黄土地貌本体的构建方法研究

由于人类认知差异和语义描述的模糊性,导致地理要素语义表达的不一致以及信息共享的极大困难.鉴于本体是解决基于语义知识表达的有效方法,该文以黄土地貌为例,使用本体的形式化定义形式,对黄土地貌概念进行语义形式化表达,提出了构建黄土地貌的五元组逻辑结构,进而建立了黄土地貌的本体模型.     

基于带权Voronoi图与地标的空间位置描述

地标是最基本的空间知识,在空间知识的表达和推理中具有重要作用,常被用来作为空间位置描述的参照物.在实际中,不同地标在空间位置描述中的权重不同,如何考虑地标权重建立符合人类空间认知的形式化方法是空间知识表达的重要研究内容.该文从视觉、语义和空间结构等方面总结影响地标权重的因素,通过认知实验获取北京大学校园内10个地标的权重.在此基础上,基于带权Voronoi图提出生成指定目标对象空间位置描述的形式化方法,并采用认知实验中的数据,以北京大学为例,生成校园内4个指定目标对象的空间位置描述.最后分析了引起基于带权Voronoi图与地标空间位置描述不准确的因素,并提出下一步的研究方向.     

山岳型景区特殊时段旅游拥挤特征及调控模式——以黄山风景区为例

世界遗产地空间潮汐式旅游拥挤问题相当普遍且日益凸显,已成为旅游地理学研究的前沿领域。以黄山风景区为例,基于旅游拥挤多维内涵,构建物理拥挤和心理拥挤二维指标,结合游客访谈,分析了景区的拥挤特征及影响因素。研究发现：① 不同地点物理拥挤与心理拥挤呈现不同的表征关系;② 由于游客目标与需求不同,在资源吸引力、服务设施和空间特征等因素的触发下,导致高山比低山物理拥挤度强,线性空间比点状空间的拥挤感知强烈,这是景区发展不均衡且与游客互动缺乏动态性、主动性和创新性的表现。最后,基于特殊时段和特殊空间背景下多样性和动态性的空间-行为互动模式,提出“奶酪型”“小丑型”“泄洪型”和“花瓶型”四类调控类型。     

地理信息检索中空间相似性度量的一种模糊方法

一般使用地理信息检索技术提取互联网中以文本方式存在的地理信息,检索返回结果的排序需充分考虑其空间范围的相似性。但传统的空间相似性计算方式忽视了以文本形式存在的地理信息所隐藏的模糊性,从而导致片面性和局限性。该文对文本中以空间陈述形式存在的地理信息进行深入分析,将模糊性因素主要归纳为参照对象和空间关系。通过引入不确定场模型来描述每个因素对模糊性的贡献程度,整合得到空间陈述的模糊footprint表达,建立文档与查询的模糊footprint表达模型。在此基础上,提出了空间相似性模糊度量的计算方法,根据空间相似度对返回的检索结果进行排序。实验结果显示,该方法能够更好地反映空间检索的模糊性,更好地衡量空间检索和网页文档在空间位置上的相似程度,从而在检索结果的排序上优于传统方法。     

地理空间元数据关联网络的构建

利用资源描述框架（RDF）设计地理空间元数据关联模型,根据地理空间元数据之间的语义关系和语义相关度的计算,以构建以元数据为节点、元数据之间的语义关系为边、语义相关度为权重的关联网络。在这一网络中,一个节点是一个地理空间元数据的资源描述图,包含属性特征（数据来源、空间特征、时间特征、内容）及其关系特征（元数据之间的语义关系、语义相关度）。实验及其分析表明,地理空间元数据关联网络可以有效地支持地理空间数据语义关联检索、推荐等应用,这与传统的基于关键词的元数据检索方式相比,具有更高的准确度。     

