基于影像匹配的自發(fā)地理信息道路精度評價與改善

馬 超，孫 群，徐 青，王志堅

(信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450001)

基于影像匹配的自發(fā)地理信息道路精度評價與改善

馬 超，孫 群，徐 青，王志堅

(信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，河南 鄭州 450001)

針對無矢量參考數(shù)據(jù)自發(fā)地理信息道路精度難以評價的問題，提出了一種基于影像匹配的道路精度評價方法。首先提取影像與自發(fā)地理信息中的道路交叉口作為控制點，并將對應(yīng)的交叉口進(jìn)行匹配，以同名控制點的均方根誤差作為自發(fā)地理信息的道路精度；然后以兩組控制點分別構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)，利用兩組控制點的對應(yīng)關(guān)系對每個三角網(wǎng)進(jìn)行仿射變換，從而實現(xiàn)對自發(fā)地理信息道路的幾何糾正，以提高其精度。最后以鄭州市的Open Street Map道路數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗，結(jié)果表明本文算法能夠有效提高自發(fā)地理信息的道路精度。

影像匹配；自發(fā)地理信息；精度評價；幾何糾正

地理信息技術(shù)的發(fā)展始終與計算機技術(shù)息息相關(guān)。隨著Web2.0概念的推廣，基于用戶創(chuàng)建內(nèi)容的應(yīng)用模式遍地開花，極大地促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)資源的共享與交流。在全民網(wǎng)絡(luò)的時代，地理信息獲取技術(shù)也隨之產(chǎn)生了新的變革，自發(fā)地理信息(volunteered geographic information，VGI)概念隨之應(yīng)運而生[1- 4]。這種由廣大志愿者志愿上傳、維護的地理信息，改變了地理信息資源由專業(yè)部門生產(chǎn)、掌握的格局，使得地理信息走進(jìn)千家萬戶，人人都是數(shù)據(jù)的擁有者。但是，VGI數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題天生俱來。由于沒有嚴(yán)格的質(zhì)量控制措施，VGI數(shù)據(jù)可能存在錯誤、惡意、冗余的數(shù)據(jù)，質(zhì)量不明確，成了限制其廣泛應(yīng)用的瓶頸。從20世紀(jì)六七十年代開始， 空間數(shù)據(jù)質(zhì)量就成為GIS學(xué)術(shù)界研究的一個熱門課題，并受到地理信息業(yè)界的重視。空間數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞及標(biāo)準(zhǔn)化程度的高低，都直接影響系統(tǒng)的經(jīng)濟利益和社會效益，與GIS系統(tǒng)的成敗密切相關(guān)。VGI 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題也是應(yīng)用 VGI 數(shù)據(jù)前首要解決的問題，科學(xué)、全面的質(zhì)量評價是 VGI 數(shù)據(jù)最終使用效果和數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要保障。VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量評價的研究是目前相關(guān)領(lǐng)域的重點內(nèi)容之一，目前的研究成果主要分為定量計算和定性分析兩個方面。

在定量計算方面，主要方法是將VGI數(shù)據(jù)與高質(zhì)量參考數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。文獻(xiàn)[5]以英國測繪局?jǐn)?shù)據(jù)為參考，分析了倫敦地區(qū)的VGI道路數(shù)據(jù)的定位精度和完整性情況；文獻(xiàn)[6]比較了英格蘭地區(qū)OSM數(shù)據(jù)、Google地圖和Bing地圖3種數(shù)據(jù)的完整性、現(xiàn)勢性和幾何精度；文獻(xiàn)[7—8]采取實地測量的方法評估了VGI數(shù)據(jù)的質(zhì)量；文獻(xiàn)[9]提出了運用衛(wèi)星影像來測定VGI數(shù)據(jù)的幾何精度的方法，并以影像數(shù)據(jù)為參考對比了VGI數(shù)據(jù)、USGS數(shù)據(jù)和TIGER數(shù)據(jù)；文獻(xiàn)[10]分析了武漢市VGI數(shù)據(jù)的質(zhì)量情況，選取了數(shù)據(jù)完整性、屬性信息準(zhǔn)確性、位置精度3種質(zhì)量元素。定量分析的研究成果較為豐富，通過定量分析的方法，學(xué)者們普遍認(rèn)為VGI數(shù)據(jù)存在分布不均勻的問題，在較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，幾何精度和數(shù)據(jù)完整性可以媲美專業(yè)數(shù)據(jù)，但在偏遠(yuǎn)郊區(qū)數(shù)據(jù)質(zhì)量較差[11- 15]。由于定量分析的方法所需參考數(shù)據(jù)往往很難獲取，因此該方法難以得到廣泛的應(yīng)用。

