基于Ontology的网络地理服务描述与发现

针对目前Web服务的行业标准中服务描述和发现方法的不足,提出了一种基于Ontology的网络地理信息服务描述和发现方法。其核心思想是采用"概念层应用层"两个层次来描述地理信息服务,将服务发布后,通过对服务描述中输入输出等参数和用户需求中功能描述的测度来判断服务与用户需求的匹配程度,从而进行服务发现。     

一种改进的基于道路网络距离的K近邻查询算法

研究了空间网络数据库中的K近邻查询,提出了一种新的基于道路网络距离的KNN查询算法。这种方法以已有的道路网络模型框架为基础,通过预计算NN表,减少了昂贵的最短路径计算,利用两个链表记录已访问弧段的信息,避免了不必要的磁盘I/Os,从而有效地提高了算法效率。实验结果表明,在目标点分布比较密集的情况下,本算法明显优于其他算法。     

基于本体语义的地理信息服务发现

基于本体语义研究地理信息服务发现问题.将加权语义距离和Wu-Palmer法相结合并进行改进计算本体概念语义相似度.引入服务接口依赖关系,提出支持接口多态性的本体语义地理信息服务输入输出匹配方法.最后开发实验原型对基于本体的地理信息服务匹配方法进行实验与分析.     

地理空间因果原则及地理空间效应的因果发现

地理大数据的崛起和深度学习技术的发展为解决地理空间分析难题带来了新机遇,然而,现有方法根植于统计相关性,而相关性模式的伪装性和欺骗性以及数据固有的偏差陷阱,导致无法得到可靠的地理空间分析结果。该问题的根源在于违反一个基本原则：数据的相关性并不意味着因果性,而后者是地理学研究的两个主要任务,即揭示未知具体事实和发现一般性规律机理的关键所在。地理科学研究的观察性与地理系统的复杂性和未知性使得无论是因果的哲学定义、随机对照试验以及其他观察性研究使用的准实验方法,都难以直接应用于地理科学因果研究。基于地理空间因果的基本性质假设,提出了地理空间因果原则,旨在为地理空间分析中的因果性研究提供基础理论与方法支撑,同时,梳理了地理空间因果原则和地理分析中空间效应的关系,给出各个效应下的因果发现关键路径。     

基于空间加权距离的自适应Fuzzy C-Means算法研究

空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小,并引入相似性指标,当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时,则对应的一对聚类进行合并,从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析,与普通空间距离相比,基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。     

加权网页排序算法在道路网自动选取中的应用

针对现有算法在计算道路网节点重要度时忽略节点间的相互影响以及道路密度引起的重要度异常等问题,提出了一种基于加权网页排序算法的道路网自动提取方法。首先将道路连接成路段,以路段为网络节点,道路交叉作为节点连线,路段长度作为边的权重,将道路网抽象成有向有权图;然后利用加权网页排序算法计算有向有权图节点的重要度,并利用链接作弊检测的方法修正由道路密度引起的节点重要度异常,得到道路节点的最终重要度排序,从而完成道路网的提取。通过真实路网数据进行实验分析,结果表明,相对基于网络中心性的方法,该算法的提取结果能够更好地保留原始路网的密度差异和整体结构。     

基于网络距离的缓冲区及其生成算法

提出基于网络距离缓冲区的概念，并实现了相应算法。对于GIS的开发及应用，特别是对于城市GIS的开发，具有一定的参考价值。     

空间数据挖掘和知识发现与地理可视化的集成

论述空间数据挖掘和知识发现以及地理可视化的理论及特点,指出二者集成的可能性和必然性,并在此基础上介绍一种集成方法.     

一种基于软件网络的重要服务发现方法

与已有的侧重于服务内容的方法不同,本文根据服务组合的历史记录,提出了一种依据服务间依赖关系发现重要服务,以及其他可与之进行组合的服务的方法。在对ProgrammableWeb真实数据的实验结果表明,发现的重要Web API在Mashup中出现率达95%,且在分析给定Web API集的可组合性方面,成功率高达98%。     

基于加权距离成本的最优学区划分算法

学区划分的科学性与合理性始终是我国教育领域的一个热点课题。最优学区划分算法研究具有重要的现实意义。本文以就近入学为基本原则,以区域学生总体上学距离成本最小化为核心目标,提出了一种基于学生数量加权距离成本的最优学区划分算法,通过FME软件平台设计程序加以实现,利用模拟数据试验验证了算法和程序的可行性与有效性。     

