[发明专利]一种地图综合相邻空间要素的拓扑关系纠正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种精度提高方法，尤其是涉及一种地图综合相邻空间要素的拓扑关系纠正方法。

背景技术

在测量和GIS领域，当未知参数存在相关性的时候，需要引入参数之间的关系式作为约束条件。文献“Abatzoglou T.J.,Mendel J.M.,and Harada G.A.,1991.The constrained total least squares technique and its applications to Harmonic Superresolution.IEEE Transactions on Signal Processing,39(5),1070–1087”提出一种约束总体最小二乘算法，适用于设计矩阵及观测向量中误差项存在代数相关的情况。但是这种误差项之间的约束条件并不等同于测量中的用以描述未知参数之间关系的约束条件。文献“Schaffrin B.,and Felus Y.A.,2005.On total least-lquares adjustment with constraints.A Window on the Future of Geodesy,F.Sansò,ed.,IAG Symp.,Springer–Verlag,Berlin,128,417–421”针对未知参数存在线性约束关系的情况提出一种约束总体最小二乘算法。在文献“Schaffrin B.,Lee I.P.,Choi Y.S.,and Felus Y.A.,2006.Total least-squares(TLS)for geodetic straight-line and plane adjustment.Bollettino di geodesia e scienze affini,65(3),141–168”提出的约束总体最小二乘估计算法中，假设约束条件中设计矩阵不包含误差，只有约束方程右向量存在误差。文献“Schaffrin B.,and Felus Y.A.,2009.An algorithmic approach to the total least-squares problem with linear and quadratic constraints.Studia Geophysica et Geodaetica,53(1),1–16”提出了附加线性及二阶约束条件的总体最小二乘算法，并假设约束方程不包括误差。文献“Zhang S.L.,Tong X.H.,and Zhang K.,2013.A solution to EIV model with inequality constraints and its geodetic applications.Journal of Geodesy,87(1),23–28”提出一种利用穷举法寻找有效约束，来进一步解算附加不等式约束的总体最小二乘模型的方法。文献“Fang X.,2014.On non-combinatorial weighted total least squares with inequalityconstraints.Journal of Geodesy,88(8),805–816”研究了利用序列二次规划方法解算附有线性不等式约束EIV模型的方法。文献“Zeng W.X.,Liu J.N.,and Yao Y.B.,2014.On partial errors-in-variables models with inequality constraintsof parameters and variables.Journal of Geodesy,89(2),111–119”研究了附加线性不等式约束的partial-EIV模型的总体最小二乘法，在这种方法中利用了线性互补模型(linear complementary problem，LCP)来解算。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于附有约束的总体最小二乘法的空间数据精度提高方法，将同时附加线性或非线性等式和不等式约束的结构化EIV模型的解算方法应用到测量和GIS领域中，大大提高空间数据的精度。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种地图综合相邻空间要素的拓扑关系纠正方法，包括：

1)对道路网和其他空间要素之间建立Delaunay三角网，所述的空间要素包括相邻的建筑物，利用Delaunay三角网建立道路线点与其他空间要素的拓扑关系；

2)利用拓扑节点与线化简方法将道路线分段，建立分段线性拟合模型；