在定性分析方面，目前主要研究方法又可以分為對志愿者的分析和對數(shù)據(jù)不同版本的分析兩種。對志愿者信息的分析是通過對志愿者的數(shù)量、行為、特點、分布等進(jìn)行分析，尋找與數(shù)據(jù)質(zhì)量之間的內(nèi)在聯(lián)系。文獻(xiàn)[16—17]研究了VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量與用戶數(shù)量的關(guān)系，結(jié)果表明志愿者人數(shù)較多的區(qū)域位置精度往往更高。文獻(xiàn)[18]提出了基于VGI數(shù)據(jù)固有特征的質(zhì)量評價研究框架，針對不同的應(yīng)用場景提出了不同的評價質(zhì)量元素和方法；文獻(xiàn)[19—20]研究了基于志愿者信譽度的質(zhì)量評價方法。對數(shù)據(jù)歷史版本的分析主要是通過比較同一目標(biāo)的變化軌跡，來分析其潛在的數(shù)據(jù)質(zhì)量。文獻(xiàn)[21]研究了VGI數(shù)據(jù)中被多次編輯(超過15次)的對象的情況。文獻(xiàn)[22]提出了基于版本相似度的志愿者信譽度模型評價方法。上述定性分析的研究方法對VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量分析具有重要的參考價值，可以擺脫參考數(shù)據(jù)的限制，但是該方面的研究尚處于探索階段，所建立的模型、方法還不夠完善。

從目前的研究來看，基于參考數(shù)據(jù)的評價方法效果最好，但是高質(zhì)量的矢量數(shù)據(jù)往往難以獲取或成本較高，且基于數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量評價方法不能得到量化的評價結(jié)果。為此，本文利用高分辨率遙感影像作為參考數(shù)據(jù)，對VGI道路數(shù)據(jù)精度進(jìn)行評價。首先以道路交叉口作為控制點，通過匹配同名點對VGI道路精度進(jìn)行評價；然后以控制點的對應(yīng)關(guān)系建立幾何糾正模型，對VGI數(shù)據(jù)精度進(jìn)行改善；最后利用鄭州地區(qū)的Open Street Map數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗驗證。

1 基于影像匹配的VGI道路精度評價與改善

隨著遙感獲取技術(shù)的不斷完善，獲得的遙感影像分辨率越來越高，影像的精度也不斷增強。經(jīng)過幾何糾正的遙感影像具有現(xiàn)勢性好、精度高等優(yōu)點，通常用作地圖更新的數(shù)據(jù)源。因此，可以利用經(jīng)過幾何糾正的高分辨率遙感影像作為參考數(shù)據(jù)，對VGI數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評價。

由于影像數(shù)據(jù)與矢量數(shù)據(jù)之間的格式差異，無法直接自動進(jìn)行匹配比較。若全部提取影像中的道路，再以矢量參考數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行評價，過程過于繁雜，得不償失。為此，參考一般矢量數(shù)據(jù)與影像的配準(zhǔn)過程，可通過在影像和VGI數(shù)據(jù)中提取同名特征點的方法，將VGI數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，利用同名特征點之間的距離差異作為評價VGI數(shù)據(jù)精度的依據(jù)；還能夠依據(jù)同名匹配點之間的關(guān)系，建立兩者之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，可以對VGI數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正，從而提高VGI數(shù)據(jù)的幾何精度。基于影像匹配的VGI道路精度評價與改善的具體流程如圖1所示。

圖1 影像匹配進(jìn)行VGI精度評價的流程

1.1 特征點的提取

影像數(shù)據(jù)的特征包括點特征、線特征和面特征等，考慮到后續(xù)對VGI精度的評價，需要進(jìn)行匹配與構(gòu)建變換關(guān)系等，故選取影像的點特征進(jìn)行提取。

