基于SPARQL查询的地理语义空间索引构建方法

为了实现地理语义数据的快速有效的空间查询,通过分析传统RDF索引方法和空间索引方法的不足,结合两者提出一种基于空间四元组（GeoQuad）的地理语义空间索引构建方法,并基本该方法利用Jena和ARQ实现基于SPARQL语法的地理语义空间查询。实验表明,方法高效可行,不仅能够快速定位空间RDF节点,而且能够快速进行RDF空间查询并返回RDF结果。     

一种GML数据到地理RDF数据的转换方法北大核心CSCD

为改变地理语义数据长期处于零散化、小型化、实验化的状态,针对GML数据转换地理RDF数据中需要XML Schema支持以及需人工半自动化处理的问题,该文提出一种自动化、通用的GML数据到地理RDF数据的转换方法:首先通过分析GML数据模型和地理RDF数据模型在语法和语义差异,基于Xpath进行语法抽象,提出GML数据到地理RDF数据的通用转换模型;然后基于树技术给出数据转换模板;最后通过语义Web构架(Jena)进行数据转换和序列化输出。实验表明,该方法有效、通用,能够对GML数据进行正确转换,后期可以构建分布式并行转换方式,使其能够胜任大数据环境下的地理大文件转换。     

一种GML数据到地理RDF数据的转换方法

为改变地理语义数据长期处于零散化、小型化、实验化的状态,针对GML数据转换地理RDF数据中需要XML Schema支持以及需人工半自动化处理的问题,该文提出一种自动化、通用的GML数据到地理RDF数据的转换方法:首先通过分析GML数据模型和地理RDF数据模型在语法和语义差异,基于Xpath进行语法抽象,提出GML数据到地理RDF数据的通用转换模型;然后基于树技术给出数据转换模板;最后通过语义Web构架(Jena)进行数据转换和序列化输出。实验表明,该方法有效、通用,能够对GML数据进行正确转换,后期可以构建分布式并行转换方式,使其能够胜任大数据环境下的地理大文件转换。     

中小型智慧城市建设的探索与思考

针对当前中小型智慧城市建设中技术薄弱、资金不足、重建设轻运营等问题,以"智慧老河口"项目为例,阐述了"智慧老河口"建设服务云化的架构、技术实施路线和建设运行模式,总结了"智慧老河口"建设的工作经验,并提出了目前存在的问题以及未来的目标与方向,为其他中小城市提供了可借鉴的建设模板,为中小型智慧城市的建设提供了有益的探索和宝贵经验。     

一种GML文件到地理OWL文件的流式转换方法

在XML数据流式转换技术的基础上,提出了一种GML文件到地理OWL文件的流式转换方法。首先通过分析GML元素到地理OWL元素的映射关系,构建元素映射转换模型,然后利用STX描述该模型,最后进行技术实现。实验表明,该方法正确、高效,对内存消耗少,适用于大数据量的GML文件到地理OWL文件的转换。     

分布式遥感空间在线分析的多维分析模型及其旱情应用

近年来,SOLAP技术已逐渐应用于遥感多维分析研究领域,但其计算性能仍面临大规模数据的挑战。本文借鉴数据密集型计算模式Map-Reduce在OLAP领域的相关应用研究,提出一种基于该模式扩展的遥感数据SOLAP立方体模型。在数据分级分块基础上,对现有模型在分布式环境下进行了适应性改进,并在Map-Reduce支持下,通过引入多维地图代数将该模型中的SOLAP计算转化为基于栅格块粒度的并行地图代数操作。以遥感旱情应用为例阐述了模型的构建与应用过程,并实现了原型。实验结果证明了该模型在大规模数据处理情况下具有较好加速性能与可扩展性。     

多源多时相遥感数据在冬小麦识别中的应用研究

当前基于多时相遥感数据进行作物识别时往往只用到了单一的数据源,未能充分利用作物的时相特征和光谱特征.该文以胶东半岛为例,在冬小麦识别研究中采用一种基于多源多时相遥感数据的方法,利用MODIS NDVI产品和TM数据将冬小麦的时相特征识别与光谱特征识别充分结合.首先,基于4个时相的MODIS NDVI产品影像生成冬小麦掩膜,将冬小麦与其他作物区分开;然后将冬小麦掩膜应用于TM影像,并通过TM光谱识别的方法提取冬小麦,冬小麦识别精度达92.39%.     

云环境下时序遥感影像的快速缓存切片方法

自然灾害与地表环境实时动态监测对短周期内接收影像的快速缓存切片提出了很高的要求。利用云计算并行编程模式Map-Reduce聚集计算资源,提出了一种在时序影像持续抵达情况下的快速缓存切片方法。围绕Map-Reduce本地化计算特性,该方法在任务分配中利用数据动态划分机制及基于空间相邻的上载机制对缓存切片算法进行优化加速,以满足环境动态监测对瓦片式缓存的及时性需求。实验证明,该方法在大数据量情况下较同类方法具有更好的扩展性能和加速性能。