[发明专利]基于遥感的矢量电子地图质量提升自动化方法

说明书

技术领域

本发明涉及空间数据处理技术领域，尤其涉及一种基于遥感的矢量电子地图质量提升自动化方法。

背景技术

GIS地理空间数据是空间信息服务平台的基石，其数据质量直接影响用户对空间信息服务平台的使用感受。每年更新数据与原始数据间存在一定误差偏移，导致已有底图数据与更新电子地图数据存在不匹配，直接影响行业生产和业务应用。因此提升数据质量是GIS地理空间数据的基础业务。

现有的矢量电子地图质量提升技术路线，基于空间精度提升的影像进行矢量数据分区域的空间精度提升。当矢量数据与遥感影像数据不完全套和时，纠偏流程：首先在已有影像和精度提升后的影像上手工选取同名点，生成已有矢量数据与精度提升后影像数据同名点的误差连线；然后根据误差连线计算误差距离和误差方向，基于误差距离和误差方向进行空间聚类形成误差均质区域；对不同区域，根据误差连线进行几何纠正。

传统的矢量影像套和方法在ARCGIS软件中处理，人工操作重复导入影像，凭视觉经验手工选取同名点，然后利用空间纠正功能对矢量数据进行纠偏。显然现有方法存在着自动化程度低，人工干预多，人为干扰因素大等缺陷，很难提高生产效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于遥感的矢量电子地图质量提升自动化方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明所述基于遥感的矢量电子地图质量提升自动化方法，所述方法包括：

S1，获取原始影像和精度提升后影像自动匹配同名点；

S2，在匹配后的同名点的基础上建立模型，设置阈值进行错误点剔除；

S3，变换同名点坐标系，并将任意一个区域的多个同名点文件合并为一个文件A；

S4，用文件A对矢量电子地图进行纠正，得到质量提升后的矢量电子地图，并与精度提升后的影像套和，完成基于遥感的矢量电子地图质量提升。

优选地，步骤S1，采用基于区域灰度匹配方法自动产生匹配点，具体为：比较原始影像和精度提升后影像相同局部区域的灰度值，判断灰度值相似程度是否符合预先设置的阈值，如果是，则得到匹配点，继续比较下一个局部区域；如果否，则为找到匹配点，继续比较下一个局部区域，最终得到多对同名点对。

优选地，步骤S1，具体按照下述步骤实现：

S11，将原始影像和精度提升后影像一个作为左影像，另一个作为右影像；

S12，在所述左影像中选定任意一个待定点W作为目标点，以目标点为终点，选取灰度阵列作为目标区域；

S13，在右影像上建立一个大于所述目标区域的灰度阵列作为搜索区；然后依次在搜索区中选取与所述目标区域等大的灰度阵列作为搜索窗口，计算所述搜索窗口与所述目标区域的相似性测度，当相似性测度A为所有相似性测度中的最大值时，与所述相似性测度A对应的搜索窗口A的中心像素作为待定点W的同名点。

更优选地，相似性测度的度量方法采为相关系数法。

优选地，步骤S1中，进行自动匹配同名点涉及到的参数包括：匹配方法、同名点个数的阈值、最小相关系数、移动窗口大小和搜索窗口大小。

优选地，步骤S2，具体按照下述步骤实现：

S21，建立原始影像和精度提升后影像之间的变换模型，在同名点的基础上，采用最小二乘多项式，使用矩阵反演计算模型系数；

具体流程：将原始影像和精度提升后影像一个作为左影像，另一个作为右影像，左、右两幅影像的同名点对分别表示为(x,y)、(x’,y’)，根据最小二乘多项式为式(1)，使用矩阵反演计算模型系数：

a₁，b₁，c₁，a₂，b₂，c₂均为变换模型的变形系数；

S22，由变换模型计算预测点位置，即根据计算出的变换模型的变形系数a₁，b₁，c₁，a₂，b₂，c₂，并结合公式(2)，将左方影像同名点坐标(x,y)变换至右方影像，即为预测点位置(x₀,y₀)；

S23，采用欧氏距离公式(3)计算预测点(x₀,y₀)和实际匹配同名点(x’,y’)的误差距离d_ij；