一种基于边界搜索的栅格矢量化算法

栅格数据的矢量化是GIS领域重要的研究内容。针对栅格数据矢量化准确率低和效率低等问题,该文提出了一种基于边界搜索的矢量化算法,通过对栅格图像的一次遍历,提取结点和中间点,生成弧段,构建多边形;并在构建多边形中,提出了一种简单易行的最右侧方向判断方法,综合运用最小外接矩形和射线法判定逆时针多边形的归属。实验表明,该文提出的矢量化算法能够较准确矢量化复杂的栅格图像,具有较好的效率,可为多值栅格图像快速矢量化及相关研究提供借鉴。     

一种带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法

通过传统纸质地图扫描而成的栅格影像在进行人工矢量化时,需对矢量数据进行坐标转换,耗时耗力且精度也往往受人为主观因素的影响.为了实现快速且准确的矢量化处理,提出了一种附带地理坐标识别的纸质地图快速矢量化方法.首先利用扫描后的栅格影像与经纬度模版影像进行SURF特征匹配,从而获取经纬度标识信息和对应的横纵坐标信息;再计算仿射变换模型参数;最后在矢量化的过程中实现由像素坐标到地理坐标的转换.实验结果表明,该方法不仅能实现栅格影像矢量化,而且可准确完成矢量数据的坐标转换,提高了纸质地图的矢量化处理效率.     

栅格数据矢量化及其存在问题的解决

矢量结构和栅格结构是GIS的两种主要数据结构形式，而栅格数据的矢量化在GIS中具有十分重要的意义。本文在总结前人算法的基础上，以拓扑关系的原理为指导，提出了改进的栅格结构数据矢量化方法，即在提取结点和坐标点过程中同时提取水平和垂直的所有线段信息，以便于快速、有效地实现栅格数据的矢量化。此外，还采用动态打断和粗网格法等方法，解决了在栅格数据矢量化过程中经常出现的诸如多边形自交、岛等问题。     

实现栅格图形和图像数据矢量化提取的游程轮廓追踪法

提出一种直接利用栅格图形游程编码进行图斑边界多边形矢量化提取的有效方法。对遥感图像专题信息和栅格型地理空间分析结果的矢量化提取是GIS的重要手段 ,栅格数据结构可简化解决叠置分析等一类空间分析问题 ,其中需要高效矢量化技术的支撑。本方法充分利用栅格游程编码所具有的可操作性强、检索和转换便捷、隐含横向差异信息、可处理高精度和大规格图形和图像等特征 ,定义了“上邻游程”和“下邻游程” ,并采用相应有效查找算法和基于游程轮廓追踪的矢量化技术 ,使得计算机处理栅格数据矢量化的规模、精度和效率明显提高 ,可广泛应用于栅格型地理空间分析和遥感图像处理等方面。     

基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建

在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义了旅游景点特征体系,建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱,支持景点语义特征的全方位刻画;然后,通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器,从网络文本中获取知识三元组,并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明,相较于常用的LDA（latent Dirichlet allocation）模型,定制化知识抽取器获取的景点语义知识,其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景,支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析,为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。     

一种面向生态环境领域的知识图谱构建方法

面向生态环境领域,提出了一种利用文献文本的领域知识图谱自动构建方法。首先利用机器学习技术抽取生态环境领域的关键词和关键关系;再结合统一建模语言系统构建生态环境领域知识图谱模式层,并以该模式层为指导建立生态环境领域语料库;然后采用深度学习方法从文本文献中自动抽取关键信息,通过来源指数和校验次数保证抽取知识的置信度;最终实现知识图谱的自动化构建与可视化展示。结果表明,利用2 000万字规模的文献文本可得到含29 490条知识三元组的知识图谱,利用Transformer模型抽取的总体精度为96.27%。     

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。     

一种新的矢量化方法

传统的栅格转换矢量方法都是基于栅格矩阵的,本文分析了线性四叉树与矢量化的关系,提出了一种新的矢量化方法,即：基于线性四叉树编码的栅格数据矢量化的方法。本文详细阐述了这种方法的实现过程。     

基于改进重心法的校园快递服务中心选址研究

以西北大学长安校区为例,利用AHP法构建选址评价指标体系;结合实地调研数据完成空间数据采集,借助ArcGIS软件对数据进行矢量化处理,对校园快递服务中心可选区域中的建筑物和道路进行地理配准和空间校正;利用栅格计算器得到最优选址范围图,结果显示预选范围主要分布于宿舍区,与AHP法的结果一致,且包含了重心法的位置结果.在聚...     

