域本体支持的海图和地形图要素语义映射方法研究

为了映射异构空间要素的语义,实现空间数据的本体集成,提出了针对海图和地形图的本体构建方法及其空间要素的本体映射算法.在海图和地形图本体的构建过程中,通过建立域本体概念树以及概念之间的约束规则,自动地从空间要素中提取应用本体.对于空间要素的语义映射,提出了一种基于规则约束的语义深度和编辑距离的本体映射算法.该算法结合概念约束规则,从语义和语法两个方面计算来自海图和地形图的空间要素的相似度,弥补了知网只能计算概念相似度,不能计算要素实例相似度的不足.海图和地形图集成实验证明,所提出的本体构建方法和本体映射算法具有较高的可用性,能够实现空间要素在本体层面的动态关联,为解决跨领域的空间数据集成提供了一个新的方法.     

基于本体属性的基础地理信息概念语义相似性计算模型

语义相似性对于知识自动共享与集成起着非常重要的作用。在许多地理信息的应用领域,通常直接将分类体系作为领域(或任务)本体,并基于此计算概念间的语义距离以实现相似度计算。该方法虽然能够快速、简便地计算概念间的语义相似度,但是有时却因为分类体系的改变而造成相同概念间的相似度产生差异,甚至可能是错误的计算结果。本文面向基础地理信息领域,利用属性枚举方法表达概念的本质语义特征,从基础地理信息概念的内涵出发,提出基于本体属性的语义相似性计算模型。该模型将每个概念表达为本体属性集合,利用相关本体属性的相似性,结合权重信息计算概念的相似性。最后从基础地理信息概念中提取出100组样本,计算概念间的语义相似度并验证基于本体属性模型的有效性。实验结果表明基于本体属性的模型能更合理地计算出基础地理信息概念的相似度。     

基于本体的土地利用数据综合研究

提出了基于土地利用类型本体的语义相似度计算模型,建立了顾及空间邻近和语义邻近的土地利用数据综合方法,基于本体语义相似度进行图斑融合的加权骨架线剖分。该模型较好地考虑了人的认知特性,改进的土地利用数据综合过程能够更好地反映和概括土地利用特征。实例证明了该方法的有效性。     

专业测绘与工程测量

CH20110471基于本体的土地利用数据综合研究=Ontology Based Land Use Data Generalization/刘耀林,李红梅,杨淳惠(武汉大学资源与环境科学学院)∥武汉大学学报·信息科学版.-2010,35(8).-883~886提出了基于土地利用类型本体的语义相似度计算模型,建立了顾及空间邻近和语义邻近的土地利用数据综合方法,基于本体语义相似度进行图斑融合的加权骨架线剖分。     

地理要素类别语义相似度动态加权计算方法EI北大核心CSCD

语义相似度计算是解决地理要素类别语义异质问题的关键技术,在地理数据共享与交换应用中起着重要的作用。本文面向基础地理信息领域,针对相同特征属性在不同地理要素类别语义中存在重要性差异的特点,提出了一种基于动态权重的地理要素类别语义相似度算法。本文算法引入词频-逆向文件频率,利用属性值的特殊性,计算特征属性的动态权重,根据不同类型的特征属性提出相应的相似度算法,重点分析多值复杂型属性值的分解及相似度算法,得到地理要素类别间的相似度。最后,从基础地理要素类别中选择200组样本对计算语义相似度,并与其他4种相似度算法进行对比分析。试验结果表明,本文算法能够有效地反映特征属性的重要性差异,获得更准确合理的地理要素类别的语义相似度。     

基于本体结构的空间实体语义相似度计算模型

针对GIS领域语义相似度计算模型考虑的因素过于单一、有效性不足等问题。该文在分析现有的语义相似度计算模型的基础上,综合考虑属性相似度与结构相似度指标,同时引入概念间的继承等关系,提出了一种基于本体结构的地理空间实体语义相似度计算模型,在该模型的结构相似度指标中加入了深度、密度两种权重因子。最后,通过对土地利用分类中实体的语义相似度进行实验,说明其计算结果准确可靠,并能体现更多细节差异。     

基于字面相似度的地理信息分类体系自动转换方法

地理信息分类体系转换对于实现异构地理信息系统之间的语义信息共享与互操作具有至关重要的作用.人工转换方法效果较好,但是对时间、经费和领域专家的要求较高.提出了一种基于字面相似度的地理信息分类体系自动转换方法,包括类别语义相度计算方法、类别转换模型和分类体系转换算法.实验表明,该方法能够比较有效地构建不同地理信息分类体系的类别转换关系,实现它们之间的自动转换.     