地名知识辅助的中文地名消歧方法

地理空间中对位置的描述可以基于形式化的地理坐标,也可以利用自然语言文本中的非形式化地名来表达。文本中的同一地名可能指向很多地理位置,这就引起了地名歧义,地名消歧就是消除概念指称上的认知分歧,为地名分配唯一的地理位置。该文从地名知识的角度出发,首先提出了一种基于地名本体的地名知识统一表达方法,介绍了地名知识来源和地名知识库建库流程;然后给出了中文地名消歧原理和算法流程,从语义关系、拓扑关系、距离关系和地名密度4个维度计算地名实体之间的地理关联度进行地名消歧;最后通过实验对消歧方法进行了验证与评价,结果表明该消歧方法具有较高的准确率、召回率、覆盖率和F值。     

地理空间数据本质特征语义相关度计算模型

关联数据是跨网域整合多源异构地理空间数据的有效方式,语义丰富的关联是准确、快速发现目标数据的关键。根据地理空间数据在空间、时间、内容上的语义关系,提出地理空间数据本质特征语义相关度计算模型。通过构建本质特征的关联指标体系,分层次逐级计算地理空间数据的语义相关度。与传统的语义相关度计算方式不同,以地理元数据为语料库,充分考虑地理空间数据的特点及空间、时间、内容在检索中不同的重要程度,分别采用几何运算、数值运算、词语语义相似度计算和类别层次相关度计算的方式,构建地理空间数据的语义相关度计算模型。该模型具有构建简单、适用于多源异构数据、充分结合了数学运算和专家经验知识等特点。实验表明：模型能够有效地计算地理空间数据本质特征的语义相关度,并具备一定的扩展性。     

基于栅格结构的旅游景观感知计算方法

定量计算旅游者对景观的感知度是旅游和地理学需解决的重要问题。引入认知地图和地图综合思想,利用景观语义特征点进行景观抽象和表达,提出了基于栅格结构的景观感知计算方法,用于定量描述旅游者对景观个体或景观系统的感知特征。栅格结构使计算结果能够表达任意位置的景观感知,准确描述感知的空间格局。清西陵案例研究从模型数据需求、适应的景观类型和应用视角等方面证明了计算方法的可行性。该方法可以准确描述旅游景观感知强度及其空间格局,并能基于观光线路分析重要观景点的景观语义内涵,进而辅助设计师开展景观设计和线路规划,为旅游景观定量研究提供了新思路。     

多尺度地理空间点群目标相似关系的计算研究

研究多尺度地理空间点群目标相似关系的计算问题.基于4类点群信息,将点群目标包含的信息重新分成统计信息、专题信息、拓扑信息、几何信息和度量信息,这5类信息是影响点群相似性程度的主要因子.根据这5类信息描述参数的特点,给出了各个因子的相似度计算公式,建立了多尺度地理空间点群目标相似关系的计算模型,并通过算例验证了该模型的可行性与有效性,为地图综合质量的评价提供了一种新方法.     

基于粗糙模型的模糊地理对象空间拓扑关系研究

在粗糙集的基本概念上,基于上、下近似集定义了二维离散空间中的粗糙区域和粗糙模型,用粗糙模型描述二维离散空间中的模糊地理对象,并给出了粗糙区域的3种类型:确定—确定类型、确定—模糊类型、模糊—模糊类型。在离散空间的空间连接计算理论RCC-D-5的基础上,定义了模糊地理对象拓扑关系之间的拓扑约束关系,并依据概念临近推演和拓扑约束关系,研究得出二维离散空间中简单模糊地理对象之间的73种全拓扑关系,并基于4×4相交包含矩阵进行了描述,使得复杂的拓扑关系在计算机中描述和表达成为可能。     

Algebraic approach to spatial reasoning

Abstract

A simple, exemplary system is described that performs reasoning about the spatial relationships between members of a set of spatial objects. The main problem of interest is to make sound and complete inferences about the set of all spatial relationships that hold between the objects, given prior information about a subset of the relationships. The spatial inferences are formalized within the framework of relation algebra and procedurally implemented in terms of constraint satisfaction procedures. Although the approach is general, the particular example employs a new ‘complete’ set of topological relationships that have been published elsewhere. In particular, a relation algebra for these topological relations is developed and a computational implementation of this algebra is described. Systems with such reasoning capabilities have many applications in geographical analysis and could be usefully incorporated into geographical information systems and related systems.     