Corel PowerTRACE X5栅格图矢量化在地图集编制中的应用

地图集编制中,主要数据均要求为矢量格式,栅格图矢量化是数据处理的一项重要工作,针对一般方法在彩色栅格图矢量化方面的不足,以Corel PowerTRACE X5为例对几类栅格图进行试验和应用,并对结果作分析,在交互控制自动矢量化过程中,当设置100%的精度时,彩色图矢量化精度达98%以上,黑白线画图接近零误差,矢量化取得了满意的结果。     

一种精度可控的栅格地理数据数字水印算法

提出了一种栅格地理数据盲水印算法。首先,针对已有水印算法的不足,引入数学映射思想,构建从水印信息位定位水印嵌入位置的同步函数;然后,对栅格地理数据进行奇数分块,选取其对应的最大圆形区域内属性值,利用整数小波变换工具,基于同步函数,将水印信息以量化的方式嵌入经整数小波变换后的低频分量中,在水印嵌入过程中,充分考虑到栅格地理数据特性,对水印嵌入所引起的数据误差加以控制;最后,对水印算法进行了实验分析。结果表明,所提出的算法能有效保证栅格地理数据的可视化质量以及数据精度需求,同时算法具有较好的鲁棒性。     

一种结合地理知识的遥感影像目标实体关联方法北大核心CSCD

遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。     

LiDAR标签和栅格占有图结合的LiDAR/IMU空间标定方法

LiDAR和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)在智能汽车获得了广泛的应用,比如高精度地图构建、车辆实时定位等。两种传感器进行组合测量时,需要知道两者之间的空间关系,包括空间旋转和平移参数。本文提出了一种基于LiDAR标签的自动化LiDAR/IMU空间标定方法。首先分析了LiDAR/IMU标定参数对LiDAR点云拼接的影响,证明了当车辆近似直线运动时,使用概略标定参数即可利用IMU的姿态信息将LiDAR点云转换到轴向近乎一致的坐标系。基于该结论,提出了一种基于IMU姿态约束的LiDAR栅格占有图构建方法,构建高相对精度的点云地图与LiDAR标签的点云进行地图匹配,获得LiDAR标签在图中的位置,相对于单点云帧互匹配方法,提高标签点云匹配的精度和可靠性。然后基于LiDAR标签的已知高精度位置,采用非线性优化方法解算栅格占有图与LiDAR标签的空间转换关系,进而求解LiDAR/IMU的空间标定参数。试验结果表明,利用本文方法获得的标定参数构建的点云地图,可实现厘米级的绝对位置精度,验证了本文方法的正确性和可行性。     

基于游程编码的GIS栅格数据矢量化方法

为了克服传统栅格矢量化方法的各种局限性,提出利用栅格的游程编码和区位表在内存中直接进行栅格图形矢量化提取的有效方法,并描述了算法实现步骤.由于栅格游程编码具有提取方便、压缩比适中、和常规栅格之间的转换便捷等特征,所以本方法的采用使得在计算机内存中处理矢量化栅格的规模、精度、复杂程度和速度有较大提高,可广泛应用于栅格型地理空间分析和遥感图像专题要素类型的边界提取等方面,实践表明本文提出算法具有很高的效率,易于实现.     

