完整的數(shù)據(jù)。而且判斷的因素單一，容易造成匹配錯(cuò)誤。傳統(tǒng)的接邊處理直接采用union方法進(jìn)行對(duì)象合并［21］，對(duì)數(shù)據(jù)特征的考慮不充分，缺乏靈活性。

自適應(yīng)處理是根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)調(diào)整處理方法、參數(shù)或約束條件，以取得最優(yōu)效果的方法。在全球地形可視化［22］、全球離散格網(wǎng)建模［23］、制圖表達(dá)等GIS領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文的接邊方法綜合多項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，能更客觀地反映對(duì)象特征，有助于提高準(zhǔn)確度與容錯(cuò)能力。該方法的自適應(yīng)性體現(xiàn)在：系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)的精度特征，自動(dòng)調(diào)整對(duì)象位移；選擇合適的接邊方法，使其與高精度的數(shù)據(jù)相適應(yīng)。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）進(jìn)行更新對(duì)象周邊區(qū)域的緩沖區(qū)搜索，確定候選接邊對(duì)象。線對(duì)象在首尾節(jié)點(diǎn)處創(chuàng)建緩沖區(qū)，進(jìn)行候選對(duì)象的搜索。面對(duì)象則按一定距離創(chuàng)建緩沖區(qū)并搜索相交對(duì)象，作為候選接邊對(duì)象。

（2）進(jìn)行候選對(duì)象的接邊匹配度計(jì)算，選取匹配度最高的對(duì)象進(jìn)行接邊操作。

（3）接邊操作需根據(jù)對(duì)象的幾何類(lèi)型進(jìn)行相應(yīng)處理。線對(duì)象的優(yōu)先接邊策略是通過(guò)比較更新數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)的精度，接邊到精度較高的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)間的精度相差不大，則可選用平均接邊法（見(jiàn)圖3）。

圖3 線對(duì)象優(yōu)先接邊策略Fig.3 Edge matching preferential method of line features

面對(duì)象接邊策略首先根據(jù)數(shù)據(jù)的精度選擇平移的方式，精度低的數(shù)據(jù)平移至精度高的數(shù)據(jù)，精度接近的數(shù)據(jù)則讓新舊對(duì)象分別平移坐標(biāo)偏移量的一半。以房屋面對(duì)象接邊為例進(jìn)行說(shuō)明：假設(shè)房屋面是具有4個(gè)節(jié)點(diǎn)的規(guī)則矩形，更新后房屋被分為兩個(gè)獨(dú)立對(duì)象。比較鄰近的節(jié)點(diǎn)P1、P3或P2、P4的坐標(biāo)，計(jì)算出坐標(biāo)偏移量。由于對(duì)象精度相近，因此把節(jié)點(diǎn)分別平移坐標(biāo)偏移量的一半。最后利用P′1、P′2、P′3、P′44個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)重畫(huà)一個(gè)多邊形（見(jiàn)圖4）。

圖4 面對(duì)象優(yōu)先接邊策略Fig.4 Edge matching preferential method of polygon features

（4）屬性融合。接邊后對(duì)象的屬性融合有3種方式，一是以原始數(shù)據(jù)的屬性作為接邊后對(duì)象的屬性；二是以更新對(duì)象的屬性作為接邊后對(duì)象的屬性；三是通過(guò)數(shù)值計(jì)算的方法獲取接邊后對(duì)象的屬性，如數(shù)值平均，求和等。

2.4 基于約束規(guī)則的空間沖突檢測(cè)與處理

數(shù)據(jù)更新可能會(huì)帶來(lái)不符合完整性約束的空間關(guān)系，不能正確表達(dá)現(xiàn)實(shí)地理實(shí)體的結(jié)構(gòu)特征［24］。因此，更新后需要進(jìn)行空間沖突的檢測(cè)與處理［25］?？臻g沖突的檢測(cè)可以通過(guò)定義約束規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文以Hakima Kadri－Dahmani提出的空間實(shí)體完整性約束表達(dá)式［12］為基礎(chǔ)，修改了約束對(duì)象類(lèi)的表達(dá)方法，并添加了屬性約束規(guī)則與重要性指標(biāo)。以六元組的方式表達(dá)約束規(guī)則

式中，ID是空間沖突約束的編號(hào)；C1、C2為受約束的空間對(duì)象類(lèi)；TR表示指拓?fù)浼s束規(guī)則；AR表示屬性約束規(guī)則；Bd表示規(guī)則的執(zhí)行的范圍；I是指該規(guī)則的重要性，取值在0～1之間。

