发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种水上交通多源数据融合的地图表达方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种水上交通多源数据融合的地图表达方法，包括以下步骤：

S1、利用多个传感器采集水上空间地理数据，以点、线、面以及属性表形式储存，对各类数据资料进行分类、分级等属性预处理；

S2、将预处理后的数据传递到融合网络中并先经过一定的分布式融合计算，再集中到融合中心，完成特征提取、数据关联和融合计算，包括对多传感器的观测结果的分析、补充、取舍、修改和决策计算，并生成融合计算结果；

S3、构建水上交通信息数据库，并将处理后的数据进行提取和过滤处理后存储到水上交通信息数据库中；

S4、将水上交通信息数据库中存储的数据匹配和整合公开地图数据库中的数据，借助多个处理器将数据生成三维地图并对相应位置进行标识；

S5、传感器采集的数据会按照设定时间间隔进行更新，并且更新的数据会再次被处理并存储在水上交通信息数据库中，以对地图进行后续的生成更新。

在上述的水上交通多源数据融合的地图表达方法中，所述步骤S1中的预处理方法是采用属性编码方式进行分类分级设定，对数据编码按要求进行定义，使其能满足各类地图产品符号化要求，可以实现点、线、面相应的符号批量可视化转化，以符合地图表达的需要。

在上述的水上交通多源数据融合的地图表达方法中，所述步骤S2中使用Bayes进行数据融合，包括以下步骤：

A、传感器1，2，...，m得到某水上观测对象的观测值，关于观测对象有n个可能的假设事件，这n个假设事件必须相互独立，并且构成一个完备集；

B、每一个传感器都会根据自己的观测值得到一个判决，选择一个关于观测对象的假设事件，根据传感器k已建立的分类算法，已知实际发生事件为E_r的条件下判断为事件E_r的概率为P_k(E_d|E_r)(k＝1，2，...，m)，对于每个传感器而言，所有的P_k(E_d|E_r)构成一个n×n的矩阵，所以对于m个传感器，共有m个这样的矩阵；

C、根据式2-2融合各传感器得出的判断，得到一个更新后的联合概率p(E_r|E_d1,E_d2,E_d3,...,E_dk,...E_dm)，

式中，E_dk(k＝1,2,3,...,m)为第k个传感器的判断结果

由于各假设相互独立，所以得式2-3

D、一旦得到了联合概率分布P(E_r|E_d1,E_d2,E_d3,...,E_dk,...E_dm)就要根据这个分布函数对各种候选事件进行评价，找出最优的选择。

在上述的水上交通多源数据融合的地图表达方法中，所述步骤S3中针对每个数据要素的特征，需要进行作业方式细化设计，并形成具体的作业指导书，尽可能的采用工具化的批量处理，提高效率与质量。

在上述的水上交通多源数据融合的地图表达方法中，所述作业方式步骤包括：

(1)利用公开版地图数据库中的水上流域属性分类对水域进行匹配，完全匹配一致的，直接按分类赋码；

(2)对于剩下的水域，将中心线放宽，再次匹配，将匹配后结果记录一个临时码‘A’，对于记录为‘A’的数据，按水体流域代码表依次进行判读，去掉产生的冗余数据，按级别高低进行FeatureTD码的赋值；

(3)对于匹配后缺少的水域面，按最新影像图(1：500比例尺下)进行人工制作，交汇口的处理按原技术标准，并在FeatureTD中添加相应要素代码。

在上述的水上交通多源数据融合的地图表达方法中，所述步骤S4中三维地图标识的方法包括：基于传感器设备确定当前位置的方位信息，并与水上交通信息数据库中位置信息、地名信息和方位信息匹配，以将该位置标识在地图中相应的位置。

与现有技术相比，本一种水上交通多源数据融合的地图表达方法的优点在于：

1、本发明采用属性编码方式进行分类分级设定，对数据编码按要求进行定义，使其能满足各类地图产品符号化要求，可以实现点、线、面相应的符号批量可视化转化，以符合地图表达的需要。

2、本发明采用多源数据融合的方式将水上交通数据进行融合处理，并且构建水上交通信息数据库，并将处理后的数据进行提取和过滤处理后存储到水上交通信息数据库中，助于后续对地图的生成更新。