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。     

基于可视化维度理论的泛地图知识推荐方法

信息通讯时代,科学技术的进步极大地降低了地图制图的门槛,大量非专业制图人员涌现到地图制图领域,地图的表现形式呈现出显著的泛化趋势。然而,由于专业知识的缺失,普通大众在专题地图选择时容易产生“制图困惑”,难以确定恰当的专题地图类型。针对上述问题,本文尝试提出一种基于可视化维度理论的泛地图知识推荐方法。首先,面向专题制图需求,建立以空间数据、数据特征、泛地图可视化维度、泛地图可视化形式、应用领域为核心要素的泛地图可视化知识本体,通过知识抽取、知识存储操作,构建泛地图可视化知识图谱。其次,对知识图谱进行知识嵌入,实现地图可视化要素的知识化表达。最后,基于泛地图知识要素建立相似度计算模型,计算用户输入数据与知识图谱内空间数据特征、可视化维度、应用领域等的相似度,得出综合相似度结果,实现泛地图可视化形式的精准推荐。结果表明：面对泛化的专题信息表达,本研究提出的泛地图知识推荐方法能够为用图者的制图选择提供较为准确可视化参考,一定程度上满足普通大众的寻图需求。     

基于任务驱动的战场环境分析数据映射模型设计与实现

针对传统战场环境分析模型缺乏将军事特征同用户认知与任务需求相结合的服务问题,构建了一种基于任务驱动的战场环境分析模型数据自动映射与匹配方法。通过分析作战任务的特点,建立任务形式化描述规范,构造了基于xml的基本战斗任务的需求描述模板,以战场环境分析模型为基础获取作战任务对环境数据需求的要素,建立了基于规则的战场环境分析数据映射模型,完成从任务需求到环境数据自动匹配的过程。最后通过基于该模型的战场环境分析系统数据服务平台应用,任务模板与战场环境分析数据自动映射方法得到了有效的解析,并通过工作流模式构建了可视化的数据推送,可为战场环境分析按需服务提供理论参考与方法借鉴。     

基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法

在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时,根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题,本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法,根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先,分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对,计算样本数据的5个特征因子相似度,用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对;然后,利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值;最后,输入全部数据,计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度,实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明,利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。     

基于等角边界距离相似性的遥感影像面状图斑匹配研究

基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法。然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度。本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法。① 从面目标的质心以10°为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;② 提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③ 从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验。通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了13.8%;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90%以上。通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80%以上。本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法。     

面向路网匹配的层次化语义相似性度量模型

当前路网主要借助属性表中若干特征项的属性信息对其进行语义相似性评估，很少顾及到路网的分级层次结构、空间拓扑信息以及邻域要素信息，一定程度上影响着语义相似性评估结果的准确性。针对上述问题，本文提出一种“整体（骨架树）→部分（同构子树）→个体（stroke）”的路网层次化语义相似性度量模型，该模型顾及了路网属性特征项、上下级拓扑关联和邻域POI的语义信息，突破了传统模型仅以路网属性特征项的语义信息作为相似性评估指标的局限性。(1)利用stroke技术表达路网，并对其进行分级；(2)将路网数据映射到关联骨架树，进而建立考虑其层次性的路网相似性度量模型；(3)利用层次分析法和熵权法分别确定约束指标权值，并通过加权法计算路网的语义相似度。将该模型应用到路网匹配实验中，并与既有模型进行对比，结果表明利用本文提出的语义相似性度量模型，同时结合同构子树进行道路匹配，不仅可以提高匹配结果的准确性，而且可以提高匹配效率。对于文中案例所选的路网，拓扑关联语义信息对匹配结果的影响较邻域POI语义信息更显著，且与遍历法相比，以同构子树作为参照进行路网匹配，其匹配速率得到明显提升。     

