付仲良，杨元维，高贤君，赵星源，范　亮

1. 武汉大学遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079； 2. 地球空间信息技术协同创新中心，湖北 武汉 430079； 3. 长江大学地球科学学院，湖北 武汉 430100



道路网多特征匹配优化算法

付仲良1,2，杨元维1，高贤君3，赵星源1，范亮1

1. 武汉大学遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079； 2. 地球空间信息技术协同创新中心，湖北 武汉 430079； 3. 长江大学地球科学学院，湖北 武汉 430100

Foundationsupport：TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(Nos. 41561084; 41201409; 41201395);TheNaturalScienceFoundationofShandongProvince(No.ZR2014DL001)

同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligenttransportationsystem，ITS)与位置服务(location-basedservice，LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法：首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量，以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异；然后通过SVM对相似性特征样本集训练，以构建道路网回归匹配模型；最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明，本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率，能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。

道路网匹配；支持向量机；中值Hausdorff距离；回归模型

矢量匹配技术是数据融合、变化检测、数据更新等必不可少的关键技术，道路网匹配是矢量匹配的研究热点之一。目前，对道路网匹配方法的研究多集中在相似性度量和匹配策略两个方面。在相似性度量方面，主要以道路实体的几何特征(形状[1]、距离[2-4]、方向[5])、拓扑特征[6-7]、语义特征[8-9]作为相似性特征描述。……