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Automatic Detection of the Updating Object by Areal Feature Matching Based on Shape Similarity

형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 통한 갱신 객체 탐지

  • 김지영 (서울대학교 대학원 건설환경공학부) ;
  • 유기윤 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부)
  • Received : 2012.01.12
  • Accepted : 2012.02.26
  • Published : 2012.02.29

Abstract

In this paper, we proposed a method for automatic detection of a updating object from spatial data sets of different scale and updating cycle by using areal feature matching based on shape similarity. For this, we defined a updating object by analysing matching relationships between two different spatial data sets. Next, we firstly eliminated systematic errors in different scale by using affine transformation. Secondly, if any object is overlaid with several areal features of other data sets, we changed several areal features into a single areal feature. Finally, we detected the updating objects by applying areal feature matching based on shape similarity into the changed spatial data sets. After applying the proposed method into digital topographic map and a base map of Korean Address Information System in South Korea, we confirmed that F-measure is highly 0.958 in a statistical evaluation and that significant updating objects are detected from a visual evaluation.

본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 공간 데이터 셋에서 기하정보를 이용한 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 통하여 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 먼저 축척이 상이한 공간 데이터 셋의 매칭 관계를 분석하여 갱신 객체를 정의하였다. 다음으로 시멘틱 매칭을 통하여 추출된 기준점을 이용한 아핀변환을 수행하여 축척이 상이한 데이터간의 계통오차를 제거하고, 중첩 분석을 통하여 다수 면 객체를 단일 객체화 하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 갱신 객체 탐지 방법을 우리나라의 수치지도 2.0과 도로명주소 전자지도에 적용한 결과 F-측정값이 0.958로 나타났으며, 시각적 평가에서 유의미한 갱신 객체가 탐지되는 것을 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. 김정옥 (2010), 지리적 관계를 이용한 공간데이터 셋의 객체매칭 방법론, 박사학위논문, 서울대학교, pp. 28-37.
  2. 김지영, 허용, 김대성, 유기윤 (2011), CRITIC 방법을 이용한 형상유사도 기반의 면 객체 자동매칭 방법, 한국측량학회지, 제 28권, 제 2호, 한국측량학회, pp. 113-121.
  3. 박청, 박기석, 엄찬용 (2010), 수치지도의 축척별 동시갱신 위한 규정 및 DB 설계 방안 연구, 한국지형공간정보학회 춘계학술대회 논문집, 한국지형공간정보학회, pp. 97-100.
  4. Bel Hadj Ali, A. (2001), Positional and shape quality of areal entities in geographic databases: quality information aggregation versus measures classification, Proceeding of ECSQARU ''2001 Workshop on Spatio-Temporal Reasoning and Geographic Information Systems, Toulouse, pp. 1-16.
  5. Diakoulaki, D., Mavrotas, G. and Papayannakis, L. (1995), Determing objective weights in multiple criteria problems: the CRITIC method, Computers & Operational Research, Elsevier, Vol. 22, No. 7, pp. 763-770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
  6. Fu, Z. and Wu, J. (2008), Entity matching in vector spatial data, Proceedings of the XXIth ISPRS Congress, ISPRS, China, pp. 1467-1472.
  7. Huang, L., Wang, S., Ye, Y., Wang, B. and Wu, L. (2010), Feature matching in cadastral map integration with a case study of Beijing, Proceedings of 2010 18th International Conference on Geoinformatics, IEEE, China, pp. 1-4.
  8. Huff, D. A. and Batsell, R. R. (1977), Delimiting the areal extent of a market area, Journal of Marketing Research, American Marketing Association, Vol.15, pp. 581-585.
  9. Laurini, R. (1994), Multi-source updating and fusion of geographic databases, Computers, Environment and Urban Systems, Elsevier, Vol. 18, No. 4, pp.243-256. https://doi.org/10.1016/0198-9715(94)90027-2
  10. Masuyama, A. (2006), Methods for detecting apparent differences between spatial tessellations at different time points. International Journal of Geographical Information Sciences, Taylor & Francis, Vol. 20, No.6, pp.633-648. https://doi.org/10.1080/13658810600661300
  11. Matikainen, L., Hyyppa, J., Ahokas, E., Markelin, L. and Kaartinen, H. (2010), Automatic Detection of Buildings and Changes in Buildings for Updating of Maps, Remote Sensing, Vol.2, pp. 1217-1248. https://doi.org/10.3390/rs2051217
  12. Qi, H. B., Li, Z. L. and Chen, J. (2010), Automated change detection for updating settlements at smaller-scale maps from updated larger-scale maps, Journal of Spatial Science, Taylor & Francis, Vol. 51, No.1, pp. 133-146.
  13. Samal, A., Seth, S. and Cueto, K. (2004), A feature-based approach to conflation of geospatial sources, International Journal of Geographical Information science, Taylor & Francis, Vol. 18, No. 5, pp. 459-489. https://doi.org/10.1080/13658810410001658076
  14. Uitermark, H.T. (2001), Ontology-based geographic data set integration. PhD Dissertation. Deventer, The Netherlands.
  15. van Goesseln. G. and Sester, M. (2005), Change detection and integration of topographic updates from ATKIS to geoscientific data sets. International Conference on Next Generation Geospatial Information. USA, pp. 69-80.
  16. Wang, Y. and Luo, Y. (2010), Integration of correlations with standard deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making, Mathematical and Computer Modelling, Elsevier, Vol. 51, pp. 1-12. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2009.07.016
  17. Wenjing, T., Yanling, H., Yuxin, Z. and Ning, L. (2008), Research on areal feature matching algorithm based on spatial similarity, Proceedings of Control and Decision Conference (CCDC 2008), China, pp. 3326-3330.

Cited by

  1. 수치지도 건물데이터의 매칭 기반 갱신 및 이력 데이터 생성 vol.32, pp.4, 2012, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2014.32.4-1.311
  2. 계층적 매칭 기법을 이용한 수치지도 건물 폴리곤 데이터의 자동 정합에 관한 연구 vol.33, pp.1, 2015, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2015.33.1.45
  3. Geometric Similarity Measurement Method for Micro Scene Generalization vol.12, pp.2, 2022, https://doi.org/10.3390/app12020628