面向区域增量更新的等高线群混合相似性度量模型

等高线是一种以曲线群簇展现地表起伏形态的表达方式,多源等高线数据之间的相似度能够反映地形地貌的变化程度,因此等高线群的相似性度量是地形图更新、多源数据融合及制图综合领域的关键环节之一。当前的等高线相似性度量方法主要基于要素的单一拓扑特征或几何特征,由于地理空间数据的复杂性和地理要素变化的多样性,这种通过计量多源数据数据单一特征之间的相似与差异程度的方法并不能完整表达多源数据之间的异同,在变化复杂区域、图幅边界区域以及等高线分布密集区域会导致不一致问题。因此,本文引入空间相似度理论,综合探讨了等高线群的相似性层次结构;研究了拓扑特征和几何特征在等高线群相似性度量中的关系和作用机理,构建了等高线群相似性层次结构;讨论了其中各个影响要素的相互关系和相似性度量方法,提出了一种基于拓扑特征和几何特征的区域等高线群混合相似性度量模型,并利用层次分析方法求解各级相似元的权重系数。通过模拟实验和真实数据实验对本文方法的可靠性和有效性进行验证,结果表明：本文提出的等高线群混合相似性度量模型能够定量描述不同尺度不同来源等高线群之间的相似与差异程度,并具有较好的有效性和可靠性;根据本文的混合相似性度量结果和更新阈值之间的关系,对满足更新要求的变化区域实施局部更新,且精度检验表明论文方法能够为等高线数据的更新应用提供可靠依据。     

基于向量空间模型附加词义特征的句子相似度研究

向量空间模型常被用于计算两个句子的相似度,通过将两个句子转换为词项向量,然后计算两个向量的夹角余弦值,就可以得出两个句子的相似度分数。传统的向量空间模型没有考虑到句子中词语之间的相似度,这就使使用近义词的两个语义相近句子得到的相似度分数较低。提出了一种带有词义特征的向量空间模型,在传统的向量空间模型中引入词语之间的相似度,从而使计算出的两个句子的相似度分数更加准确。     

Web环境下异构地理分析模型的标准化和形式化研究

Web环境下分布着大量的地理分析模型资源,但模型的异构性限制了对现有地理分析模型的共享和重用。本文立足于地理分析模型自身研究的需要,论述了标准化和形式化方法在异构地理分析模型共享和重用中的重要意义,分析地理分析模型元数据的研究现状,设计地理分析模型元数据的标准框架,并提出利用XMLSchema技术表达模型元数据标准框架结构的方法,从而实现了语法和结构层次上的标准化。提出知识本体的语义映射模型,即利用本体语言对地理分析模型元数据进行形式化表达,而在语义层次上将各模型元数据进行映射。最后结合地理分析模型共享门户的应用实例,研究了在该门户中实现异构地理分析模型标准化和形式化的体系架构,为Web环境下异构地理分析模型的共享和重用提供新的思路。     

面实体匹配的集成学习CatBoost方法

现有的面实体多指标几何匹配方法在计算综合相似度和确定最终匹配实体时面临着指标权重和阈值难以科学量化的难题,集成学习算法通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务,在解决分类问题时体现出了较为明显的性能优势。为此,本文提出了一种基于集成学习算法CatBoost的面实体匹配方法,将匹配问题转化为分类问题。选取形状、面积、方向和位置4个几何特征作为模型分类特征;利用过采样与欠采样相结合的混合重采样技术减轻原始训练样本的类别不平衡度;借助贝叶斯优化算法确定CatBoost模型的最优超参数;引入可解释人工智能领域的SHAP解释框架从全局和局部两个角度解释各输入特征对匹配结果的影响。在青藏高原的面状湖泊数据上对本文提出的方法进行了验证,实验结果表明：对模型预测影响最大的特征是位置,然后依次是面积、形状,影响最小的特征是方向。CatBoost匹配方法在实验数据集上的查准率、查全率和F1-score分别达到0.9937、0.9753和0.9844,相比于直接使用样本不均衡的原始样本进行模型训练,分别提高了约5.8%、0.6%和3.3%。与传统的面实体多指标双向匹配方法和逻辑回归、K近邻、决策树、神经网络等常规机器学习分类算法相比,集成学习算法CatBoost性能表现更加优异,在避免指标权重和阈值设置难题的同时取得了较好的匹配结果。     

地理信息服务语义标注原理与关键技术及应用

随着地理信息服务应用领域和受众群体的日益广泛,人们对地理信息服务的需求越来越多元化。一方面网络上注册和发布的地理信息服务的数量急剧增长;另一方面人们对如何高效发现兴趣服务、组合兴趣服务以满足兴趣需要却常感到困惑。当前,用户只能通过关键字搜索并结合空间过滤条件查询OGC(Open Geospatial Consortium)的目录服务,来发现所需的数据和服务。用户在受益于目录服务带来的资源搜索便捷的同时,经常受到查全率和查准率不高的困扰。面对日益庞大的服务群,如何自动、快速、准确地发现目标服务,成为影响地理信息服务进一步发展与应用的瓶颈。本文围绕地理信息服务语义标注原理方法与关键技术展开研究,通过引入信息检索技术和语义网技术、语义服务技术,从面向地理信息服务语义标注的本体建模、基于地理概念匹配的语义标注算法、融合相似性度量与包含性推理的语义匹配与服务发现,以及语义标注和服务匹配质量评价方法4个方面进行了深入研究。针对地理概念半自动语义标注新算法、地理信息服务语义发现与匹配方法、服务语义标注和服务匹配质量评价、应用试验等具体研究内容进行了实验设计,并给出了需解决的核心问题,为当前地理信息服务匹配方法提供了新思路。     