空間沖突的檢測(cè)方法是按照空間沖突約束規(guī)則，使用顧及語(yǔ)義的拓?fù)錂z驗(yàn)方法構(gòu)建約束條件進(jìn)行目標(biāo)搜索?？臻g沖突的處理則利用空間編輯功能對(duì)沖突對(duì)象進(jìn)行處理。反復(fù)檢驗(yàn)直至消除所有沖突后，才進(jìn)行歷史庫(kù)備份與現(xiàn)狀庫(kù)更新處理，完成更新的全過(guò)程。

3 試驗(yàn)分析

為驗(yàn)證本文所提出的更新模型與方法，本文在Windows環(huán)境下，以Visual Studio 2008為開(kāi)發(fā)工具，集成ArcEngine開(kāi)發(fā)包研制了更新原型系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了增量更新，自適應(yīng)接邊及空間沖突檢測(cè)等功能，以1∶1000矢量地形圖數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)（見(jiàn)圖5）。

圖5 自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新試驗(yàn)Fig.5 An experiment of the adaptive incremental updating method

式（1）中接邊匹配度的計(jì)算與對(duì)象之間的空間距離、語(yǔ)義相似度及空間關(guān)系等因素密切相關(guān)。其中，語(yǔ)義相似度的計(jì)算取決于對(duì)象屬性值的整體匹配程度。作為關(guān)鍵字的編碼在語(yǔ)義相似度的計(jì)算中應(yīng)占較大的比重（見(jiàn)圖6），以保證接邊對(duì)象的屬性一致性。

圖6 接邊匹配中的語(yǔ)義相似程度評(píng)價(jià)Fig.6 The evaluation of semantic similarity in edge matching

接邊匹配度參數(shù)的設(shè)置是通過(guò)分析更新對(duì)象與原數(shù)據(jù)，找出必須要進(jìn)行接邊的樣例對(duì)象m對(duì)｛｛A1，B1｝，｛A2，B2｝，…，｛Am，Bm｝｝，把它們的接邊匹配度M（Ai，Bi）設(shè)置為1，找出明顯不需要接邊的樣例對(duì)象n對(duì)｛｛A1，B1｝，｛A2，B2｝，…，｛An，Bn｝｝，把它們的接邊匹配度設(shè)置為0。分別計(jì)算對(duì)象Ai，Bi的距離鄰近度d（Ai，Bi），語(yǔ)義相似度s（Ai，Bi）與空間關(guān)系衡量指標(biāo)r（Ai，Bi）。然后，計(jì)算各分指標(biāo)與接邊匹配度的相關(guān)系數(shù)ri，并對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，作為接邊匹配度的權(quán)重參數(shù)。

接邊匹配度的閾值選擇影響著接邊的準(zhǔn)確度與查全率，本文將接邊匹配度設(shè)為不同數(shù)值進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果如圖7所示。觀測(cè)結(jié)果表明隨著匹配閾值的提高，匹配要求越嚴(yán)格，查準(zhǔn)率也相應(yīng)提高，并在匹配閾值為0.96處達(dá)到高峰。然而，匹配要求的過(guò)分嚴(yán)格會(huì)造成查全率降低，查全率在匹配閾值為0.95處達(dá)到高峰后就逐漸下降。

圖7 接邊匹配度閾值對(duì)接邊結(jié)果的影響Fig.7 The impact of threshold to the edge－matching results

根據(jù)上述參數(shù)確定的方法，對(duì)接邊匹配度的計(jì)算參數(shù)設(shè)定如下：距離指標(biāo)的權(quán)重設(shè)為0.6，語(yǔ)義相似度指標(biāo)的權(quán)重設(shè)為0.2，空間關(guān)系指標(biāo)的指標(biāo)值設(shè)為0.2，匹配度的閾值設(shè)為0.95。將不同的更新樣本導(dǎo)入程序進(jìn)行計(jì)算，自適應(yīng)接邊運(yùn)算的結(jié)果如表1所示。

表1 自適應(yīng)接邊方法的試驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Experimental results of the adaptive edge matching method

試驗(yàn)表明，自適應(yīng)接邊匹配度與接邊算法在運(yùn)算過(guò)程中可以保持健壯性，運(yùn)算速度保持穩(wěn)定。綜合考慮幾何與語(yǔ)義條件的接邊匹配算法準(zhǔn)確程度與查全率高，能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)的接邊操作。

在算法試驗(yàn)中，本文定義了空間沖突拓?fù)涞臉永?guī)則，以地形圖數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬運(yùn)算，空間沖突的檢測(cè)結(jié)果如表2所示。

表2 基于約束規(guī)則的空間沖突檢查試驗(yàn)Tab.2 The experiment of rule－based spatial conflict detection

