| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第16-24页 |
| 1.2.1 道路网匹配算法研究进展 | 第16-21页 |
| 1.2.2 矢量空间数据更新研究进展 | 第21-23页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第23-24页 |
| 1.3 论文研究目标、内容和方案 | 第24-26页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第24页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.3 研究方案 | 第25-26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 多尺度道路网数据差异性分析及匹配方法 | 第28-39页 |
| 2.1 多尺度与多尺度空间数据库 | 第28-30页 |
| 2.1.1 空间数据的多尺度表达 | 第28-29页 |
| 2.1.2 多尺度空间数据库 | 第29-30页 |
| 2.2 多尺度道路网数据差异性分析 | 第30-32页 |
| 2.2.1 制图表达与综合产生的差异 | 第30-31页 |
| 2.2.2 不同的数据应用需求产生的差异 | 第31页 |
| 2.2.3 空间数据采集误差产生的差异 | 第31-32页 |
| 2.3 道路网匹配概述 | 第32-37页 |
| 2.3.1 实体与实体匹配 | 第32页 |
| 2.3.2 道路网匹配概念模型与流程 | 第32-34页 |
| 2.3.3 道路网匹配方法分类 | 第34-36页 |
| 2.3.4 匹配算法评价指标 | 第36-37页 |
| 2.4 道路网匹配的应用 | 第37-38页 |
| 2.4.1 多尺度道路网数据库更新 | 第37页 |
| 2.4.2 道路网数据集成与融合 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 道路网数据相似性描述特征优化方法 | 第39-76页 |
| 3.1 空间相似性的定义及影响因素 | 第39-40页 |
| 3.1.1 空间相似性的定义 | 第39-40页 |
| 3.1.2 影响空间相似性的因素 | 第40页 |
| 3.2 常见相似性度量特征 | 第40-52页 |
| 3.2.1 距离相似性特征 | 第41-42页 |
| 3.2.2 形状相似性特征 | 第42-44页 |
| 3.2.3 方向相似性特征 | 第44-46页 |
| 3.2.4 长度相似性特征 | 第46页 |
| 3.2.5 拓扑相似性特征 | 第46-49页 |
| 3.2.6 语义相似性特征 | 第49-52页 |
| 3.3 切角方向差的相似性描述与计算 | 第52-58页 |
| 3.3.1 夹角链码方向差 | 第53页 |
| 3.3.2 切角方向差 | 第53-55页 |
| 3.3.3 实验与对比分析 | 第55-58页 |
| 3.4 面积累积形状差的相似性描述与计算 | 第58-64页 |
| 3.4.1 中间面积形状描述法 | 第58-59页 |
| 3.4.2 面积累积形状差 | 第59-61页 |
| 3.4.3 实验与对比分析 | 第61-64页 |
| 3.5 综合中值Hausdorff距离相似性描述与计算 | 第64-70页 |
| 3.5.1 Hausdorff距离 | 第64-65页 |
| 3.5.2 中值Hausdorff距离 | 第65-66页 |
| 3.5.3 综合中值Hausdorff距离 | 第66-67页 |
| 3.5.4 实验与对比分析 | 第67-70页 |
| 3.6 全局加权属性项距离的相似性描述与计算 | 第70-74页 |
| 3.6.1 编辑距离 | 第70-71页 |
| 3.6.2 全局加权属性项距离 | 第71-72页 |
| 3.6.3 实验与对比分析 | 第72-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第4章 多元Logistic回归模型的道路网匹配算法 | 第76-99页 |
| 4.1 多元Logistic回归模型 | 第76-81页 |
| 4.1.1 多元线性回归模型 | 第76-77页 |
| 4.1.2 多元Logistic回归模型 | 第77-79页 |
| 4.1.3 Logistic回归模型参数估计方法 | 第79-80页 |
| 4.1.4 回归系数的显著性检验 | 第80-81页 |
| 4.2 多元Logistic回归模型的道路网匹配 | 第81-84页 |
| 4.2.1 多元Logistic回归的道路网匹配模型 | 第81-82页 |
| 4.2.2 多元Logistic回归道路网匹配步骤 | 第82-84页 |
| 4.2.3 多元Logistic回归模型在Matlab中的实现 | 第84页 |
| 4.3 实验与对比分析 | 第84-98页 |
| 4.3.1 实验数据介绍 | 第84-85页 |
| 4.3.2 实验结果与讨论 | 第85-96页 |
| 4.3.3 与同类算法的对比 | 第96-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 第5章 SVM的道路网匹配算法 | 第99-114页 |
| 5.1 SVM模型 | 第99-103页 |
| 5.1.1 SVM原理介绍 | 第99-102页 |
| 5.1.2 SVM核函数 | 第102-103页 |
| 5.2 利用SVM构建道路匹配模型 | 第103-108页 |
| 5.2.1 道路相似性优化特征的选取 | 第103-105页 |
| 5.2.2 SVM核函数和参数的确定 | 第105-106页 |
| 5.2.3 SVM的道路网匹配算法 | 第106-108页 |
| 5.3 实验与对比分析 | 第108-113页 |
| 5.3.1 SVM匹配实验 | 第108-110页 |
| 5.3.2 与同类算法的对比 | 第110-112页 |
| 5.3.3 多元Logistic回归匹配模型与SVM匹配模型的对比 | 第112-113页 |
| 5.4 本章小结 | 第113-114页 |
| 第6章 道路网匹配在多尺度道路数据库联动更新中的应用 | 第114-138页 |
| 6.1 空间数据库更新模式 | 第114-115页 |
| 6.1.1 缩编更新模式 | 第114-115页 |
| 6.1.2 联动更新模式 | 第115页 |
| 6.2 更新中关键问题及解决方案 | 第115-117页 |
| 6.3 多尺度道路数据库联动更新方法 | 第117-124页 |
| 6.3.1 变化检测的定义 | 第117-118页 |
| 6.3.2 匹配与变化检测 | 第118-122页 |
| 6.3.3 不同尺度道路变化对象的传递 | 第122页 |
| 6.3.4 多尺度道路网数据库联动更新总体技术方案 | 第122-124页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第124-137页 |
| 6.4.1 实验数据介绍 | 第124-126页 |
| 6.4.2 数据联动更新实验 | 第126-132页 |
| 6.4.3 局部实例详细分析 | 第132-137页 |
| 6.5 本章小结 | 第137-138页 |
| 第7章 总结与展望 | 第138-141页 |
| 7.1 本论文研究工作总结 | 第138-139页 |
| 7.2 本论文主要创新点 | 第139-140页 |
| 7.3 后续研究展望 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-148页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第148-149页 |
| 致谢 | 第149页 |