基于GATE的中文时间信息抽取方法

针对中文文本中时间信息抽取的现实需求,在分析比较常用时间信息抽取方法优缺点的基础上,提出利用通用文本工程框架(GATE)进行中文时间信息抽取的方法.设计基于GATE进行中文文本时间信息抽取的处理流程,解决中文文本分词及词性标注、扩展时间领域词表、修编时间信息抽取规则等关键技术问题,实现中文文本中时间信息的识别和抽取.利用已标注时间信息的中文语料数据,对文中提出的中文时间信息抽取方法进行实验验证.实验结果表明,该方法具有较好的时间信息抽取效果.     

语义驱动的地理实体关联网络构建与知识服务

知识服务是GIS的重要应用方向,海量文本数据中蕴含的丰富隐式地理信息的分析与挖掘成为热点研究问题。在自然资源管理领域,一定时空范围内的自然资源分布相对独立和分散,文本中的丰富语义信息零散、庞杂且高度非结构化,缺少有效的组织表达、关联整合与综合应用方案。本文面向自然资源管理领域的文本数据和自然资源实体,提出了语义驱动的地理实体表达框架,通过语义描述、空间位置、属性特征和时间演化四元组来组织表达文本内蕴的地理实体多域信息,并从概念、空间、属性和时间4个维度定义并表示实体间的多类语义关系;继而按照地理实体信息抽取、信息存储和语义关联构建等步骤,给出了多维度地理实体关联网络的构建方法,并设计了基于关联网络的知识问答服务算法;最后,以建设用地审批为例,利用审批过程电子文本数据,完成建设用地信息的实体化表达、建设用地实体关联网络的构建及知识问答服务的实现。试验与分析结果表明,本文的理论与方法能有效促进自然资源管理领域文本中地理信息的有机整合、充分关联与科学管理,为提升自然资源领域信息的应用与社会化服务水平提供切实可行的途径。     

遥感影像并行分割的无缝拼接算法

针对影像数据分块并行处理造成的接边问题,该文基于构建缓冲区的方法提出了一种新的拼接算法。该算法只在每一个数据分块的右侧和下侧构建缓冲区,消除拼接线的原则是保证分割边界的准确性和拓扑关系的正确性。数据分块完成后采用并行的策略对第一个块进行分割,然后将每一块的分割结果与相邻的块进行拼接,在缓冲区内按一定规则判断各块分割对象是否保留并对拓扑关系进行检查,拼接完各块后并行输出对象矢量化后的结果。通过实验验证,该算法不仅保证了分割边界的准确性,而且能够处理大影像,提高了工作效率。     

基于扫描矢量化地图数据生产的数据质量控制

概述了基于扫描矢量化GIS数据的生产过程 ,介绍了扫描矢量化质量控制的策略和方法 ,在地图扫描阶段采用栅格图纠正的方法对地图的变形进行纠正 ,以提高矢量化原图的质量 ,在基于扫描矢量化GIS数据的生产过程中 ,可从算法和软件使用工艺方面提高数据的质量     

高精地图的知识图谱表达

高精地图是自动驾驶的“传感器”,为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制。然而,高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟,包括数据量大导致查询困难、数据关联弱导致语义理解和智能决策困难。知识图谱是将知识以图的结构表达出来,以描述实体及其关系,涉及实体抽取和关系抽取。为此,在高精地图数据基础上,引入知识图谱,提出高精地图知识图谱的构建方法,以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁,支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化。构建的知识图谱实例,一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达,建立了类似于索引的结构;另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系。实验结果表明,知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础。所提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化,推进高精地图由数据到信息到知识的跨越,为自动驾驶的落地贡献先验知识。     

结合地名知识和位置信息的中文地名匹配方法

针对中文地名数据中存在的“同名异地”“异地同名”等歧义问题,本文提出了一种结合地名知识和位置信息的地名匹配方法。首先基于特征词的规则匹配模式对地名名称结构进行了解析。然后结合地名的位置信息实现中文地名匹配;同时,基于地名的行政区划信息和实体信息关联多源地名数据,构建地名知识库。最后以兴趣点数据为例,基于名称相似度和位置相似度匹配地名数据中的地名信息,并以知识图谱的形式进行存储和表达。