道路交叉口特點鮮明，能夠提供道路的連接信息、拓?fù)潢P(guān)系等，是道路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的重要特征之一。因此，選擇道路交叉口作為特征點，易于操作和實現(xiàn)。道路交叉口有多種形狀，為了便于影像定位中心點，這里只提取十字型的道路交叉口。

對于VGI矢量數(shù)據(jù)而言，道路交叉口的提取方法較為簡單。但是，由于VGI道路細(xì)節(jié)較為豐富，存在諸多平行路、立交橋等微觀結(jié)構(gòu)，需要首先對其進(jìn)行簡化處理。經(jīng)過簡化的VGI道路網(wǎng)交叉口提取，可以依據(jù)道路的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行判斷。首先對道路網(wǎng)進(jìn)行拓?fù)涮幚恚闅v所有路段，并對路段的端點進(jìn)行標(biāo)記；然后遍歷所有標(biāo)記的端點，判斷其是否聯(lián)結(jié)4個線目標(biāo)，如果是，則標(biāo)記該端點為道路交叉口。

對于影像數(shù)據(jù)而言，道路交叉口作為影像的一種點特征，具有較多的自動提取方法。為了保證道路交叉口提取的準(zhǔn)確性，以及控制提取點的均勻分布，本文選擇人工提取的方法提取影像的道路交叉口，具體的提取方法不再贅述。

1.2 道路精度評價

對上述提取的兩種數(shù)據(jù)的道路交叉口進(jìn)行同名點對匹配，采取利用距離閾值的匹配方法，并計算同名點對的距離。在統(tǒng)計學(xué)中，均方根誤差通常用來衡量觀測值與真值之間的偏差，可以利用兩組特征點對之間的均方根誤差來表達(dá)VGI道路的幾何精度。均方根誤差的計算公式如下

(1)

1.3 道路精度糾正

可以將上述提取的兩組特征點作為控制點，通過幾何糾正的辦法，對VGI道路數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何位置的糾正，從而提高其數(shù)據(jù)精度。具體的思路是：利用兩組控制點之間的關(guān)系，建立從VGI數(shù)據(jù)到影像數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，然后根據(jù)該轉(zhuǎn)換關(guān)系對VGI道路數(shù)據(jù)進(jìn)行移位，實現(xiàn)VGI數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的幾何位置一致，從而提高VGI道路的精度。

考慮到VGI數(shù)據(jù)來源繁雜，不同用戶編輯、上傳的數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，數(shù)據(jù)精度具有隨機性的特點。為了提高VGI道路的幾何糾正效果，需要對轉(zhuǎn)換的VGI數(shù)據(jù)進(jìn)行剖分，采用局部調(diào)整的方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換。常用的平面剖分方法有基于規(guī)則格網(wǎng)、基于Delaunay三角網(wǎng)等。Delaunay三角網(wǎng)具有唯一性、最大化、最小角等特點，將控制點作為Delaunay三角網(wǎng)的頂點，能夠使糾正變化盡可能均勻分布，將糾正范圍控制在每個Delaunay三角形中，可以有效提高糾正的精度[23]。本文采用基于Delaunay三角網(wǎng)的方法進(jìn)行剖分，并對VGI數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正。

具體做法為：首先分別以兩組控制點為三角形的頂點，建立Delaunay三角網(wǎng)；然后利用對應(yīng)的兩個三角形的頂點建立變換關(guān)系，得到該區(qū)域的轉(zhuǎn)換關(guān)系；再以該轉(zhuǎn)換關(guān)系將該區(qū)域內(nèi)所有的VGI數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，實現(xiàn)VGI矢量數(shù)據(jù)的位移，直到所有的三角網(wǎng)轉(zhuǎn)換完畢。

2 試驗與分析

以鄭州市的OSM數(shù)據(jù)和高德影像數(shù)據(jù)為例，對上述算法進(jìn)行試驗驗證。試驗區(qū)域為鄭州市東區(qū)，試驗區(qū)域面積為20 km2,道路長度為85 km。首先利用上述方法提取兩組控制點，控制點數(shù)量為19個，并分別構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)，如圖2所示。

