基于地物相似性的空间数据自动变化检测

空间数据与现势性是GIS应用成败的关键，变化检测是数据更新与保持现势性的首要环节，尤其是空间数据自动变化检测，已经成为GIS研究与应用的重点和难点。本课题针对目前基于新旧影像变化检测方法中先验知识不足、辅助信息缺乏、忽略变化前后空间数据的联系与相似性等问题，以空间数据为研究对象，采用相似性认知理论，研究点、线、面不同类型地物的相似性度量方法；采用Rough集理论，研究空间数据变化分类与地物相似性的保持函数依赖PFD关系的自组织映射，为空间数据变化检测提供检测模板与依据；研究基于地物相似性的空间数据变化自动检测算法，实现对空间数据变化的有效检测与准确提取。本课题将提出一种基于地物相似性的空间数据变化自动检测新方法，为保持空间数据现势性和空间数据更新提供有力的理论与技术支持，为空间数据变化检测的研究提供一种全新的思路，研究成果将推动地球空间信息服务与应用产业的发展，丰富地球空间信息科学的研究。