城市设计本体模型构建及应用

针对城市设计存在的异构数据难以充分共享的问题,该文采用本体的方法和技术,按照空间布局、建筑形态、景观组织的数据组织方式构建城市设计本体模型,提出基于本体的城市设计数据集成应用方法:基于OWL实现城市设计数据语义信息共享,通过本体中间件技术实现异构设计数据和本体数据的映射,从而将多源本体数据片段集成为统一的城市设计语义视图。基于该方法开发的原型系统表明,该方法能够实现城市设计异构数据的一致理解和充分共享,促进设计成果在三维虚拟地理环境下的集成应用。     

基于语义Web的地理服务发现框架

在传统Web服务发现架构中,仅凭接口参数的结构化相似度计算匹配方法远远不能满足复杂地理服务的发现需求。本文结合语义Web知识,设计了地理服务发现框架,框架支持地理服务语义化描述、带有语义信息的服务注册、基于语义推理的服务发现。其中,服务匹配算法是服务发现的关键,本文基于传统的四级匹配算法,提出采用分级匹配思想,并在I/O匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法的地理服务发现匹配算法。实例证明,改进的算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务的发现的需求。     

联合稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类

零样本影像分类技术旨在通过学习数据集的部分类别（可见类）,获得识别在训练阶段未出现类别（不可见类）的能力。该技术在遥感大数据时代具有重要现实意义。目前,遥感领域的零样本场景分类方法对于映射后的语义空间优化关注很少,导致已有方法的整体分类性能较差。基于这一考虑,本文提出了一种基于稳健跨域映射和渐进语义基准修正的零样本遥感影像场景分类方法。在训练的有监督学习模块,基于可见类的类别语义向量和场景影像样本,实现深度特征提取器学习和视觉空间到语义空间的稳健映射。在训练的无监督学习阶段,基于全体类别的类别语义向量和不可见类遥感影像样本,分别通过协同表示学习和k近邻算法来渐进修正不可见类类别的语义向量,从而缓解可见类语义空间与不可见类语义空间的漂移问题和自编码跨域映射模型映射后不可见类语义空间与协同表示后不可见类语义空间的偏移问题。在测试阶段,基于学习所得的深度特征提取器、自编码跨域映射模型和修正后的不见类语义向量,实现对不可见类遥感影像场景的分类。本文整合多个已有公开的遥感影像场景数据集,组建了一个新的遥感影像场景数据集,在此数据集上进行试验。试验结果表明本文提出的算法在多种不同的可见类与不可见类的划分情况下都明显优于已有公开零样本分类方法。     

多源道路智能选取的本体知识推理方法EI北大核心CSCD

大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。     

地理数据服务语义表达与自动发现

地理数据的复杂性和不支持语义的服务发现机制常常导致数据用户很难准确地找到自己真正需要的地理数据服务。为了便于用户从语义上快速准确地找到自己需要的地理数据服务,本文首先构建了地理元数据本体,并采用元数据本体来描述地理数据服务的相关语义信息,接着提出了基于本体的概念间语义相似度计算的算法,最后在该算法的基础上,通过语义匹配来实现地理数据服务基于语义的自动发现。实验结果表明,文中的方法可以提高地理数据服务发现的准确率和智能化程度。     

基于本体和逆向匹配算法的地理Web服务自动组合方法

借助本体的语义表达能力描述地理Web服务,提出了基于本体的语义相似度计算新算法,在此基础上给出了Web服务自动组合的逆向匹配算法,并通过试验,验证了实现地理Web服务基于语义的自动组合的可行性。     

