基于本体的地理空间信息集成框架与实现

论述了地理本体的基本概念、结构,介绍了地理本体的建模方法,提出了基于地理本体的空间数据集成框架,包括构建地理本体、数据预处理、概念映射、数据映射和数据抽取与转换5个步骤;设计了基于本体的空间数据集成方案,以数字地形图数据、海图数据向标准本体的集成为例对方案进行验证试验,并取得了初步成果。     

基于本体的地理空间信息集成框架与实现

论述了地理本体的基本概念、结构,介绍了地理本体的建模方法,提出了基于地理本体的空间数据集成框架,包括构建地理本体、数据预处理、概念映射、数据映射和数据抽取与转换5个步骤;设计了基于本体的空间数据集成方案,以数字地形图数据、海图数据向标准本体的集成为例对方案进行验证试验,并取得了初步成果。     

基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法

地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法。该方法将本体属性特征作为基础语义框架,建立地理类别概念的语义特征向量化描述,并提出一种新的层次编码机制来标识地理类别概念的分类状态;接着引入BP神经网络建立本体属性特征向量与概念分类状态之间的非线性关系,从而支持概念语义映射。通过两种不同地理信息标准下陆地水系要素概念的语义映射测试,验证了该方法的可行性和有效性。     

需求驱动兵团空间数据本体语义的描述

针对兵团空间信息集成与共享异构数据语义的广泛性和复杂性,本文依据其领域特性和共享需求,采用本体作为兵团空间数据表示的方法,从应用领域出发,以需求来驱动兵团空间数据本体框架构建,提出了兵团空间数据的本体工程构建方法,研究了本体领域、概念类型、语义关系,并对空间数据本体进行了语义描述。评估表明该方法构建的兵团空间数据本体有效,有利于数据共享与互操作。     

多源道路智能选取的本体知识推理方法EI北大核心CSCD

大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。     

基于本体属性的基础地理信息概念语义相似性计算模型

语义相似性对于知识自动共享与集成起着非常重要的作用。在许多地理信息的应用领域,通常直接将分类体系作为领域(或任务)本体,并基于此计算概念间的语义距离以实现相似度计算。该方法虽然能够快速、简便地计算概念间的语义相似度,但是有时却因为分类体系的改变而造成相同概念间的相似度产生差异,甚至可能是错误的计算结果。本文面向基础地理信息领域,利用属性枚举方法表达概念的本质语义特征,从基础地理信息概念的内涵出发,提出基于本体属性的语义相似性计算模型。该模型将每个概念表达为本体属性集合,利用相关本体属性的相似性,结合权重信息计算概念的相似性。最后从基础地理信息概念中提取出100组样本,计算概念间的语义相似度并验证基于本体属性模型的有效性。实验结果表明基于本体属性的模型能更合理地计算出基础地理信息概念的相似度。     

面向地理实体的语义相似性度量方法及其在道路匹配中的应用

语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。     

GOUM:一种基于UML的地理本体模型映射方法研究

针对地理本体模型构建过程中语义数据模型与逻辑数据模型难以实现映射这一关键问题,提出了一种新的映射方法—GOUM映射法。该方法将面向对象UML技术引入地理本体模型,通过分析地理本体模型与UML模型之间的映射关系,设计了一种GOUM映射规则,并用BNF范式对GOUM进行形式化定义,将地理本体中的概念、属性、语义关系等进行抽象、封装、继承,采用GOUM映射规则将其映射为UML模型,同时将产生式推理方法引入该映射中,实现了UML下的地理本体语义推理和共享。     

顾及语义知识的地理空间数据快速检索

大数据时代地理空间资源不断增多,但现有通用知识库较少考虑地理空间数据蕴含的语义知识,难以实现数据的快速检索.因此亟需引入本体技术,以蕴含的语义知识为基础,提高地理空间数据访问速度,精确获取用户所需信息.以本体为基础,提出了顾及地理空间数据语义知识的快速检索方法.首先,基于通名编码规则、地理空间数据和开源百度百科数据构建...     

一种本体驱动的空间信息集成方法

地理空间数据集成是地理信息科学研究的一个重要内容。本文引入地理本体的思想,提出了基于地理本体的空间数据的组织方法,构建了基于本体的空间数据集成框架。本文运用上述方法,通过对烟草地理本体的建模,建立了客观反映烟草地理实体各个层次体系的概念模型,再根据烟草概念和已有地理数据集之间的映射关系,构建基于地理本体的烟草空间数据库,从而实现数字烟草多源空间数据的一体化集成与管理,以及数字烟草空间信息的共享与互操作,达到了很好的应用效果。