多源地理大数据支撑下的地理事件建模与分析

地理事件作为描述地理过程的基本单元,逐渐成为地理信息科学（GIS）核心研究内容。由于受人类活动数据获取限制,GIS对地理事件的建模和分析主要关注事件所引起的地理空间要素变化及要素之间的相互影响与作用机制。然而,近年来随着基于位置服务数据（LBS）爆炸式的增长和人类活动大数据定量刻画手段的快速发展,地理事件对人类活动的影响以及公众对地理事件的网络参与度都引起了多个领域的广泛关注,对地理事件的时空认知、建模方法和分析框架提出了巨大的挑战。对此,本文首先深入分析了大数据时代地理事件的概念与分类体系;其次,基于地理事件的时空语义给出了基于图模型的事件数据建模,建立了事件本体及其次生或级联事件的“节点—边”表达结构,开展了事件自身时空演化及其前“因”后“果”的形式化描述;第三,从时空数据分析与挖掘的角度,给出了大数据时代地理事件建模与分析的整体框架,拟突破传统“地理实体空间”事件探测与分析方法的局限性,融合“虚拟空间”事件发现与传播模拟思路,实现多源地理大数据支撑下的面向地理事件的人类活动多尺度时空响应与区域差异分析;最后,本文以城市暴雨事件为例诠释了本文所提出的地理事件建模与分析方法,从城市和城市内部两个尺度进行了暴雨事件与人类活动的一致性响应及区域差异分析,得到了明确的结论,验证了前文分析框架的可行性与实用性。     

地理空间中不同分层抽样方式的分层效率 与优化策略

地理空间对象中分层抽样的效率受抽样总体的空间相关性特征限制,分层效率的提高源于两个方面,一是 抽样总体的空间相关性会使分散的样本布局精度得到提高,二是先验知识使层内方差变小,只有在空间相关性特 征较强时,追逐先验知识的分层方式才会比任意分层方式具有更好的分层效率,当空间相关性较弱时,知识分层并 不会比任意分层得到更高的抽样精度,地理空间相关性特征对分层抽样设计有重要影响,而这在实际应用中往往 被忽视。本文采用蒙特卡罗模拟抽样方法以山东省1985 年和1995 年细小非耕地地物面积比例的抽样调查为例分 析了空间相关性特征对不同分层方式抽样效率的影响,并提出了地理空间对象中分层方式的优化选择策略。     

基于主体人与地学本体的人-地-GIS关系讨论

“人-地-GIS”关系是地理信息科学及相关研究的基础。传统的人-地-GIS双向联系模型正在向以地学本体为核心的本体中心模型演化。通过主体人与客体人的区分,探讨两者在“人-地-GIS”关系中的地位与作用,分析人-地、地-GIS与人-GIS的相关关系。通过地学本体与本体论的分析,讨论地学本体与科学本体、哲学本体论之间的关系,分析地学本体与类、元数据之间的区别与联系。进而构建以地学本体为核心的“人-地-GIS”关系新模型,该模型整体上分为认知与再现两部分,由核心的本体模型及人的认知层、GIS的模型层与“地学”现象及其关系层构成。以主体人的认知为主线,讨论该模型中各模块的功能与相互关系,指出今后的发展方向。     

基于地理本体的空间数据集成方法及其实现

为解决多源空间数据语义集成问题,在已有研究成果基础上,提出了基于地理本体的空间数据集成方法。该方法采用局部本体向标准本体集成的策略,在构建具有公共内涵属性模板的地理本体前提下,通过地理概念语义关系集合运算构建局部本体概念与标准本体概念间的语义映射关系,实现地理本体集成,并以这种语义映射关系及概念与对象类的关联关系为媒介,通过空间数据语义细化和空间对象融合 、分割等过程完成空间数据集成。在此基础上,设计开发了基于地理本体的空间数据集成原型系统,并以某土地利用数据为例进行了实证研究,结果表明:基于地理本体的空间数据集成方法能有效集成具有不同语义的空间数据集。