圖2 控制點的三角網(wǎng)

圖2中，深灰色為影像控制點的三角網(wǎng)，淺灰色為VGI數(shù)據(jù)的控制點三角網(wǎng)，黑色為VGI道路。由圖2可以看出，VGI道路數(shù)據(jù)與影像基本能夠套合，但是部分?jǐn)?shù)據(jù)仍然偏差較大。利用本文所提方法對VGI數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正，并計算糾正前后的VGI控制點到相應(yīng)影像控制點的距離，如圖3所示。

圖3 糾正前后的控制點距離對比

由圖3可知，在未進(jìn)行糾正之前，各個控制點的精度差別較大，說明VGI數(shù)據(jù)本身精度分布不均勻，經(jīng)過糾正以后，各個控制點的精度明顯有所改善，但是仍然存在一定差異。利用本文所提方法計算糾正前后的控制點均方根誤差，分別為17.76和8.77m，說明未糾正前，該區(qū)域的道路幾何精度為17.76m，經(jīng)過糾正達(dá)到了8.77m。

3 結(jié) 語

隨著地理信息走進(jìn)人們的日常生活，VGI將會取得快速的發(fā)展，VGI數(shù)據(jù)將是未來地理信息獲取的重要手段。研究如何通過質(zhì)量評價、質(zhì)量控制等手段，提高其應(yīng)用范圍和影響力，具有重大的實用價值。本文研究了利用影像匹配的方法對VGI道路精度進(jìn)行評價和改善，從試驗結(jié)果來看，取得了較為理想的結(jié)果。下一步的研究中，要繼續(xù)研究VGI數(shù)據(jù)的其他要素的精度評價，并進(jìn)一步研究影像控制點的自動提取算法，提高該方法的自動化水平和實用性。

[1] 張紅平, 顧學(xué)云. 自發(fā)地理信息研究應(yīng)用進(jìn)展與趨勢[J].地理信息世界, 2012,8(4): 67- 71.

[2]GOODCHILDMF.CitizensasSensors:TheWorldofVolunteeredGeography[J].GeoJournal, 2007, 69(4): 211- 221.

[3] 李德仁，錢新林. 淺論自發(fā)地理信息的數(shù)據(jù)管理[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2010, 35(4): 379- 383.

[4] 單杰, 秦昆，黃長青，等. 眾源地理數(shù)據(jù)處理與分析方法探討[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2014, 39(4): 390- 394.

[5]HAKLAYM.HowGoodisVolunteeredGeographicalInformation?AComparativeStudyofOpenStreetMapandOrdnanceSurveyDatasets[J].EnvironmentandPlanningB(PlanningandDesign), 2010, 37(4): 682- 703.

[6]CIEPLUCHB,MOONEYP.SketchesofGenericFrameworkforQualityAssessmentofVolunteeredGeographicalData[C]∥IEEEGeoscienceandRemoteSensingSociety.[S.l.]：IEEE,2011.

[7]AL-BAKRIM,FAIRBAIRND.AssessingtheAccuracyof“Crowsourced”DataandItsIntegrationwithOfficialSpatialDataSets[C]∥ProceedingsoftheNinthInternationalSymposiumsonSpatialAccuracyAssessmentinNaturalResourcesandEnvironmentSciences.[S.l.]：[s.n.]，2010: 317- 320.

[8]MACOH,CHRISTOFA.ComparativeSpatialAnalysisofPositionalAccuracyofOpenStreetMapandProprietaryGeodata[M]∥Geovizualisation,SocietyandLearning.Berlin:HerbertWichmannVerlag, 2012: 24- 32.

[9]ROBERTOC,PEGGYA.APhotogrammetricApproachforAssessingPositionalAccuracyofOpenStreetMapRoads[J].Geo-Information, 2013, 2(2):276- 301.

[10] 王明, 李清泉，胡慶武，等. 面向眾源開放街道地圖空間數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價方法[J].武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版), 2013, 38(12): 1490- 1494.

[11]ZHENGShudan,ZHENGJianghua.AssessingtheCompletenessandPositionalAccuracyofOpenStreetMapinChina[M]∥ThematicCartgraphyfortheSociety.Berlin：Springer, 2014.

