一种地名地理实体数据自动获取方法

以提高地名地理实体数据自动化生产程度为切入点,充分利用矢量基础地理框架数据成果,提出了一种地名地理实体数据自动获取方法。首先结合矢量基础地理框架数据的数据分布特点,制定了合理的地名地理实体数据自动提取策略;在此基础上,针对所提取的数据集存在重复地名、同一地名的地理实体数据存储分散或被动分割等问题,通过设计有效的地名匹配策略,对同一地名进行去除重复处理,在此基础上将对应的地名地理实体数据进行归并处理;最后,结合实体数据的组织特点,建立了适合于点、线、面、多点、多线、多面、几何集合等不同类型的地名地理实体数据重组方法,实现对地名地理实体数据的空间重组。实验表明,采用所提出的方法,不仅能有效地获取地名地理实体数据,满足地名工程建设需求;而且改变了传统的数据生产模式,充分利用了现有数据成果,避免了地名地理实体数据的重复建设。该方法的提出为地名相关工程建设中地名地理实体数据的生产、更新提供了一种新思路和新方法。     

基础地理数据库的持续更新问题

本文分析了基础地理数据库更新的实际需求与研究现状,指出其持续更新过程中一系列与“初始建库”不同的理论、方法和关键技术问题,提出应不失时机地加强对主数据库增量数据建模方法、多源遥感影像与矢量化地图数据的自动配准、GIS集成环境下的重要基础地理要素变化信息的提取、多尺度地图数据库级联更新的自动综合方法、客户数据库的更新方法等的研究。     

一种集成词汇-结构-语义表示的地址匹配策略

地址匹配是地理编码的核心基础，本文针对现有地址匹配算法与地址数据库反馈交互局限性问题，提出词汇-结构-语义三层解构地址的匹配处理策略。词汇层通过地名词典和结合尾字特征的正则表达式定义粒度剖分规则，以地址词元素为基本单元完成词汇级别解析；结构层定义地址模式类型以实例化数据组织，完成顾及上下地址层级结构的模型匹配；语义层抽象地址语义形式化表达，实现融合深度语义的地址匹配。同时，本文在综合地址词元素筛选、地址层级结构剖分和地址语义理解基础上对经过完全解析的地址数据不断反哺作为数据参考，从而实现数据库支持下的算法逻辑绑定与结果集成。本文以浙江省湖州市德清县地址数据作为实例进行验证，实验结果表明，在低重复率的多次采样实验下，平均匹配率达到92.83%，正确率为95.37%；通过实例分析表明，本文方法在完善地址参考库的基础上改进算法性能和精度，能有效解决地址结构缺失和语义近似推断，适应多样地址类型。     

多源地理空间数据同化的主动更新与应用分析

为提高数据更新过程中多源数据整合利用的效率和更新的自动化程度,将"数据同化"和主动数据库的思想与方法引入空间数据的更新。论述了"多源地理空间数据同化"和"主动更新"的概念、内涵和关键技术,提出了"地理事件-条件-动作"规则驱动下数据同化的地理空间数据主动更新机制。最后,将数据同化中常用的最优插值方法,应用于多源地理空间数据的合并,该方法与其他合并方法相比,能提高数据的精度;将主动更新机制应用于数据更新实践,结果表明,该机制可以提高更新的自动化程度。     

多源数据的地名地址建设关键技术研究

地名地址是数字城市建设中地理信息资源共享的基础,也是推动智慧城市建设的关键,在基础地理信息数据、导航POI以及城市专题信息等多源数据的地名地址建设背景下,本文从结构设计、编辑平台、更新方法等关键技术进行研究,提出了自适应地名地址数据标准体系以及异构数据互操作一体化编辑平台理念,将密切联系的地名、地址、兴趣点自适应融合和拆分,灵活的数据设计结构实现了可定制应用需求,并实现多源数据下权威部门维护权威数据更新模式。通过实验区验证,该标准体系、编辑方法及更新机制有利于构建面向动态、异构、开放的多源地名地址信息环境下快速、准确地更新,这对于指导实际工作有着重要意义。     

