由于自发地理信息数据主要来源于志愿者上传,不可避免地存在数据质量缺乏保障等问题,故限制了其广泛应用。针对自发地理信息数据质量未知、参考数据难以获取等问题,本文引入了数据可信度的概念,从区域内用户信誉度之和与数据变化趋势2个方面对自发地理信息的可信度进行评价,将定性分析结果进行量化表达。首先,利用李纳斯定理计算区域内用户的信誉度之和获取数据质量的相关信息,以志愿者上传数据中保留的点所占比重作为志愿者的信誉度,构建了基于点统计的志愿者信誉度模型。接着,从数据量变化的趋势中获取数据的质量信息,通过计算研究区域内数据量的变化程度进行数据变化趋势度量。最后,以北京等地区Open Street Map数据作为实验对象,验证了方法的有效性。实验结果表明,利用该方法所得出的实验结果与基于参考数据的质量评价结果总体上保持一致。
针对无矢量参考数据自发地理信息道路精度难以评价的问题,提出了一种基于影像匹配的道路精度评价方法。首先提取影像与自发地理信息中的道路交叉口作为控制点,并将对应的交叉口进行匹配,以同名控制点的均方根误差作为自发地理信息的道路精度;然后以两组控制点分别构建Delaunay三角网,利用两组控制点的对应关系对每个三角网进行仿射变换,从而实现对自发地理信息道路的几何纠正,以提高其精度。最后以郑州市的Open Street Map道路数据进行试验,结果表明本文算法能够有效提高自发地理信息的道路精度。
