基于Jena和地理本体的空间查询与推理研究

Jena根据OWL本体定义将地理数据进行RDF资源标注,形成带有语义信息的数据,便于地理空间数据的语义查询和推理。深入讨论Jena在基于地理本体的空间信息查询和推理中的应用机制,将用户针对数据源的查询转换为对地理本体的查询;利用建立在逻辑基础上和空间关系基础上的地理本体,发现空间数据源中一些隐含的概念或关系。结合实例,实现基于本体的地理空间信息查询和在自定义规则下利用Jena推理机的空间推理。     

空间信息自然语言查询接口的研究与应用

提出了空间信息自然语言查询接口(SINLQI)，并讨论了基于E—R语义词典的建立、中文分词、查询文法规则及其应用领域等主要问题。     

基于P2P和本体的空间信息服务发布与发现

在开放分布的网络环境中发现并获取空间信息服务是GIS领域研究的热点问题,而目前空间信息服务注册中心各自独立的现状造成跨领域查询困难,且缺少语义支持的服务匹配也造成服务查准率低,这些都成为制约其发展的瓶颈.提出了基于P2P和本体的空间信息服务注册模型PeerRegistry,首先描述了模型结构、内部模块和服务发布、发现流程,利用本体推理机在全局本体和局部本体映射的基础上进行服务匹配,实现了服务的自动发布和一站式服务发现,并通过创建语义路由表提高对等发现过程中消息传递的效率.     

基于本体协同的空间信息互操作方法

提出了基于标准空间信息本体和混合结构语义本体协同的地理信息系统互操作，通过本体的协同实现基于标准空间本体的异构空间信息互通和基于异构语义本体分级匹配的空间信息重分类及语义互操作。     

基于Solr的空间数据语义搜索研究

随着互联网技术的飞速发展,基于网络地图的空间数据搜索成为人们获取空间信息的重要手段。文章分析了当前地图搜索的不足和瓶颈,阐述了其在处理空间语义方面的缺陷,提出了一种基于Solr的空间数据语义搜索方案:将全文检索引擎Solr应用到空间数据搜索中;同时,引入自然语言处理和本体技术,实现基于自然语言查询的空间数据语义搜索。最后建立原型系统进行验证,证明了该方案的可行性和有效性。     

空间信息语义网格

在分析本体和网格技术的基础上,针对空间信息系统对信息语义的特殊要求,提出了空间信息语义网格的概念,并用本体构造了空间信息语义网格体系结构。     

空间信息网格中远程空间连接查询的优化

随着空间信息网格的建设,网格平台上管理的空间信息资源越来越丰富,这促进了空间信息网格中空间数据分布式查询的应用需求,而在分布式空间查询中,空间连接查询操作往往成为性能的瓶颈.根据空间信息的特点,通过利用网格计算资源来优化空间连接查询的执行.首先基于网格服务构建网格平台分布式空间数据查询软件结构,通过设计远程空间连接执行服务利用网格平台中的计算资源;根据空间信息的特点.采用基于Kd-Tree空间分区并行连接的方法提高远程空间数据连接操作执行效率,并给出了远程空间连接执行的查询代价模型;然后根据连接代价模型设计了远程空间连接查询执行计划优化生成算法;最后总结了本文工作并探讨了下一步研究方向.     

用贝叶斯分类方法和本体实现空间信息语义互操作

构建了异构空间信息系统语义互操作的框架，通过基于本体的语义异构空间信息的概念级匹配机制，并利用贝叶斯分类方法完成空间信息实例级的重分类，实现了语义互操作。     

基于Web文本的开放式空间信息查询

本文通过分析Web文本中空间信息的语言特征,研究了空间信息的Web获取与匹配等关键问题,进而提出了在GIS空间数据库的基础上,以开放式的数据获取方式增强空间信息查询能力的基本方法与系统架构。通过开放式空间信息查询系统的实例研究,验证了方法的正确性。     

领域本体网格化城市地理信息共享模型

城市空间基础信息平台中的空间信息服务存在语义不一致、服务集成困难等问题,使得平台的空间信息共享出现瓶颈。针对这一问题,本文提出一种基于领域本体的网格化城市信息共享模型,在平台技术架构之上,建立具有本体语义的空间信息网格,从面向具体应用的角度描述空间信息服务,消除平台空间信息服务之间语义的不一致,网格化管理平台的空间数据与软件服务资源。实验表明,该模型有助于更好地实现平台的地理信息服务与共享。     

