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。     

岛礁本体构建及其在空间数据组织中的应用

鉴于当前缺乏针对岛礁及其资源环境领域知识的建模,导致要素语义表达中的模糊性和差异性,难以满足相关空间数据组织与共享的需求。该文在深入分析岛礁及其资源环境相关领域知识的基础上,引入地理本体理论与方法,充分考虑各要素的概念与关系特征,通过定义类、属性、关系和约束条件,实现对要素概念及关系的形式化表达,以完成岛礁本体的构建;同时利用四叉树编码实现岛礁与空间数据间的映射关联,以支持岛礁空间数据的一体化集成与管理;最后分别以永兴岛与海浪数据为例说明该本体规范化表述,并以岛礁信息检索为例验证其有效性。结果表明该本体能较好表达岛礁及其资源环境要素的相关知识,具有一定的实用价值。     

GIS和地理本体在岷江上游干旱河谷范围界定中的应用研究

基于地理本体应用模型,从干旱河谷自然本底特点及其形成机制入手,利用本体建模软件protege 4.1构建岷江上游干旱河谷领域本体模型,利用该区域基础地理数据分类提取出DEM、坡度、相对高程、土壤、裸地分布数据,在ArcGIS平台下实现基于地理本体的干旱河谷特征数字化表达,并利用栅格计算器定量界定出岷江上游干旱河谷区面积为118 515hm2。研究表明,利用地理本体深入剖析干旱河谷概念特征,在GIS技术支持下定量界定干旱河谷区域范围的方法具有一定的可行性,为相关领域边界范围的科学界定和形象化概念分类表达提供了一种全新的解决思路。     

基于时空本体的数据库模型

构建时空本体的出发点是它能显式地表达地理时空数据所蕴含的学科感知知识,能有效实现不同学科间的信息共享.该文从本体论的角度,对动态变化的地理现象和事物概化,并归纳为时空对象本体、时空事件本体和时空过程本体;从数据库的实现角度,对三类本体进行增强型语义描述、概念化模型图论、元组表达和语义增强型查询.该模型注重描述和表达地理现象和事物的动态变化,也注重描述变化成因.最后,应用该模型研究海冰变化,以验证模型的实用性.     

基于形式本体的POI数据分类方法

针对现有地理信息分类体系的不足,基于形式本体的原理,结合语义学理论,以深圳市的POI数据为实验数据,通过采用对POI数据形式化语义分析的方法,利用概念的本体属性组来规范表达POI概念的语义,提出一套新的分类体系。分类结果有效地解决了传统分类体系中存在的语义和概念上的异构问题,并成功应用于深圳市公共信息服务平台,从新的视角为其他城市的POI信息分类以及其他类型的地理信息分类提供参考方法。     

空间数据立方体的多维数据组织及存储

定义空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容;设计它们的维和维层次数据结构;表述地理空间维、专题维和时间维在概念层次和物理层次上构成空间数据立方体的方法;确定地理空间维、专题维和时间维数据的多维数组组织方法,以及多维数据的数据文件和虚拟内存存储策略;表达多维数组中记录间的关联运算和多维数组的压缩方法。     

基于地名词典和叙词表的地名本体概念语义关系研究

地名词典和叙词表不同程度上都包含了某些概念语义关系,这些语义关系对开展地名本体研究有着积极的意义,可以吸收到地名本体中作为地名本体语义关系的有机组成部分。本文正是基于这种考虑,分别从地名词典包含的地名空间关联与词典功能、测绘叙词表的词间语义关系、地名本体要素类型与概念间语义关系等方面加以分析,总结出等价关系、互斥关系、上下义关系、部分整体关系、属性关系五种主要语义关系,为全面、清晰描述地理概念奠定良好的基础。     

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.     