試驗(yàn)結(jié)果顯示：在矢量數(shù)據(jù)增量更新中產(chǎn)生了空間沖突現(xiàn)象，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的相互關(guān)系與地理現(xiàn)實(shí)不符，沖突的檢查與處理具有必要性?；诩s束規(guī)則的空間沖突檢查方法能有效地檢測(cè)出錯(cuò)誤，結(jié)合人工的空間沖突確認(rèn)與處理，有助于更新后數(shù)據(jù)庫(kù)的拓?fù)湟恢滦跃S護(hù)。

4 結(jié) 論

本文以一致性維護(hù)與空間沖突處理為切入點(diǎn)，提出了一種自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新方法。試驗(yàn)表明該方法可應(yīng)用到基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫(kù)及規(guī)劃管理數(shù)據(jù)庫(kù)的更新與維護(hù)中。增城市規(guī)劃管理數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)使用本文所提出的方法，在2008—2011年之間把增城市區(qū)域內(nèi)742宗建設(shè)用地竣工測(cè)量數(shù)據(jù)作為增量信息進(jìn)行入庫(kù)更新，減少了大量人工操作。因此，可以得出以下結(jié)論：

（1）本文所提出的自適應(yīng)的對(duì)象接邊算法綜合考慮了對(duì)象間的空間距離、語(yǔ)義相似度及拓?fù)湟恢滦?，?duì)幾何及語(yǔ)義聯(lián)系最緊密的對(duì)象進(jìn)行自適應(yīng)的接邊處理?？捎糜诮鉀Q矢量數(shù)據(jù)更新中的數(shù)據(jù)完整性維護(hù)的問(wèn)題。

（2）基于約束規(guī)則的空間沖突檢測(cè)與處理方法，有助于修正與現(xiàn)實(shí)地理實(shí)體不符的空間關(guān)系，維護(hù)更新后空間數(shù)據(jù)庫(kù)的拓?fù)湟恢滦浴Ｔ摷s束模型設(shè)計(jì)合理、計(jì)算效率高，有利于更新過(guò)程中數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制。

本文提出的增量更新方法是針對(duì)同級(jí)比例尺的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。如果更新數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的比例尺不同，需要依據(jù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)規(guī)范，對(duì)更新數(shù)據(jù)進(jìn)行制圖綜合處理。此外，還需要結(jié)合多尺度對(duì)象匹配的技術(shù)進(jìn)行變化檢測(cè)，確定更新的對(duì)象與范圍，以執(zhí)行跨尺度的聯(lián)動(dòng)更新處理。這將是本文后續(xù)的研究重點(diǎn)。為更好地提高更新效率與自動(dòng)化程度，自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)更新方法還應(yīng)該朝著智能化與網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展。因此，進(jìn)一步的研究工作包括：① 以更新信息的跨尺度傳遞為切入點(diǎn)，結(jié)合制圖綜合模型與算法，探討多尺度空間數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)更新算法；② 應(yīng)用人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，確定接邊匹配度模型中的權(quán)重參數(shù)，并實(shí)現(xiàn)空間沖突約束規(guī)則的自動(dòng)提取，提高算法的智能化水平；③ 搭建空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)框架，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)在線動(dòng)態(tài)更新。

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An Adaptive Method for Incremental Updating of Vector Data

ZHANG Xinchang，GUO Taisheng TANG Tie
School of Geography and Planning，Sun Yat－Sen University，Guangzhou 510275，China

To maintain data consistency and eliminate the spatial conflicts brought by spatial database updating，an adaptive method for incremental vector data updating is proposed.Based on the matching of correspondent objects，a change－object detection and incremental updating method is discussed.Considering the constraint of spatial distance，semantic similarity and topology consistency，it is proposed a calculated method for edge matching evaluation.An adaptive edge matching strategy is also designed to maintain the consistency of spatial data.The rule－based detection and manipulation of spatial conflicts is also discussed.Topographical data are used to verify the practicality and efficiency of the method.

adaptive；incremental updating；data consistency；spatial conflict

ZHANG Xinchang（1957—），male，PhD，professor，PhD supervisor，majors in urban GIS.

ZHANG Xinchang，GUO Taisheng，TANG Tie.An Adaptive Method for Incremental Updating of Vector Data［J］.Acta Geodaetica et Cartographica Sinica，2012，41（4）：613－619.（張新長(zhǎng)，郭泰圣，唐鐵.一種自適應(yīng)的矢量數(shù)據(jù)增量更新方法研究［J］.測(cè)繪學(xué)報(bào)，2012，41（4）：613－619.）

P208

A

1001－1595（2012）04－0613－07

國(guó)家自然科學(xué)基金（40971216；41071246）

叢樹(shù)平）

2012－03－01

2012－05－17

張新長(zhǎng)（1957—），男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槌鞘械乩硇畔⑾到y(tǒng)。

E－mail：eeszxc＠m(xù)ail.sysu.edu