地名地址数据快速采集方法的应用创新—以诸城市为例

地名地址数据库作为地名地址数据与地理空间信息挂接的媒介与桥梁,是构成智慧城市地理空间框架不可或缺的组成部分。该文详细对比分析了传统地名地址数据采集方法与RTK+数码相机地名地址数据采集方法的特点。利用RTK+数码相机,在诸城市进行地名地址数据采集,并基于ArcGIS开发一套连接测点和数码相片的"一键关联工具",实现数码相片的影像信息与RTK测点坐标信息关联,为地名地址数据属性编辑服务。为智慧城市建设中的数据采集提供了新的思路,大大减少了地名地址数据采集的工作量,有效提升了地名地址数据的质量,为智慧城市数据库的建立和数据更新提供稳定的数据供应,为其他的外业数据采集项目提供了新的可能性。     

顾及地理实体的地名信息检索方法研究

随着在线电子地图应用的普及,地名信息检索已成为相关研究领域的热点,并取得了丰富的研究成果。然而,这些研究主要侧重于检索效率和文本关键词匹配质量的提高,并未顾及实际应用需求和地名信息检索方法的矛盾。本文通过分析地理实体和地名的特征及关系,提出将二者相融合来研究地名信息检索的形式和方法,从数据特征和应用场景的角度出发,提出顾及地理实体的地名信息检索模式,并实现对其的结构化表达,在该检索模式中将地理实体的属性特征和空间关系作为检索特征项;以检索模式为基础提出了基于地理实体相似度计算的地名信息检索模型,并深入研究了文本型属性与数值型属性综合的属性相似度计算方法,以及定性空间过滤与定量距离计算综合的空间关系相似度计算方法;最后,通过实验验证了顾及地理实体的地名信息检索方法的可行性和检索质量。实验结果表明,该检索方法既能实现精细化和空间化的检索需求,也能保证检索结果的准确度。     

山东省地名地址采集系统设计与实现

针对当前地名地址数据采集规范不统一、采集效率低、采集效果不理想、数据质量低等问题,该文探索了一种基于移动GIS技术的地名地址数据采集和更新方法,设计了以任务为核心的数据下发和下载、采集和更新、内业核查和数据质检等内容的内外业一体化流程,建立了以道路为基准的数据采集和更新模式,通过位置比对、影像分析、照片匹配、实地核查等技术建立了多维度、多层次的数据质检方式,基于"天地图·山东"地图API开发了地名地址采集系统,实现了地名地址数据的快速采集和更新,有效提高了地名地址数据采集的效率和质量,推进了"天地图·山东"省市县数据一体化和联动更新工作。     

智慧重庆地理编码服务平台建设与应用

在智慧城市建设中,部门的业务管理中蕴含了大量的社会经济数据,如何快速、准确地将这些信息空间化是进一步开展空间分析与应用面临的首要问题。地理编码正是解决这一问题的关键技术。从地址数据标准、地址数据库建设、地理编码引擎等方面进行全面研究,形成一套数据全面、功能实用、应用广泛的智慧重庆地理编码服务平台,为全市各职能部门和社会公众提供可靠、高效、准确的地理编码服务,建设成果已在测绘、工商、应急、人口等多个行业部门开展应用,效果显著。     

导航电子地图增量更新服务及关键技术研究

以移动通讯数据传输技术、网络技术和时态数据库技术为基础,构建了导航地理信息的变化发现、分析甄别、采集、加工、处理、存储和发布服务一体化的增量式更新服务模式、技术、软件、质检和标准体系,论述了多源数据融合、时空模型及空间关系的动态实时维护、多尺度增量式导航电子地图综合处理、路径规划和质检方法等关键性技术,实现了导航电子地图近实时更新服务。     

街道的城市地址编码模型与实验

地址编码是指将地址映射成地理坐标的过程,它提供了一种把描述性地理位置信息转换成GIS地理坐标的方式。本文分析了当前标准规范中的地址编码规则,认为街道与小区等院落实体作为同级别的区域限定物弱化了街道的空间特征,并且在现有地址编码规则基础上提出了将街道前置作为区域限定物的地址编码改进方案;进一步,为了体现街道作为各类地理实体的空间参考基础,本文按照街道的前进方向,定义了在街道线性空间中的地理实体链表组织模型,实现了将相互独立的地址编码实体在街道中的串联组织,从而为今后地址查询中的参考定位提供了模型支持;最后,给出了街道两侧不同类型地理实体纳入街道地址编码实体链表的实例说明。     

基于CUDA的IDW并行算法及其实验分析

近些年来,空间数据获取技术得到了迅猛的提高,例如LIDAR,通常可以产生成千上万个点,这对计算机的处理能力提出了挑战.最近,图形处理器(GPU)的计算能力得到了巨大的提升,致使GPU的通用计算引起了关注.GPU是流处理器的集合,最近的设备的流处理器超过240个,浮点峰值比CPU快10多倍.在GPU上编程和编译的环境称计...     