地理空间数据库性能测试软件的设计与实现

空间数据具有空间位置、非结构化、空间关系,以及海量数据等特征。因此,对空间数据的存取性能,成为评价地理空间数据库极其重要的指标之一。BeyonDB是在国家"863"项目支持下研发的具有自主知识产权的地理空间数据库系统。目前,国内还没有支持地理空间数据库性能对比测试的工具软件,因此,为客观衡量BeyonDB的性能指标,有必要研发一种地理空间数据库性能对比测试的软件。本文分析了地理空间数据库性能对比测试软件的功能目标,采用面向对象的设计思想及方法,合理使用软件设计模式,进行了软件的总体框架与主控、功能命令、空间数据访问,以及测试结果输出等关键类的详细设计。介绍了实现该软件功能的方法、开发工具,以及主界面、文档输出界面等。最后,对软件的设计研发工作予以总结,提出今后的研究重点。     

基于空间结构模式匹配的褶皱地貌类型自动识别

褶皱的自动化识别是构造解译、地貌类型划分、三维建模等工作的基础。目前,基于地形形态进行空间统计特征分析的地貌类型自动识别方法,难于满足以“对称重复”空间结构为特征的褶皱构造地貌的识别需要。本文以基于ARG的褶皱场景建模为切入点,利用形式文法定义不同褶皱类型的空间结构模式,形成了一种基于空间结构模式匹配的褶皱构造自动识别方法,进而有效地支持了褶皱地貌的自动化识别。该方法包括4个环节：（1）根据核部地层与横切剖面线提取原则,提取可能存在褶皱的场景条带;（2）基于邻接ARG建模方法对场景条带进行场景空间结构的建模与化简;（3）将化简后的邻接ARG模型表达成句子,并通过判别其能否由模式文法推导而来,实现针对不同褶皱构造模式的匹配识别;（4）基于识别出的褶皱场景进行山、谷的进一步判别,最终确定褶皱构造地貌类型。实验表明,本方法可以较为准确地识别出庐山北部山地区域的褶皱构造,并确定褶皱地貌类型。该方法基本解决了构造地貌类型的自动化识别问题,是对传统地貌形态划分方法的有效补充。     

等高线自动提取结构线方法与问题处理

结构线是地貌形态的骨架线,是描述地貌形态时的控制线,它在地图制图综合、遥感数字图像处理和扩充GIS 系统的应用功能上均有重要的意义。文中给出了从等高线数据中确定特征点的算法,并对整个图幅内全部特征点的确定方法进行了改进:以整体分析与局部分析相结合,根据局部地形特征的不同,使用不同的阈值分区确定特征点。然后通过建立数学模型匹配特征点生成结构线。为了提高结构线的应用潜力,在生成结构线的同时提取了结构线的分级信息,并将生成的结构线按树结构组织存储。实验结果表明该方法对任何特征的地形等高线数据均适用, 而且最后生成的结构线具有较好的完整性和较高的精确性。     

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。     

GIS数据库更新模型与方法研究进展

空间数据库更新方法与关键技术研究是近年来国内外GIS的前沿研究课题.本文主要介绍了我国国家自然科学基金重点项目"GIS空间数据库更新的模型与方法研究"的主要研究进展,包括在遥感影像自动配准、地理要素变化信息提取、GIS主数据库增量建模、客户数据库更新等方面取得的研究成果.     

一种基于点云提取微地形对象的方法

在分析微地形特点以及现有网格DEM在表述微地形中存在的不足的基础上,提出了面向对象的数字高程模型,给出了该模型的形式化描述和以点云为数据源构建面向对象数字高程模型过程中采用的对象边界的识别、特征保持的点云疏化、基于属性近似的网格约化及对象识别等关键步骤的方法.并以实例证明了此过程的可行性.