| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 相关技术与方法研究 | 第13页 |
| 1.3.2 基于 HtmlParser 的 POI 自动提取 | 第13页 |
| 1.3.3 多源异构 POI 分类体系的融合 | 第13-14页 |
| 1.3.4 无人工干预的坐标位置纠正 | 第14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 2 多源空间数据融合基本方法 | 第15-33页 |
| 2.1 几何位置的融合 | 第15-29页 |
| 2.1.1 坐标系换算 | 第15-20页 |
| 2.1.2 实体匹配 | 第20-23页 |
| 2.1.3 坐标转换 | 第23-29页 |
| 2.2 属性信息的融合 | 第29-33页 |
| 2.2.1 分类分级和属性编码 | 第29-31页 |
| 2.2.2 属性数据相似度计算 | 第31-33页 |
| 3 数据获取与分类处理 | 第33-44页 |
| 3.1 数据获取 | 第33-39页 |
| 3.1.1 多源 POI 数据的特点 | 第33-34页 |
| 3.1.2 POI 获取方式 | 第34-35页 |
| 3.1.3 POI 自动提取 | 第35-39页 |
| 3.2 多源 POI 数据分类体系融合 | 第39-44页 |
| 3.2.1 分类的指导思想与基本原则 | 第40-41页 |
| 3.2.2 本文采用的分类方法 | 第41-42页 |
| 3.2.3 多源 POI 分类体系融合 | 第42-44页 |
| 4 基于网格划分的多源 POI 位置纠正 | 第44-56页 |
| 4.1 地理范围网格划分 | 第44-46页 |
| 4.2 控制点与检核点自动提取 | 第46-47页 |
| 4.2.1 共指对象的定义 | 第46页 |
| 4.2.2 共指 POI 自动匹配 | 第46-47页 |
| 4.3 控制点粗差过滤 | 第47-50页 |
| 4.4 坐标变换计算 | 第50-51页 |
| 4.5 实验结果 | 第51-56页 |
| 5 总结 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 附录A POI 分类体系表 | 第61-68页 |