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。     

利用GML模式映射屏蔽地理空间数据源的异构性

本文分析了地理空间数据源的异构性以及GML模式的异构性;提出以GML模式对地理空间要素进行建模,构建适合空间信息共享的GML基本地物规范模式;通过应用模式的结构去屏蔽不同数据源结构的异构性,通过对应物属性去屏蔽编码语义的异构性,使空间信息的共享与互操作有统一的语义基础。     

多源地理空间矢量数据关联模型设计

多源地理空间矢量数据之间存在着隐含的关联关系,这些关联关系往往隐式存在,难以直观展示,也难以与空间数据映射交互展示,更无法进行查询分析,获取所需信息。针对这种情况,本文以多源地理空间矢量数据及统计数据为研究对象,首先定义了多源地理空间矢量数据关联的概念及分类,然后以此为基础设计了多源地理空间矢量数据关联模型,并将其分为3个子模型：基于自适应四叉树编码的空间关联子模型、基于几何匹配的空间关联子模型及基于语义匹配的空间关联子模型。该模型定义了多源地理空间矢量数据之间的关联方式,为关联关系的构建奠定了理论基础。     

基于语义类型本体的地名组配查询

地名查询方式多种多样,但它们都没有考虑地名语义类型因素,而语义类型恰恰是地名信息中相当重要的一部分。以地名语义分类为基础,构建了地名语义类型本体模型,并以郑州市为例进行了地名组配查询实验。结果表明,该方式对于检索地名的相关信息具有较好的辅助作用,为地名查询与检索作了有益的补充。     

A parallel approach for improving Geo-SPARQL query performance

Geospatial Semantic Web promises better retrieval geospatial information for Digital Earth systems by explicitly representing the semantics of data through ontologies. It also promotes sharing and reuse of geospatial data by encoding it in Semantic Web languages, such as RDF, to form geospatial knowledge base. For many applications, rapid retrieval of spatial data from the knowledge base is critical. However, spatial data retrieval using the standard Semantic Web query language – Geo-SPARQL – can be very inefficient because the data in the knowledge base are no longer indexed to support efficient spatial queries. While recent research has been devoted to improving query performance on general knowledge base, it is still challenging to support efficient query of the spatial data with complex topological relationships. This research introduces a query strategy to improve the query performance of geospatial knowledge base by creating spatial indexing on-the-fly to prune the search space for spatial queries and by parallelizing the spatial join computations within the queries. We focus on improving the performance of Geo-SPARQL queries on knowledge bases encoded in RDF. Our initial experiments show that the proposed strategy can greatly reduce the runtime costs of Geo-SPARQL query through on-the-fly spatial indexing and parallel execution.     

Flexible Standardization: Making Interoperability Accessible to Agencies with Limited Resources

Semantic standardization is an integral part of sharing data for GIS and spatial analysis. It is part of a broader rubric of interoperability or the ability to share geographic information across multiple platforms and contexts. GIScience researchers have made considerable progress towards understanding and addressing the multiple challenges involved in achieving interoperability. For local government agencies interested in sharing spatial data, however, current interoperability approaches based on object-oriented data models represent idealistic solutions to problems of semantic heterogeneity that often exceed the level of sophistication and funding available. They are waiting for the market to decide how interoperability should be resolved. In order to assist in this transition, this paper presents a rule-based Visual Basic application to standardize the semantics of simple spatial entities using several classification systems. We use the example of well-log data, and argue that this approach enables agencies to share and structure data effectively in an interim period during which market and research standards for semantic interoperability are being determined. It contributes to a geospatial data infrastructure, while allowing agencies to share spatial data in a manner consistent with their level of expertise and existing data structures.     

基于Oracle语义城市地图分类信息智能查询

面对万维网日益增长的地图信息查询需求,利用对行政区划、地理要素分类及用户添加等地理要素的语义信息进行辅助地图分类查询。根据相关的标准建立了中国行政区划本体和基础地理要素分类本体,将这两个本体存储到Oracle语义库中,采用SPAQEL完成语义信息查询,以提高地理要素检索的智能性。最后,通过建立的原型系统进行查询试验,验证了语义信息辅助地图分类查询可以提高信息检索的查全率和查准率。     

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...