利用ICA正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测算法

提出了一种利用独立成分分析（ICA）正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测方法。该方法从影像像元集合的独立成分入手,通过一种光谱相似性测度加权,赋予每个像素合适的权值,从而有效地解决从原始影像中无法正确提取背景数据而造成的虚警概率高的问题。实验结果表明,相比于经典的CEM方法,在相同的探测概率下,该方法能降低1.97%的虚警概率;与相关目标探测算法相比,所提出的算法具有较好的目标探测效果。     

基于反距离夹角加权算法的地理信息空间内插方法

基于加权平均理论,在权因子变量中引入距离和夹角两个量来定权,得出反距离夹角加权算法。将反距离夹角加权算法应用在地理信息空间内插中,并与常用的几何内插方法算术平均值法、邻近值法、反距离加权法进行比较分析后得出,当已知样本点只有一个时,该算法相当于最邻近值法;当只有两个已知样本点,或者多于两个已知样本点并且点位在全圆方位上分布均匀时,夹角权相等,该算法相当于反距离加权法;多于两个已知样本点,但已知样本点密度和方位分布不均时,反距离夹角加权法能减弱甚至消除已知样本点在内插点全圆方位上分布不均及疏密不匀对内插值的影响,保证内插值接近近点值。所提出的反距离夹角加权算法将广泛应用在建立DEM及图像处理等地理空间信息数据内插中。     

基于底点辐射距的真正射影像遮蔽区自动检测算法

本文对真正射影像纠正过程中的关键技术——遮挡区域的自动检测进行了探讨。在详细分析典型的遮蔽检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于底点辐射距遮蔽检测的新算法。该算法对扫描方式与M-Portion问题的消除进行了改进;并通过判别准则的约束,使真正射纠正与遮蔽检测可以同时进行,从而减少了大量的冗余计算,提高了算法的执行效率与检测精度。实验证明,该方法特别适合于海量遥感数据的真正射纠正。     

栅格索引的结点匹配算法

拓扑空间关系是地理信息系统(GIS)进行空间分析的基础,也是GIS区别于传统制图系统的主要因素.对于拓扑空间关系自动构建技术的研究由来已久,但其速度及效率一直是瓶颈.在分析拓扑空间关系自动构建算法的基础上,指出结点匹配算法是拓扑空闻关系构建的瓶颈问题,并提出了一种基于栅格索引的结点匹配算法.实践表明:新算法对于拓扑空间关系自动构建的效率有大幅度的提高.     

应用马氏距离加权的点云法向处理算法

针对PCA算法对外围点比较敏感而易致法向估算错误和MST算法效率较低的不足,本文提出一种应用马氏距离加权的点云法向估算与一致性调整算法。首先根据点间马氏距离对PCA算法中的协方差矩阵进行加权处理以提高其鲁棒性;然后根据加权得到的半正定矩阵计算曲面变分,以区分平缓点和非平缓点,并采用新的法向调整策略来提高MST算法的效率;最后应用模拟数据以及hand、head、block点云进行法向处理实验。实验结果表明,所提算法可高质量地估算出点云法向,有效地抵制了外围点的影响。与已有文献的算法相比,一致性调整效率大约提高了两倍。     

基于面向对象数据模型的地理实体距离度量关系分析方法

距离度量关系分析是GIS空间分析的重要组成部分。本文在传统的距离度量分析方法数学描述基础上,引入面向对象数据模型,将地理实体抽象为空间对象,用空间对象代替几何元素,给出了基于面向对象数据模型的地理实体距离度量关系分析方法的数学描述以及算法的实现过程。     

PC集群环境下的并行地理网络车辆路径算法

针对PC集群计算节点内存小、进程间通信速度慢的问题,本文设计了分布式的数据存储机制;提出了用同步变换规则代替解编码传输的进程间通信方式;基于邻域分解策略实现了禁忌搜索过程的并行化,发展了一种适用于PC集群环境的并行地理网络VRP算法。应用模拟路网数据进行了相关试验,结果表明：本文算法的计算结果与ArcGIS基本一致,二者平均偏差率在2.11%~2.87%之间;分布式数据存储策略有效地降低了各进程对内存的需求量,保证了算法的稳健性和扩展性;通过算法的并行化提高了VRP算法的求解效率;该算法具有良好的加速性能,8进程时在各测试数据集中的加速比均在4.46~6.32之间。     

基于改进四叉树的地理实体快速查询算法

通过改进传统四叉树的数据组织和节点分配,将被索引的地理实体要素合理地分配到树中对应的节点中,减少了数据冗余,节点的分布也更为合理。以地理实体数据为例,综合比较了不同数据集在建立索引前后空间查询效率上的差异。结果表明,该算法具有较高的查询性能和实用价值。