基于多评价因素的面状要素合并变换算法
为解决同一地物数据被重复采集而导致的数据二义性问题,综合不同来源数据的点位精度差异的影响,提出一种基于多评价因素的面状要素合并变换算法.首先分析确定影响合并变换的三大主要评价因素,通过熵法决定其重要性,并将其综合来确定要素的可信度;然后根据离散Fréchet距离识别同名面状要素上的同名点对,进而使用位置加权平均来获得合并变换后的位置.结合海陆图的部分面状要素对该算法进行检验的结果表明,其提高了面状要素的空间位置合并变换质量.
面状要素、合并变换、多评价因素、Fréchet距离
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TP391;P208(计算技术、计算机技术)
国防预研基金06X3.8.6
2009-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
237-242