基于矢量数据库的地理本体映射与扩展方法

本文基于矢量数据库模型与地理本体模型之间的形式化对应关系,定义了从矢量数据库到地理本体的映射规则,实现了地理本体的自动构建;在此基础上,通过本体推理规则对地理本体进行推理,使本体中隐性知识显式化,从而实现地理本体的扩展.实验结果表明该方法减少了人工构造本体中出现的错误,提高了本体构建和利用的效率.     

基于语义网的地名本体服务框架研究

本文在总结地名本体的基本概念基础上,根据基于地理空间语义网的日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计.地名本体的设计可以分为两个阶段,第一阶段主要偏重于初级本体的设计,它主要支持地理对象的标示和检索等较为初级的任务.第二阶段将支持更多高级的任务,例如空间推理等.本文通过地名本体模型的构建,探讨了基于语义网的地名本...     

地理本体空间关系表达模型研究

地理本体是表达地理概念及其之间关系的有效手段,地理本体的空间关系也是其区别于一般本体最重要的特征。本文探析了地理本体的构建方法,将地理本体空间关系分为拓扑关系、方位关系、距离关系和相似关系,重点研究了地理本体的拓扑关系和方位关系的空间表达模型,对拓扑关系进行梳理归纳,总结出8种互斥并完备的空间关系;利用锥形模型对方位关系进行描述,最后利用OWL语言对两种关系进行了推理表达。     

基于地理本体的长江岸线规划功能区模型研究

长江岸线作为一种重要的水利资源,影响着城市的发展,规划使用长江岸线资源是当务之急。本文借助地理本体表示语言共享语义的优势,对基于地理本体的长江岸线规划功能区进行研究,以地理本体的表示方法,构建一个新建规划功能区模型,有效提高了分析新建规划功能区的空间特征与空间关系的推理能力。实例证明,该方法所构建的新建规划功能区模型能有效提高决策的智能程度和效率。     

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。     

利用TBC构建与表达空间关系本体模型

本文引入本体论思想研究空间关系,设计了地理空间本体的总体框架,构建了空间关系本体模型,并用TBC实现了模型的表达。然后基于河南省行政区划数据构建了地理本体实例库,实现了空间关系本体的OWL表达。最后经过实例验证,研究结果有利于空间关系知识的共享和重用。     

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。     

地名本体的概念框架与构成研究

在提出地名本体的基本概念之后,根据基于地理空间语义网的日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计,提出了通过复用地名词典和地理主题词表构建地名本体的概念框架和设计方法;提出地名本体由地理实体本体、实体类型本体和空间关系本体3种地理本体构成,并详细介绍了其设计结构。     

地名本体的概念框架与构成研究

在提出地名本体的基本概念之后,根据基于地理空间语义网的日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计,提出了通过复用地名词典和地理主题词表构建地名本体的概念框架和设计方法;提出地各本体由地理实体本体、实体类型本体和空间关系本体3种地理本体构成,并详细介绍了其设计结构.     

应用描述词汇约简的OGC地理信息服务演绎推理

针对OGC地理信息服务在地理空间知识的有效组织和表达方面的能力比较弱,缺乏对服务信息的描述,数据丰富而知识缺乏,致使已有的数据在知识的表示和检索上存在缺陷,通过引入地理本体,按照基础地理信息要素分类,对地理信息服务的关键描述词汇进行提取,构建了地理信息服务本体库和实例数据库,应用粗糙集理论建立关键描述词汇约简模型,基于该模型实现了对地理信息服务实例数据库进行知识约简,形成最优实例数据库。最后应用地理信息服务本体库和实例数据库,基于演绎推理模型开发实例原型系统,实现了对地理信息服务对象的语义检索和推理,并通过试验从查全率和查准率两个指标验证了该方法的可行性、有效性和准确性。     

A case-based reasoning approach for task-driven spatial–temporally aware geospatial data discovery through geoportals

ABSTRACT

There is a critical need to develop a means for fast, task-driven discovery of geospatial data found in geoportals. Existing geoportals, however, only provide metadata-based means for discovery, with little support for task-driven discovery, especially when considering spatial–temporal awareness. To address this gap, this paper presents a Case-Based Reasoning-supported Geospatial Data Discovery (CBR-GDD) method and implementation that accesses geospatial data by tasks. The advantages of the CBR-GDD approach is that it builds an analogue reasoning process that provides an internal mechanism bridging tasks and geospatial data with spatial–temporal awareness, thus providing solutions based on past tasks. The CBR-GDD approach includes a set of algorithms that were successfully implemented via three components as an extension of geoportals: ontology-enhanced knowledge base, similarity assessment model, and case retrieval nets. A set of experiments and case studies validate the CBR-GDD approach and application, and demonstrate its efficiency.     

