研究背景
建筑物匹配通常通过计算建筑的几何相似度来判断是否为同名实体。现有的建筑物群组匹配方法主要关注群组外部轮廓相似性，但往往忽视了群组内部个体之间的空间关系和分布特征。 当群组轮廓相似但内部结构差别较大时，传统方法无法实现精确匹配，这就需要一种能够综合考虑多种空间因素的新方法。
研究方法
初步匹配策略
利用建筑物坐标和方位角对包含不同数目建筑物的群组进行初步匹配，建立建筑对应关系。
方向关系计算
采用精确方向关系矩阵计算各建筑在建筑群中的具体方向，构建方向相似度模型。
核心技术框架
几何相似度
转角函数法
方向相似度
精确方向矩阵
距离相似度
欧氏距离
分布密度
格网统计
关键技术创新
结构相似性指数 (SSIM)
创造性地将数字图像处理领域的SSIM算法应用于矩阵相似度计算，从亮度、对比度、结构三个维度衡量空间关系矩阵的相似程度。
SSIM(x,y) = (2μₓμᵧ + C₁)(2σₓᵧ + C₂) / (μₓ² + μᵧ² + C₁)(σₓ² + σᵧ² + C₂)
熵权法权重确定
采用客观赋权法中的熵权法确定各特征权重，避免主观因素影响，提高评价结果的客观性和科学性。
0.169
0.150
0.423
0.257
实验数据分析
| 建筑物群组对 | 方向关系相似度 | 空间距离相似度 | 轮廓几何相似度 | 分布密度相似度 | 群组相似度 |
|---|---|---|---|---|---|
| a-A1 | 0.948 | 0.997 | 0.918 | 0.724 | 0.885 |
| b-B1 | 0.977 | 0.996 | 0.948 | 0.838 | 0.932 |
| c-C1 | 0.943 | 0.988 | 0.876 | 0.547 | 0.819 |
相似度区间统计
关键技术参数
算法参数设置
数据规模统计
实验结果
匹配实验
质量评价实验
群组匹配结果展示
研究结论
方法优势
- 综合考虑群组外部轮廓和内部空间关系
- 实现了不同数量建筑群组的精确匹配
- 可用于局部区域的数据质量评价
- 计算效率高，结果客观可靠
应用价值
- 为地图场景相似性度量提供新思路
- 推动空间相似关系理论发展
- 支持多源地理数据质量评价
- 为智慧城市建设提供技术支撑
核心贡献总结
理论创新
将SSIM引入空间关系计算，建立多维度相似性评价体系
方法突破
解决了不同规模建筑群组匹配的技术难题
应用验证
在兰州市实际数据上验证了方法的有效性和实用性
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