基于K-means算法的突发事件地理信息空间化研究

针对目前众源突发事件地理信息提取中空间化方法的不足,本文提出了基于众源应急事件的地理信息空间化方法研究。采用K-means算法来解决地图服务无法空间化的地理信息问题。地理信息空间化有效地解决了众源应急地理信息提取中地址空间化的不足,实现了最优的地址空间化的识别与存储,同时配合地理信息认知模型可以进一步细化分析地名的空间关系,这为下一步应急地理信息的可视化提供了数据质量的保证。试验结果表明,本文的应急地理信息空间化方法不仅可以对中文地址实现地理信息空间化,而且该方法还适用于以非中文为母语国家的众源应急地理信息空间化,同时还为其他领域的关联识别提供了方法上的参考。该研究可以为应急灾害救援部门提供更高精度的空间地理信息数据,将获取到的众源应急信息准确地显示在地图上。     

基于地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法

从新闻纯文本数据中识别地名信息并确定对应的最佳空间尺度与事件所属地点，是准确抽取新闻事件发生地点的关键。针对上述目标，提出了基于隶属关系地名树的最佳空间尺度新闻事件地点提取方法。在完成地名实体识别和歧义消除的文本数据预处理工作的基础上，提出了一种顾及新闻结构的方法消除语义干扰等噪声的影响；通过引入虚父节点构建合理准确的隶属关系地名树，结合最小包围盒的概念实现了最佳空间尺度的选取，使用地名实体权重和实体相关性完成了事件地候选集推荐排序，从而合理定位事件发生地。实验证明，所提出的新闻文本地理信息抽取方法可以较高的准确率获取新闻所对应的最佳空间尺度和相应的事件地点。讨论和解决了新闻文本地理信息抽取涉及的空间尺度问题，使得新闻文本中抽取的地理信息具有更好的可用性和可解释性，在丰富地理信息数据来源的同时，可实现数量呈几何级增长的网络新闻自动地域划分，有助于人们对各类事件空间态势的关注与认知。     

前后缀与特征词相结合的地名地址提取

随着地理信息与计算机技术的发展,网络中的非结构化地名地址数据越来越多,逐步成为地理信息更新的重要途径之一。针对互联网中地名地址的存在方式及结构特点,本文提出了一种前后缀与特征词相结合的地名地址识别提取方法。首先利用HMM训练进行分词,接着通过地名地址前后缀词库进行候选地名切分与预提取,最后根据特征词进行匹配过滤,实现对地名地址的准确提取。试验结果证明,本文方法提高了地名地址识别的准确率和召回率,很大程度上解决了未登录地址提取问题。     

基于有限信息的地名地址匹配引擎研究与实现

地名地址匹配引擎是连接地理信息与其他数据的桥梁,在智慧城市建设中发挥着至关重要的作用,但已有的地名地址数据库已经无法与当前城乡建设快速发展的实际情况相适应.为解决地名地址信息变化快、数量多但地名地址信息采集更新滞后的问题,本文基于有限地名地址信息,设计了以层级地址模型为基础的地名地址匹配算法,优先针对已有的标准地址进行精准匹配,对地名地址库中缺失的地址或非标准地址参照已有标准地址进行插值计算,实现了基于有限信息的地名地址匹配,提升了数据匹配精度,为智慧城市时空大数据平台提供了高效可靠的地名地址引擎解决方案.     

地名地址基因的网页文本地名地址提取算法

针对网页文本蕴含着丰富的地名地址空间信息,但因其描述的随机性、多样性,导致信息很难被快速、准确地识别出来的问题。该文在分析网页文本中地名地址组成特点的基础上,考虑地名地址的事件属性,提出了一种基于"地名地址基因"的信息提取方法,依据事件相关度、地名地址的字符长度等提取因子建立提取规则树获取目标地名地址。实际数据测试表明该方法在地名地址提取上更具针对性,提高了效率和准确率。     