异质性地表反照率遥感产品真实性检验研究现状及挑战

地表反照率直接决定了地表能够吸收到的太阳辐射能量,是研究气候变化、能量平衡的一个关键参数。遥感为大尺度、连续获取地表反照率提供了一种有效的观测手段。但遥感数据本身的精度限制和反演模型的不确定性,使基于卫星数据反演的反照率产品存在误差,而这种误差的存在又会影响产品的进一步应用。正确的认识这种误差有助于提高产品的应用精度,深化其应用的深度和广度。真实性检验就是正确认识卫星反照率产品准确性、稳定性的重要手段,它是卫星产品从生产到应用的桥梁。虽然目前已经开展了大量的真实性检验工作,但即使是针对同一种卫星产品,真实性检验的结果往往并不一致。其根本原因在于验证中所采用的参考值能不能够准确地代表卫星像元尺度的地面真值。地面观测和卫星产品像元之间巨大的尺度差异以及广泛分布的地表异质性,使地面观测并不能直接作为像元尺度真值与卫星产品进行简单的对比。因此真实性检验过程并不是直接的,而是需要经过一系列严格、独立的过程得到像元尺度真值后与产品在一定的空间和时间范围内进行对比。针对目前真实性检验结果准确性和可信度不高等问题,本文尝试从地面实测数据、尺度转换、验证方式、评价方法及验证中存在的问题等几个方面来论述反照率产品的真实性检验现状及挑战。     

基于GIS模板的地质剖面图模型及其实现

地质剖面图是表达地质信息的重要专题图件,不同于传统G IS水平空间制图,其表现内容繁杂、过程复杂。本文采用G IS模板技术,基于UML(统一建模语言)对剖面图要素进行概念模型和逻辑模型分析。针对地质剖面插值连线或填充制图的难题,采用贝塞尔曲面对剖面进行精确的空间插值。最后基于ArcEngine组件式G IS平台开发了剖面图动态制图系统,实现了地质空间数据库管理与剖面图自动制图的集成应用。     

Early-season mapping of crops and cultural operations using very high spatial resolution Pléiades images

The aim of this study was to assess the contribution of very high spatial resolution (VHSR) Pléiades images to both early season crop identification and the mapping of bare soil surface characteristics due to cultural operations. The study region covering 21 km² is located west of the peri-urban territory of the Versailles plain and the Alluets plateau (Yvelines, France). About 100 cropped fields were observed on the ground synchronously with two Pléiades images of 3 and 24 April 2013 and one SPOT4 image of 2 April 2013. The GIS structuring of these field data along with vector information about field boundaries was used for delimitating both training and test zones for the support vector machine classifier with polynomial function kernel (pSVM). The pSVM was computed on the spectral bands and NDVI for both single-date Pléiades and the bi-temporal Pléiades pair. For the single-date classifications of crops, the overall per-pixel accuracy reached 87% for the SPOT4 image of 2 April (6 classes), 79% for the Pléiades image of 3 April (6 classes) and 82% for that of 24 April (7 classes). At the earlier date (2–3 April), the Pléiades image very well discriminated cultural operations (>77%, user’s or producer’s accuracies) as well as fallows and grasslands, while winter cereals and rapeseed were better discriminated by the SPOT4 image winter cereals (>70%, user’s or producer’s accuracies). As Pléiades images revealed within-field spatial variations of early phenological stages of winter cereals that could be critical for adjusting management of zones with delayed development during the growing season, they brought information complementary to multispectral images with high spatial resolution. For the bi-temporal Pléiades image, the overall per-pixel accuracy was about 80% (7 classes), winter crops, grasslands and fallows being very well detected while confusions occurred between spring barley at initial stages (2–3 leaves) and bare soils prepared for other spring crops. Using an additional validation field set covering ∼1/3 of the study area croplands, the crop map resulting from the bi-temporal Pléiades pair achieved correct crop prediction for about 89.7% of the validation fields when considering composite classes for winter cereals and for spring crops. Early-season Pléiades images therefore show a considerable potential for anticipating regional crop patterns and detecting soil tillage operations in spring.     

