[00031364]一种基于机器学习的空间数据匹配方法
技术详细介绍
本发明涉及一种基于机器学习的空间数据匹配方法，包括四个步骤：1）自动生成匹配训练样本，2）通过机器学习建立分类器模型及其参数，3）应用分类器模型对输入空间数据进行目标匹配，4）顾及逻辑和领域约束对匹配结果的过滤和改善。其中机器学习采用以空间目标的位置、大小、形状和方位等多种指标作为特征提取。具有如下优点：可避免量纲标准化和多指标加权中的主观任意性，匹配精度较加权平均方法更高；匹配模型基于样本数据学习建立，数据的自适应性较高；建立模型的典型样本数量少，可大规模应用；利用空间数据的内在几何信息，无需额外属性信息，使用准入性低。
