MATCHING CARTOGRAPHIC OBJECTS IN SPATIAL DATABASES 
Daniela Mantel, Udo Lipeck 
Database Group, Information Systems Institute, University of Hannover, Germany 
KEY WORDS: Federated Databases, Matching Algorithms, Integration, Resolution 
ABSTRACT: 
Nowadays cartographic objects of different resolutions are hold in different coexisting databases. This implies an extensive amount 
of work for updating an object in all resolutions. One way to reduce this is to build a multi-resolution database which holds and links 
different representations of the real-world objects and allows to automatically pass updates to all linked representations (requiring 
algorithms for propagation of updates). In order to ensure the autonomy of applications on the local databases, we propose the 
architecture of a federated database for such a multi-resolution database. 
A main requirement for setting up a multi-resolution database is to "identify" the different representations of real-world objects. 
Therefore we propose a multistage procedure as follows: 
- Semantic classification: Identify the sets of objects to compare with one another 
- J Compute geometrically possible matchings within these classes 
-  Postprocessing: Automatically select correct matchings from the set of possible matchings by applying prepared rules 
- Manual select correct matchings for the remaining possible matchings, which were not automatically detected as correct or 
incorrect 
We present a framework for the needed semantic classification, a concept for rule-based selection as well as an algorithm to compute 
possible matchings. 
We have enhanced the formerly known buffer growing algorithm for computation of possible matchings and implemented it in 
PL/SQL for use in spatial databases based on Oracle9i (with the spatial data cartridge). The enclosing object matching process is 
supported by a graphical user interface utilizing stored database procedures for the mentioned steps and rules. 
KURZFASSUNG: 
Kartographische Objekte verschiedener Maßstäbe werden in unterschiedlichen voneinander unabhängigen Datenbanken gehalten. 
Dies führt zu einem hohen Aufwand in der Fortführung. Um diesen Aufwand zu reduzieren, wird die automatische Übertragung von 
Veränderungen von einem Maßstab in den nächsten in Betracht gezogen. Voraussetzung dafür ist, dass die Datenbestände 
miteinander verknüpft sind. Dies kann in einer Multi-Resolution-Database (MRDB) abgebildet werden, die sowohl die 
unterschiedlichen Datenbestände als auch die Verknüpfungen zwischen den Objekten, die das gleiche Real-Welt-Objekt 
repräsentieren, speichert. Um hier die Autonomie der zugrunde liegenden Datenbestände zu gewährleisten, schlagen wir als 
Architektur einer solchen MRDB eine föderierte Datenbank vor. 
Beim Aufbau der MRDB ist die Objektidentifikation, das heißt das Bestimmen der Objektmengen, die jeweils das gleiche Real-Welt 
Objekt beschreiben, ein Hauptproblem. Hierfür kann ein schrittweises Vorgehen gewählt werden: 
-  Semantische Klassifikation, das heißt Bestimmung der jeweils zu vergleichenden Objektmengen 
-  Geometrische Ermittlung von möglichen Zuordnungen innerhalb dieser Mengen 
-  Regelbasierte Auswahl von richtigen Zuordnungen aus der Menge der möglichen Zuordnungen 
- Manuelle Auswahl für die möglichen Zuordnungen, die nicht automatisch bestätigt oder verworfen werden konnten. 
In diesem Artikel stellen wir ein Vorgehen für die benötigte semantische Klassifikation sowie einen Algorithmus für die Ermittlung 
der möglichen Zuordnungen und ein Konzept für die regelbasierte Auswahl vor. 
Wir haben den bekannten Buffer Growing Algorithmus zur Ermittlung möglicher Zuordnungen auf symmetrische Matching- 
Situationen und auf die mengenorientierte Verarbeitung in einer Datenbank angepasst und ihn in PL/SQL zur Verwendung in Oracle 
9i (mit räumlicher Erweiterung) implementiert. Der gesamte Prozess der Objektidentifikation wird durch eine graphische 
Benutzeroberfläche unterstützt, die mit Prozeduren der Datenbank arbeitet. 
172 
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