一种全息位置地图的迭加方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于位置服务技术、地理信息技术领域，涉及一种全息位置地图的迭加方 法。
【背景技术】
[0002] 全息位置地图是以位置为基础，全面反映位置本身及其与位置相关的各种特征、 事件或事物的数字地图，是地图家族中适应当代位置服务业发展需求而发展起来的一种新 型地图产品。全息位置地图内容包括但是不限于：二维矢量地图数据、三维地图数据、全景 数据、导航数据、瓦片地图数据、室内地图数据和多媒体数据、天气航班等动态数据等。与一 般的位置地图相比，全息位置地图具有以下两方面的基本特征：
[0003] (1)全息位置地图是语义关系一致的四维时空位置信息的集合。全息位置地图所 反映的位置及其相关信息更为全面，多层次、多粒度、全方位反映空间位置本身以及各种关 联关系，涵盖了以位置为基础的人与人、人与物、物与物的直接关联以及蕴含信息，各相关 信息之间的语义位置关系更为明确和一致。
[0004] (2)全息位置地图由系列数字位置地图所构成。全息位置地图可以满足多种应用 需求，可以形成多种场景，并可以多种方式呈送给用户。
[0005] 全息位置地图包含了各种以不同语义位置进行描述的深度内容信息，这些信息在 几何位置、表达尺度、语义、时空关系、逻辑与属性上存在着不一致性，但是在特定的时空条 件、特定的情景下，存在着一定的语义逻辑关系或者时空关系，通过对这些数据进行时空、 语义上的迭加能够产生与单一数据有较大区别的新的价值的数据。以流感传播趋势的大数 据研宄为例，SadelikA等通过对纽约63万名用户所发的440万条微博上涉及身体不适的 微博中的位置、发布时间、社会活动轨迹等数据进行分析，得到一张用户不适的"位置热点 图"，并以此为基础对数据进行时空上的迭加：建立一定的时序关系以及对流感发展趋势的 模式识别，从而能够对一些个体感染流感前8小时就做出高达90 %的准确率的预测，显而 易见的是，位置信息的迭加使得原本单个、离散的信息产生了具高的价值。因此，全息位置 地图的迭加就是要将不同来源、不同精度、不同数据模型的地图数据通过各种信息处理、综 合的迭加方法，最终获得一个从知识层面认知的新数据集。
[0006] 目前尚未有针对全息位置地图的数据进行迭加的方法的相关专利与文献。
【发明内容】
[0007] 为了解决上述的技术问题，本发明提供了一种全息位置地图的迭加方法。
[0008] 本发明所采用的技术方案是：一种全息位置地图的迭加方法，其特征在于，包括以 下步骤：
[0009] 步骤1 :根据用户需求确定迭加情景，筛选出迭加的数据内容，即根据用户所处 的位置确立具体情景，建立情景模型，从而确定不同的情景下需要迭加哪些类型的地图数 据；
[0010] 步骤2 :对参与迭加的地图数据的语义位置进行判断；
[0011] 如果语义位置相同，则顺序执行下述步骤3 ;
[0012] 如果语义位置不同，则首先需要进行位置的语义转换，使位置的描述在同一基准 下进行，然后执行下述步骤3 ;
[0013] 步骤3 :对参与迭加的地图数据的迭加粒度进行判断；
[0014] 如果迭加粒度相同，则顺序执行下述步骤4 ;
[0015] 如果迭加粒度不同，则首先通过地图综合手段，将高粒度地图转换为较低粒度的 乙方进行迭加，然后执行下述步骤4 ;
[0016] 步骤4 :参与迭加的地图数据进行时空迭加运算、几何迭加运算及语义迭加运算；
[0017] 步骤5 :对迭加后得到的数据集进行优化筛选，迭加结束。
[0018] 作为优选，步骤4中所述的时空迭加运算包括统计迭加、筛选迭加、精度迭加、时 序迭加、状态变化迭加以及运动轨迹迭加；所述的几何迭加运算包括几何叠置、几何聚类迭 加，其中几何叠置包括几何图形的交、并、差运算；所述的语义迭加运算包括空间语义关联 迭加、属性关联迭加、语义关联迭加，其中空间语义关联包括拓扑关联、方位及度量关联。
[0019] 作为优选，步骤5中所述的对迭加后得到的数据集进行优化筛选，是基于用户数 据及其他筛选条件对数据集进行优化筛选，尤其根据语义位置的地理位置及移动特征，通 过位置动态变化从而进行动态迭加，直到位置不再发生变化为止停止迭加。
[0020] 与现有方法相比，本发明具有的优点和效果如下：
[0021] 1、本发明在制定迭加规则时，提出了包括粒度迭加规则、时空迭加规则、几何迭加 规则、语义迭加规则。不仅从空间几何层面、更从粒度、时空关系、语义关系等多个维度做了 考虑，能够适用于全息位置地图的多粒度、多时态、多源异构等特征的各种地图数据；
[0022] 2、提出在对不同语义位置的地图进行迭加前，通过粒度转换、语义位置转换保证 地图迭加结果的一致性，通过这种方式迭加得到的结果更符合人们的认知规律，能够在统 一的位置描述框架下对地图数据集进行融合迭加。
【附图说明】
[0023] 图1 :本发明实施例的流程图；
[0024] 图2 :本发明实施例的位置按时序迭加示意图；
[0025] 图3 :本发明实施例的位置按状态变化迭加示意图；
[0026] 图4 :本发明实施例的地图迭加的语义位置转换示意图。
【具体实施方式】
[0027] 为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发 明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不 用于限定本发明。
[0028] 请见图1，本发明提供的一种全息位置地图的迭加方法，包括以下步骤：
[0029] 步骤1 :根据用户需求确定迭加情景，筛选出迭加的数据内容，即根据用户所处 的位置确立具体情景，建立情景模型，从而确定不同的情景下需要迭加哪些类型的地图数 据；
[0030] 步骤2 :对参与迭加的地图数据的语义位置进行判断；
[0031] 如果语义位置相同，则顺序执行下述步骤3 ;
[0032] 如果语义位置不同，则首先需要进行位置的语义转换，使位置的描述在同一基准 下进行，然后执行下述步骤3 ;
[0033] 步骤3 :对参与迭加的地图数据的迭加粒度进行判断；
[0034] 如果迭加粒度相同，则顺序执行下述步骤4 ;
[0035] 如果迭加粒度不同，则首先通过地图综合手段，将高粒度地图转换为较低粒度的 乙方进行迭加，然后执行下述步骤4 ;
[0036] 对于垂直层级的粒度迭加，不同的全息位置地图数据类型其位置数据所能表达的 粒度不同，有的地图数据只能描述单一的粒度，有的则不限于在某一粒度。因此地图数据的 迭加可能发生在同一粒度下，或者不同粒度下。因此，对于地图粒度的迭加遵循以下原则： 全息位置地图优先在各自表达的同一粒度上进行迭加，对应粒度的空间迭加也分别采用各 自粒度等级的几何图形，如果迭加的地图在更细的空间粒度上无法表达，则需要通过地图 综合等手段，将高粒度地图转换为较低粒度的乙方进行迭加；但是低粒度则不能向高粒度 进行迭加。
[0037] 步骤4 :参与迭加的地图数据进行时空迭加运算、几何迭加运算及语义迭加运算；
[0038] 时空迭加运算包括统计迭加、筛选迭加、精度迭加、时序迭加、状态变化迭加以及 运动轨迹迭加；
[0039] (1)统计迭加，即时间的相加、合并；
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