互联网+地表覆盖验证及应用

为有效地组织大范围地表覆盖数据验证,需要发动和组织来自不同地域、不同机构的专家,但往往缺少网络化环境下的协同验证方法和工具。针对这一问题,将互联网+、服务计算技术等与地表覆盖验证业务相融合,提出了互联网+地表覆盖验证服务模型,构建了面向互联网+的地表覆盖验证业务流程和方法,研制了基于景观形状指数（landscape shape index,LSI）抽样算法的在线验证系统GLCVal（global land cover validation）,为大范围、高分辨率地表覆盖数据验证提供了新思路、新方法。利用所提出的方法与系统,与GEO（Group of Earth Observation）、UN-GGIM（the United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management）等组织合作开展了GlobeLand30的全球验证,有效支持了跨区域专家的主动参与、多角色协同,促进了验证资源联通和共享,提高了验证效率。     

基于SOA网格管理模型的空间信息共享平台设计

现有的空间信息共享平台框架及开发模式较难灵活地完成地理信息服务和应用系统多层次的融合、空间信息资源整合及空间信息的共享等问题。本文通过一种基于SOA网格管理模型(service-oriented architecture,SOA)的空间信息共享平台设计框架,结合空间信息多级网格和SOA服务体系框架的优点解决了在广域网络环境下整合空间信息资源从而有利于空间信息共享的问题,并通过多级地图缓存服务,即利用对各种比例尺的地图数据在计算机内存中的临时存储,来提高用户在编辑、特征渲染和标注等操作的响应速度的技术来解决空间数据的传输和显示等问题。     

基于地理本体空间特征的属性关系推理方法

目前,利用地理本体进行实体空间关系的表达与计算是地理信息领域的研究热点.针对这一热点,本文提出了基于地理本体空间特征的属性关系推理方法。首先,分析了空间关系计算的相关基础理论;其次,研究了基于OWL语言的地理本体空间关系表达方法;最后,以“山脉”为目标地理实体进行验证。实验表明:该方法能够有效提取地理实体的空间关系信息,计算效率较高,实用性较强。     

Approach to calculating spatial similarity degrees of the same river basin networks on multi-scale maps

Obtaining spatial similarity degrees among the same objects on multi-scale maps is of importance in map generalization. This paper firstly defines the concepts of ‘map scale change’ and ‘spatial similarity degree’; then it proposes a model for calculating the spatial similarity degree between a river basin network at one scale and its generalized version at another scale. After this, it validates the new model and gets 16 points in the model validation process. The x-coordinate and y-coordinate of each point are map scale change and spatial similarity degree, respectively. Last, a formula for calculating spatial similarity degree taking map scale change as the only variable is obtained by the curve fitting method. The formula along with the model can be used to automate the algorithms for simplifying river basin networks.     

一种模型驱动空间数据库质量检查平台构建

质量检查是空间数据质量控制的关键环节,空间数据库包括矢量空间数据、专题属性数据及元数据等,质量检查内容繁多。现有空间数据库质检软件往往为某一项目“量身定制”,灵活性低。本文从空间数据库质量特征及其语义表达出发,对空间数据库质检规则进行了分析和研究,提出了空间数据库质检DRST模型,并基于该模型开发构建了一套能够适用于各类空间数据库质检需要的平台软件。该平台已在江西省房地一体确权登记数据库质检、第三次国土调查成果数据库质检、地理国情监测成果数据库质检等项目中得到应用。应用实践表明,平台具备良好的适应性和扩展性,为提高空间数据库质量检查效率、解决质检软件生命周期短等问题提供了有效途径。     

A spatial error model with continuous random effects and an application to growth convergence

We propose a spatial error model with continuous random effects based on Matérn covariance functions and apply this model for the analysis of income convergence processes (\(\beta \)-convergence). The use of a model with continuous random effects permits a clearer visualization and interpretation of the spatial dependency patterns, avoids the problems of defining neighborhoods in spatial econometrics models, and allows projecting the spatial effects for every possible location in the continuous space, circumventing the existing aggregations in discrete lattice representations. We apply this model approach to analyze the economic growth of Brazilian municipalities between 1991 and 2010 using unconditional and conditional formulations and a spatiotemporal model of convergence. The results indicate that the estimated spatial random effects are consistent with the existence of income convergence clubs for Brazilian municipalities in this period.