Daten-Matching ist eine der grundlegenden Maßnahmen, die dazu beitragen, unterschiedliche Datensätze interoperativ zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wurde ein neuer kontextueller Matching-Ansatze für Straßennetze entwickelt, der auf dem Delimited-Stroke-Oriented Algorithmus basiert. Darüber hinaus kommen drei Ergänzungsmethoden dem automatischen Matching-Prozess zugute: Struktur-gestütztes Matching, Semantik-gestütztes Matching, Index-gestütztes Matching. Unter Verwendung von erweiterbaren Delimited-Strokes, des netzwerkbezogenen Matchings und den drei Ergänzungsmethoden ist der kontextuelle Matching-Ansatz in der Lage, die geometrischen, topologischen und semantischen Informationen zusammenhängend zu betrachten. Daraus entsteht eine deutlich verbesserte Matching-Leistung bezüglich der automatischen Matching-Rate und -Sicherheit, der hohen Rechengeschwindigkeit, der Robustheit sowie der generischen Natur. Der Matching-Ansatz hat ein hohes Potential zur Anreicherung von Mega-Daten.     «

Daten-Matching ist eine der grundlegenden Maßnahmen, die dazu beitragen, unterschiedliche Datensätze interoperativ zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wurde ein neuer kontextueller Matching-Ansatze für Straßennetze entwickelt, der auf dem Delimited-Stroke-Oriented Algorithmus basiert. Darüber hinaus kommen drei Ergänzungsmethoden dem automatischen Matching-Prozess zugute: Struktur-gestütztes Matching, Semantik-gestütztes Matching, Index-gestütztes Matching. Unter Verwendung von erweiterbar...    »