面向大规模空间Agent建模的分布式地理模拟框架

基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题, 本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并行效率保持在0.7以上。     

高性能GIS研究进展及评述

互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。     

全空间下并行矢量空间分析研究综述与展望

新一代并行空间分析将面临空间大数据分析和实时空间分析服务的挑战。矢量空间计算作为GIS系统中的重要组成部分,在并行化算法设计中存在负载不均,并行扩展性差,IO性能低等技术瓶颈。本文首先从应用需求和技术发展的演变历史回顾了矢量空间分析算法发展过程;然后,从研究现状的角度详细阐述了并行矢量空间分析计算的研究成果,总结了并行空间分析算法的算法特征和技术瓶颈,对不同并行编程模型进行了对比,并提出了并行空间分析算法的研发流程;最后,从发展前景的角度预测了全空间信息系统中基于多粒度时空对象的空间数据模型和计算方法的发展趋势,提出了以内存计算等技术实现存算一体化的新型空间数据模型和分析方法的技术趋势。     

后缀树聚类在专用搜索引擎中的应用研究与改进

为了提高专用搜索引擎的分类精确度和可控度,提出了一种新算法。根据现有的后缀树文本聚类,通过建立基本分类表,并结合专用搜索引擎的特点进行改进,将文本分类和文本聚类有机地结合起来,使改进后的算法能够通过人工的干预,不断修正自己的分类结果。实验表明,相比传统的文本分类算法,这种算法能通过自我修正能力不断提高分类准确度,并且计算开销和传统文本分类算法相当。因此,该算法通过结合文本分类和文本聚类算法,在专用搜索引擎结果处理上提出了新的思路。     

基于POI数据的生活设施空间分布及配套情况研究——以济南市内五区为例

生活设施空间分布和配套情况对居民幸福感有极大影响,空间中的不同设施配套情况的差异具有区分城市功能区、指导城市规划等作用,高时效性数据在该研究中有广阔的前景。POI即兴趣点,指空间上地理实体的点状表示,是现行大数据潮流下的一种简单易得而且极具代表性的空间点状数据,POI数据为空间分布研究提供了新的方法。本研究基于济南市市内五区的部分POI数据,应用核密度分析法和标准差椭圆分布,探讨研究区内休闲、工作、居住、医疗等部分生活设施的空间分布情况;应用相关性分析法对各类设施赋予权重,评价生活设施的空间配套情况。分析得出:1济南市生活设施集中分布在城市中心区域,呈现单中心模式,但各类生活设施空间分布在方位和规模上存在不同;2休闲设施分布于小范围的城市中心区域,办公设施沿东西方向呈带状分布,医疗设施和居住设施分布均匀,在较低等级以上的区域覆盖广;3医疗设施和居住设施的空间相关性最高,休闲设施与医疗设施空间相关性最低;4医疗设施和居住设施在配套分析中占较大比重,休闲设施比重最小。     

基于POI数据的城市建筑功能分类方法研究

对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点（POI, Point of Interest ）作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。     

面向稀疏散布数据集的时空Kriging优化

时空Kriging法通过将变异函数向时空域进行扩展得到时空变异函数,有效地利用时空邻近的采样点综合进行插值,由于时空稀疏散布数据集具有单一时刻下样本点数量少以及时空分布不规律的特点,难以满足使用时空Kriging插值法的基本条件,导致插值精度不高,据此本文提出了优化方法：通过多时段叠置拟合空间变异函数的方法,综合利用时空邻域内的采样点以解决单一时刻下空间邻域内数量不足情况;控制时间变异对空间变异函数拟合的误差影响;采用积合式模型构建时空变异函数进行插值。最后使用Argo海温数据进行插值实验,在相同条件下与时空Kriging法以及时空权重法的交叉验证结果对比得出,该方法在保证拟合所需采样点数量要求的同时,有效削减了一般时空Kriging法中时间变异对空间变异函数拟合结果的干扰,插值结果的绝对误差均值从0.5降低至0.2以内,稳定性进一步增强,改善了时空Kriging法在稀疏散布数据条件下精度上的不足。