地址要素识别机制的地名地址分词算法

本文在介绍分析常用中文分词方法及其特点的基础上,针对地名地址字符串,提出基于地址要素识别机制的地名地址分词算法。该算法基于整词二分分词词典,采用FMM算法,增加了基于地址要素的识别机制,从而有效地实现了对地名地址串的拆分。识别机制通过判断地址要素的完整性完成对未登录地址名称的处理,解决了分词算法对未登录地址名称的识别问题。测试证明新算法能够有效实现对地名地址串的拆分,从很大程度上解决对未登录地址名称的识别问题。     

基于统一地名地址的地理实体自动赋码关联系统设计与研究

针对行业专题数据实时空间化及深度融合应用需求,本文提出了基于统一地名地址的地理实体自动赋码关联系统建设,构建地理实体与统一地名地址数据关联体系,设计了服务接口、计算提取、语义关联、手动识别等系统核心模块,形成了完整系统技术框架,通过地理实体编码构建形成“块数据”,实现了各行业数据逻辑汇聚,为推进行业数据跨地域、跨部门有效便捷共享提供了技术支撑。     

运用文本处理框架抽取中文事件

针对目前网页文档中文事件抽取的关键问题,该文提出利用开源的通用文本处理框架进行中文事件抽取的方法。设计了文本处理框架中文事件处理流程,开发文本处理框架插件,解决中文分词与词性标注、领域词典、中文抽取规则设计等关键技术,实现了中文事件的类型识别和元素抽取。并以4类政治事件为例,进行中文事件抽取实验。实验结果表明,基于文本处理框架的中文事件抽取具有良好的通用性及较好的抽取效果。     

面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法

针对智慧城市建设中各种业务数据对地名地址匹配准确度和效率不高的问题,本文提出一种面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法。该方法在基于中文分词的地名地址匹配技术框架下,综合利用精细化地名地址库构建、地名地址特征分词库构建和基于用户搜索行为大数据分析3种关键技术提高地址匹配度和匹配精度。利用该方法对智慧德清建设项目中工商法人6 537条数据和130 988条精细化地址样本数据进行实验与分析。实验结果表明,在智慧城市大数据环境下,相比于传统地名地址匹配方法,该方法匹配精度高,效率也大大提升,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。     

基于Web的志愿者地名地址数据采集与应用

地理信息数据处于动态变化之中,传统的地理信息数据采集方式由少量专业单位组织,耗时长、效率低,难以满足数据的快速采集和及时更新要求。本文介绍了基于Web平台的志愿者地名地址数据采集方案,由志愿者提交地名地址数据的网站和数据库,利用互联网的高效、开放、共享等特点,实现对海量地理数据的快速采集和更新,是一种高效低廉的地理信息数据采集方式,每个用户既是地理信息的使用者,也是地理信息的提供者,可长期低成本维持地理信息数据的现势性。     

BDS似单差模型变形信息快速解算与分析

针对基于GPS下似单差模型不能解算大变形量的问题,文章充分利用北斗卫星导航系统（BDS）全星座播发三频信号的优势,采用BDS三频组合观测值模糊度快速解算方法快速解算模糊度,实现似单差模型下BDS单历元快速提取大变形信息,并比较了BDS和GPS下似单差模型的解算精度．高精度三维移动变形测试平台实验表明,采用上述方法,BDS似单差模型可快速解算大变形量,且BDS和GPS系统下似单差模型的解算精度相当,可达到厘米级.      

视频数据的地理信息提取研究

针对视频数据虽然能高效、逼真、详细地展现地理信息,但是因不具备地理框架而不能直接与GIS结合,参与空间分析的问题,该文通过多次真实环境条件下的尝试性实验,探索出一种从视频中提取地理信息的方案:采用运动目标检测技术自动识别出视频帧中实体的轮廓;通过半自动的处理清除提取数据的干扰轮廓;借助数据变换技术为视频帧及其提取的数据赋予准确的地理框架。基于真实环境的实验结果表明:该方案不仅可以有效地提取视频中的地理信息参与空间分析,还能够实现其空间分析结果的多视角可视化。本研究针对视频与GIS结合问题做出初步探索,为视频GIS的深层次研究提供帮助。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。     