语境感知的地理信息检索

语境是可以用来描述实体状态的任何信息,而语境感知的地理信息检索(Context-Aware Geographical Information Retrieval,CAGIR)是可以通过感知与所检索的地理信息相关的语境,返回更加理想检索结果的检索模式。为了进一步了解其基本原理及研究进展,该文综述了语境感知的地理信息检索各方面研究成果:概述了与传统地理信息检索所不同的"语境匹配"思想;明确了语境的定义,并从语境内容和语境表现形式两个角度对语境进行了分类;简述了语境的获取、语境的本体及语义规则的形式表达;讨论了"单语境本体语义操作模型"和"模板语境本体语义操作模型"两类地理信息检索的具体实现模式;总结并形成了语境感知的地理信息检索框架,最后讨论了语境感知地理信息检索的应用现状及发展难点。     

对地理信息分类编码的认识与思考

面向GIS的地理信息分类编码是在概念水平上解决空间信息分层组织与属性数据库结构设计的重要方法。该文从地理实体、地理数据与地理信息概念角度 ,探讨地理信息分类编码对象的本质特征 ;简要分析大多数商品化GIS软件中属性数据的表达方式 ,指出地理信息分类编码实质上是从GIS数据组织的概念层次上对属性信息的分类分级 ;提出地理信息分类粒度概念 ,并建立地理信息分类模型 ,列举了在不同视图下的粗粒地理信息分类方案和代码用途 ;提出并讨论地理信息分类编码尚待进一步研究的问题 ,以及国内长期以来难以形成地理信息分类标准的原因。     

3D GIS空间索引技术研究

概括并分析3D GIS中使用的空间索引技术,介绍各类技术方法的基本思想;对典型的空间索引方法进行分类,综合比较其优缺点和适用对象;按照空间分割方式将三维空间索引分为规则分割和对象分割两大类,规则分割包括规则网格、BSP树、八叉树、KD树、KDB树和R树系列等,对象分割则通过层次包围体来实现。指出在3D GIS实际应用中,应根据实际情况和应用需要组合多种索引技术,进而生成灵活、高效的索引机制。     

3维城市模型中的数据获取和组织方案研究

该文介绍了建立 3维城市模型过程中数据采集和组织的方法。将建立 3维城市模型的数据分为 5种类型 ,分别建立空间数据库、属性库和图例库 ,并给出了三种数据库表之间的联系。在编程时 ,采用面向对象的方法对各种数据进行组织 ,给出了各个类之间的组装关系。     

基于定位视频的车辆导航原型系统设计与关键技术研究

基于电子地图的导航系统相对抽象且缺乏沉浸感,不方便用户判别。为使导航效果更加直观和生动,该文提出基于定位视频的车辆导航思路,对车辆导航原型系统进行总体设计与实现,并探讨其关键技术。核心思想是建立道路定位视频(Geo-video)数据库,利用移动终端和固定目标的位置信息对定位视频数据库进行空间检索,将相应位置的视频图像传输给移动终端并实现路线和目标指引。试验证明该方法在技术上具有可行性。     

GIS空间索引方法述评

地理信息系统的主要任务之一是有效地检索空间数据及快速响应不同用户的在线查询。传统的索引方法只能解决一维查询问题,无法满足地理信息系统的要求。该文介绍了GIS中具有代表性的三类空间索引方法,即基于点区域划分的索引方法、基于面区域划分的索引方法和空间实体的地址编码索引方法,并且进行了分析对比。     

Combining spatial transition probabilities for stochastic simulation of categorical fields

Categorical spatial data, such as land use classes and socioeconomic statistics data, are important data sources in geographical information science (GIS). The investigation of spatial patterns implied in these data can benefit many aspects of GIS research, such as classification of spatial data, spatial data mining, and spatial uncertainty modeling. However, the discrete nature of categorical data limits the application of traditional kriging methods widely used in Gaussian random fields. In this article, we present a new probabilistic method for modeling the posterior probability of class occurrence at any target location in space-given known class labels at source data locations within a neighborhood around that prediction location. In the proposed method, transition probabilities rather than indicator covariances or variograms are used as measures of spatial structure and the conditional or posterior (multi-point) probability is approximated by a weighted combination of preposterior (two-point) transition probabilities, while accounting for spatial interdependencies often ignored by existing approaches. In addition, the connections of the proposed method with probabilistic graphical models (Bayesian networks) and weights of evidence method are also discussed. The advantages of this new proposed approach are analyzed and highlighted through a case study involving the generation of spatial patterns via sequential indicator simulation.     

