多源数据下车载导航地图生成与系统开发关键技术

"这篇硕士学位论文由陈悦竹撰写，指导教师是史广顺，主题聚焦于车载导航地图的生成与应用关键技术。论文探讨了如何在多源数据环境下融合数据、优化显示速度，以及构建车载导航地图制作系统。" 在当前的信息化时代，车载导航地图作为地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）的重要应用，其精准度和信息丰富度对于用户具有极大的价值。然而，如何处理多种来源的数据以生成准确且高效的导航地图，是研究的关键问题。陈悦竹的论文深入研究了在多源数据环境下的数据融合技术，这是提高车载导航地图质量的关键步骤。数据融合涉及到将不同来源、不同格式的数据整合成一个统一的、一致的地图数据集，以提供更全面、准确的信息。 论文提出了数据融合模式设计，通过这种方式，可以有效地合并来自遥感、矢量和专题等各种类型的数据。同时，为了提升车载导航地图的显示速度，增加了显示等级数据项，这使得地图可以根据需要快速地展示不同层次的细节，优化用户体验。 论文还关注了模板匹配技术，这是一种在地图数据处理中用于识别和匹配特定地理特征的方法，如道路、建筑物等。这种技术有助于确保地图数据与实际地形的一致性，从而增强导航的准确性。 在空间索引技术方面，论文探讨了如何利用这种技术提高地图数据的检索和操作效率。空间索引是一种特殊的数据结构，它使得在大量地理数据中查找特定位置变得更快，这对于实时导航至关重要。 论文的另一个贡献是设计并实现了一个基于多源数据的车载导航地图制作系统。这个半自动化系统能够简化地图制作流程，节省时间和成本。通过建立概念模型和逻辑模型，作者解决了传统地图制作技术的局限，提高了地图制作的效率和质量。 论文的最后部分是对研究的总结，指出了未来可能的研究方向，包括进一步优化数据融合算法、提升模板匹配的精度以及探索更高效的空间索引方法。 关键词: 导航地图、数据融合、显示等级、模板匹配 这篇论文的工作成果在2009年获得了军队科技进步三等奖，体现了其在车载导航地图领域的学术价值和技术实用性。