地名地址数据库多源集成方法研究

地名地址数据库属于基础地理信息数据库,是构成数字城市地理空间框架不可或缺的重要组成部分,随着我国数字城市的逐步推进,城市建设和管理工作对基础地理信息的需求日益增加,地名地址数据库的建设和更新工作显得尤为重要。面对当前城市发展日新月异的现状,如何有效地提升数据完整性、时效性以及权威性成为数据库更新工作中必须解决的问题。本文以德州市地名地址数据库更新项目为例,指出外业调查中存在的数据问题,在对多来源地名地址数据进行广泛收集,分析这些数据的空间特征、时间特征以及利用方式的基础上,提出基于多源数据集成的数据库建设思路,利用地名地址匹配技术及人机交互的方式将官方资料与调查数据进行有机融合,并详细地从数据体系化检核、地名地址拓展、名称标准化3个方面进行阐述。项目成果表明,数据的质量明显提升。     

人物经历信息模型及其信息提取方法

在当前地理信息系统应用中,人物信息的时空解读非常重要,有助于地理研究者生成多种类型的专题地图,实现相关地理内容的表达。在分析现有人物数据模型特点的基础上,结合地理应用需求和信息提取技术的发展现状,提出了一种突出人物时空特征的经历信息模型。以网络百科数据为例,实现了模型中各要素的提取,有效解决了事件描述识别和位置信息提取两个重点问题。测试和分析结果表明,该事件描述的抽取方法具有较强的实用性,而位置信息提取方法在标注语料有限的情况下,也取得了一定的效果,得出了较好的实验结论。     

全局局部细节感知条件随机场的高分辨率遥感影像建筑物提取

条件随机场模型由于其较强的上下文信息建模能力,被广泛应用于建筑物提取任务中。然而,面对高分辨率遥感影像丰富的地物信息,基于条件随机场的提取方法存在建筑物边界模糊的问题。本文提出了一种全局局部细节感知条件随机场框架,该框架提出全局局部一体化D-LinkNet,在有效利用多尺度建筑物信息的同时保留局部结构信息,解决了传统条件随机场一元势能丢失边界信息的问题。同时,该框架融合分割先验以缓解建筑物类内光谱差异较大的影响,利用更大尺度的上下文信息来精确提取建筑物,并引入局部类别标记代价从而保持细节信息以获取清晰的建筑物边界。实验结果表明,该框架在WHU卫星和航空数据集上的精度评价指标均优于其他对比方法,其IoU分别达89.82%和91.72%,对于复杂场景下的建筑物信息能够获得较好的提取效果。     

一种本体驱动的地理空间事件相关信息自动检索方法

区别于传统的地理信息检索仅利用关键词进行匹配和查询的机制,以地理空间事件为纽带,提出一种由本体驱动的、与该地理空间事件相关的信息自动检索方法,实现用户仅仅需要了解地理空间事件发生的基本信息就可以从海量地理信息数据库中智能地提取与该地理空间事件相关的信息,并提供检索的个性化支持,以便用户主动、自动检索这些信息,简化用户获取信息的过程,减少因用户对信息组织方式、软件应用模式不了解造成的繁琐操作,提高检索效率。     

基于 JavaScript 的地理事件可视分析框架设计

随着互联网的飞速发展,网络环境下地理信息的可视化表达成为研究的热点。在JavaScript技术和可视分析技术研究基础上,对互联网中地理事件可视分析框架进行设计,目的是探索网络环境下,地理事件可视化的表达方式和可行性分析,搭建适合互联网的地理事件可视分析框架,为基于Web的地理信息可视分析系统的实现打下基础。     

互联网泛在地理信息感知融合技术综述

互联网数据中蕴含丰富的地理信息,其无处不在、形式与结构多样的特征决定了感知和融合面临许多技术难题。本文在分析互联网泛在地理信息分类和特征的基础上,系统研究其感知和融合技术的总体现状,总结了服务快速准确发现、深层网络数据高覆盖度采集、非结构化文本中位置信息提取和关联图像空间语义提取等感知技术发展现状,分析了异源几何数据匹配关联、地址标准化处理、同名实体语义对齐、地理实体关系构建等融合处理关键技术;在此基础上,总结和展望了互联网泛在地理信息感知融合技术在开放地理数据网络、城市治理与应急管理、网络监测与地理空间情报等领域的应用前景。