Spatial subdivision of complex indoor environments for 3D indoor navigation

As we realize that we spend most of our time in increasingly complex indoor environments, applications to assist indoor activities (e.g. guidance) have gained a lot of attention in the recent years. The advances in ubiquitous computing made possible the development of several spatial models intending to support context-aware and fine-grained indoor navigation systems. However, the available models often rely on simplified representations (e.g. 2D plans) and ignore the indoor features (e.g. furniture), thereby missing to reflect the complexity of the indoor environment. In this paper, we introduce the Flexible Space Subdivision framework (FSS) that allows to automatically identify the spaces that can be used for indoor navigation purpose. We propose a classification of indoor objects based on their ability to autonomously change location and we define a spatial subdivision of the indoor environment based on the classified objects and their functions. The framework can consider any 3D indoor configuration, the static and dynamic activities it hosts and it enables the possibility to consider all types of locomotion (e.g. walking, flying, etc.). It relies on input 3D models with geometric, semantic and topological information and identifies a set of subspaces with dedicated properties. We assess the framework against criteria defined in previous researches and we provide an example.     

面向数据集成的城市空间数据内涵与特征分析

GIS对空间对象及其关系表达能力的增强以及多源数据集成应用的需要,不仅扩大 了城市空间数据的内涵,而且推动了城市空间数据集成研究.城市空间数据涉及多个学科,主要来源于航空遥感与摄影测量、勘探量测、内插推算和社会统计,可分 为地上、地表、地下3个空间层次类型.城市空间数据具有离散非连续、构造约束、零散分 布、信息隐含和体特征等特殊性,并存在多语义、多尺度和实体拓扑特征.城市空间数据具有灰白二象性,地下空间数据可以灰、白相互转化.     

遥感与GIS技术在湿地定量研究中的应用趋势分析

在充分吸收已有相关研究成果基础上,提出利用RS与GIS技术,全面开展湿地系统定量化研究的思路和框架。重点分析了RS与GIS技术在湿地识别及类型划分、湿地生物量的遥感估测、湿地景观演变的动态分析、湿地评价与湿地保护区建设、湿地管理信息系统等研究中的应用趋势。研究表明,利用遥感与GIS技术可以增强湿地研究的宏观性、动态性、定量性。     

利用TM数据提取干旱区土地覆被信息的方法比较

以柴达木盆地香日德绿洲作为研究实验区,对该区域ETM遥感数据经过空间分辨率融合、主成分分析等方法进行空间信息增强及专题信息增强处理,组合最佳视觉背景图像,分别在不同背景图像上选择训练样本,利用最大似然法监督分类方法(MLC)、多空间尺度分层聚类(SSHC)和基于知识的模糊聚类方法(KFC)等分类器,分别用各自训练样本初始化各类别信息特征值,形成类别特征值模式库,分别以此为基础对待分样本进行分类,对初分类的结果经过类别合并、碎斑滤除以及重新编码赋色等分类后处理,得到最终分类结果及分类精度评价结果。从所获数据可以得出如下结论：从总体精度和Kappa值可知,SSHC和．KFC分类方法所获结果精度较高,总体精度比MLC分类结果约高于3％,SSHC之结果精度略高于KFC之结果;SSHC、KFC和MLC三种分类方法对该区域地表覆被信息的提取分类中,SSHC分类方法对耕地、石砾地、河滩和荒漠分类结果较好,KFC分类方法对耕地、沙地、河滩和荒漠分类结果较好,MLC分类方法对耕地、河滩和荒漠分类结果较好,三种分类方法对耕地、河滩和荒漠等三种地类的分类精度较高,用户精度都在80％以上,而对沙地和石砾地的分类结果其用户精度大都低于80％。     

A combinatorial data model for representing topological relations among 3D geographical features in micro‐spatial environments

This research is motivated by the need for 3D GIS data models that allow for 3D spatial query, analysis and visualization of the subunits and internal network structure of ‘micro‐spatial environments’ (the 3D spatial structure within buildings). It explores a new way of representing the topological relationships among 3D geographical features such as buildings and their internal partitions or subunits. The 3D topological data model is called the combinatorial data model (CDM). It is a logical data model that simplifies and abstracts the complex topological relationships among 3D features through a hierarchical network structure called the node‐relation structure (NRS). This logical network structure is abstracted by using the property of Poincaré duality. It is modelled and presented in the paper using graph‐theoretic formalisms. The model was implemented with real data for evaluating its effectiveness for performing 3D spatial queries and visualization.