寻找轨迹相似度

在最后的学术工作中，我开发了一种GPS轨迹的压缩算法。我可以通过计算压缩轨迹与原始轨迹之间的同步欧氏距离（SED）来估计时空压缩的质量，并根据著名的压缩算法评估我的算法的性能。

像我的时空算法会减少试图保持尽可能多的时间信息的轨迹。空间算法（例如Douglas-Peucker算法）仅参考空间特征即可实现压缩。

现在会发生什么？考虑到时空方面，我的算法比DP更好。我可以通过SED测量来确保这一点。如果绘制三个轨迹（原始，矿山和DP压缩），则用DP压缩的轨迹与原始轨迹的拟合度更高。仅靠眼睛的测量不能满足我的需求：实际上，我需要一个误差度量，该误差度量以数字方式证明了DP算法在空间上比我的算法更好。

因此，我可以这样写：“参考时空因素，我的算法比DP更好，因为它的SED因子小于DP的SED因子。可惜，简单的空间因子奖励DP算法，因为它（新指标的名称）比我的好”。

我一直在考虑垂直欧几里德距离，但是我真的不知道这是否有用。动态时间扭曲？我可以使用什么指标？

我认为您最好考虑是否应使用一系列指标。一些用户可能认为平均空间误差值得关注，但更大的担忧是“误差有多严重”。您可能至少在某些方面（例如时间与空间）进行了研究，我只是建议您进行广泛的研究。

我没有所有可能使用的指标，但是您应该查看的是Hausdorff距离。GEOS（可能是JTS）中有一个实现。如果您更喜欢使用SpatiaLite及其在PostGIS中，我们也支持它。