[12]KOUNADIO.AssessingtheQualityofOpenStreetMapData[D].London:UniversityCollegeofLondon, 2009.

[13]ZIELSTRAD,ZIPFA.AComparativeStudyofProprietaryGeodataandVolunteeredGeographicInformationforGermany[C]∥Proceedingsof13thAGILEInternationalConferenceonGeographicInformationScience.[S.l.]：[s.n.]，2010：10- 14.

[14]KOUKOLETSOST,HAKLAYM.AnAutomatedMethodtoAssessDataCompletenessandPositionalAccuracyofOpenStreetMap[C]∥GeoComputation.[S.l.]:[s.n.]，2011：236- 241.

[15]MOHAMMADF,MAHMOUDR.AQualityStudyoftheOpenStreetMapDatasetforTehran[J].Geo-Information, 2014, 3(2): 750- 763.

[16]HAKLAYM,BASIOUKAS.HowManyVolunteersDoesItMaketoMapAnAreaWell?TheValidityofLinus’sLawtoVolunteeredGeographicInformation[J].TheCartographicJournal, 2010, 47(4):315- 322.

[17]ARSANJANIJJ,BARRONC.AssessingtheQualityofOpenStreetMapContributorsTogetherwithTheirContributions[J].AGILE, 2013,5(1): 4- 17.

[18]CHRISTOPHERB,PASCALN.AComprehensiveFrameworkforIntrinsicOpenStreetMapQualityAnalysis[J].TransactionsinGIS, 2014,18(6):877- 895.

[19]KEBLERC,DEGROOTTA.TrustasaProxyMeasurefortheQualityofVolunteeredGeographicInformationintheCaseofOpenStreetMap[M]∥GeographicInformationScienceattheHeartofEurope.Berlin：Springer，2013:21- 37.

[20]BISHRM,MANTELASL.ATrustandReputationModelforFilteringandClassifyingKnowledgeaboutUrbanGrowth[J].GeoJournal，2008,72(3- 4)：229- 237.

[21]MOONEYP,PADRAIGC.CharactteristicsofHeavilyEditedObjectsinOpenStreetMap[J].FutureInternet, 2012, 4(1):285- 305.

[22] 趙肄江，周曉光.地理信息志愿者信譽度評估的版本相似度模型——以面目標(biāo)為例[J].測繪學(xué)報,2015,44(5):578- 584.

[23] 卜坤，張樹文，楊久春，等. 基于Delaunay三角網(wǎng)的Shapefile幾何糾正算法與實現(xiàn)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版), 2008, 38(3): 521- 526.

Accuracy Evaluation and Improvement of Volunteer GeographicInformation Based on Image Matching

MA Chao,SUN Qun,XU Qing,WANG Zhijian

(Institute of Geospatial Information, Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China)

Aiming at the question that it is difficult to evaluate the accuracy of the volunteer geographic information under no vector reference data condition, a road accuracy evaluation method based on imaging matching is proposed. Firstly, the road intersections between the image and the volunteer geographic information are extracted as control points, and the corresponding control points are matched，then, the root mean square error of the control points of the same name are taken as road accuracy of the volunteer geographic information; Secondly, Delaunay triangulation network are respectively built by two sets of the control points, and affine translation for each triangulation network are conducted by using the corresponding relationship between these two sets, in order to achieve geometric correction of volunteer geographic information and improve its accuracy. Finally, the road data of Open Street Map in Zhengzhou city are utilized to do an experiment. The result shows the algorithm proposed in this paper is able to improve the road accuracy of the volunteer information effectively.

image matching；volunteer geographic information；accuracy evaluation；geometric correction

2016- 05- 11；

2017- 02- 07

國家863計劃(2012AA12A404)；國家自然科學(xué)基金(41571399；41201391；41201469) 作者簡介： 馬 超(1988—)，男，博士生，主要研究方向為數(shù)字地圖制圖與應(yīng)用。E- mail：13203711480@163.com

馬超，孫群，徐青，等.基于影像匹配的自發(fā)地理信息道路精度評價與改善[J].測繪通報，2017(3)：22- 25.

10.13474/j.cnki.11- 2246.2017.0076.

P237

A

0494- 0911(2017)03- 0022- 04