基于优先级和语义邻近度的地表覆盖数据升尺度方法

地表覆盖类别数据尺度上推方法中仍以众数选择或比例占优为原则,但这2种原则都存在一定的缺陷,比如在多个众数的情况下随机选取会使地图信息很大程度上失真。为了更好地保持尺度综合前后地物类别空间信息,将地表覆盖类别优先准则和语义邻近规则引入到尺度上推方法中,在众数聚合规则上考虑类别优先级和语义邻近度,建立一种新的地表覆盖类别数据升尺度方法。该方法通过设定类别优先级和语义邻近度,计算得到粗尺度上对应空间位置的类别,从而完成地表覆盖类别数据的尺度综合。实验结果表明,在众数聚合方法基础上,加入类别优先级和语义邻近度,能够较好地保持尺度综合前后地物空间分布的一致性,地图相似度也相对较高。     

需求驱动兵团空间数据本体语义的描述

针对兵团空间信息集成与共享异构数据语义的广泛性和复杂性,本文依据其领域特性和共享需求,采用本体作为兵团空间数据表示的方法,从应用领域出发,以需求来驱动兵团空间数据本体框架构建,提出了兵团空间数据的本体工程构建方法,研究了本体领域、概念类型、语义关系,并对空间数据本体进行了语义描述。评估表明该方法构建的兵团空间数据本体有效,有利于数据共享与互操作。     

基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法

地理空间数据异构问题长期并将持续存在,作为克服语义异质的关键技术,地理类别概念之间的语义映射研究已经引起了广泛的关注。综合利用地理类别概念集的本体属性内涵、分类层次结构等语义信息,提出一种基于本体属性特征学习的地理要素分类语义映射方法。该方法将本体属性特征作为基础语义框架,建立地理类别概念的语义特征向量化描述,并提出一种新的层次编码机制来标识地理类别概念的分类状态;接着引入BP神经网络建立本体属性特征向量与概念分类状态之间的非线性关系,从而支持概念语义映射。通过两种不同地理信息标准下陆地水系要素概念的语义映射测试,验证了该方法的可行性和有效性。     

顾及通名语义的汉语地名相似度匹配算法

地名匹配是地理信息检索、多源地理空间数据集成及更新中的关键技术问题。本文根据规范汉语地名构词特点,依据地名通名与地名类型的关系,建立规范地名通名语义知识库,并将由其提供的地名语义作为地名相似度匹配的重要指标。针对基于字面和空间数据的地名匹配方法存在的不足,面向规范地名提出一种综合了地名专名字面相似度和地名通名语义相似度两种因素的复合相似度匹配算法模型。该模型模拟人的认知习惯,根据通名语义相似度程度,通过单调函数关系动态设置专名和通名相似度各自的权重值,利用动态加权方法求得复合地名相似度指标。在上述模型基础上,本文提出了汉语地名匹配策略和流程,利用通名蕴含的语义增强汉语地名匹配算法的理论基础和完备性,提高了地名匹配算法准确率。实验结果表明该模型符合认知习惯,验证了该方法的合理性和有效性。     

土地利用信息本体的构建方法研究

为了解决土地利用信息领域由认知差异和语义描述引起的歧义,本文以本体为理论基础,建立了土地利用信息本体逻辑结构,同时以广西临桂新区"智慧城市"建设中的土地利用信息为载体构建土地利用信息领域本体,对该领域的各类本体进行语义形式化表达,实现了语义互操作。最后用Oracle Spatial对信息本体进行组织存储,为土地资源信息的无缝共享提供了借鉴。     

基于本体的地理空间实体类型语义相似度计算模型的研究

地理空间实体类型语义相似度对于类型数据库综合具有重要理论意义。本文以本体作为揭示实体深层次语义信息的方法论,提出了符合认知特性的地理空间实体类型语义相似度计算模型,并通过计算土地利用类型语义相似度对模型进行了验证.     

基于事件本体的三维产权体变更分析

在不动产统一登记的要求下,提出了一种基于事件本体的不动产变更表示形式。基于事件本体概念,产权变更事件分为6个要素、3种类型,变更事件之间的关系分为3种分类关系与4种非分类关系。最后利用本体构建工具Protégé形式化表达了上述各类概念的层次结构及关系,从而澄清了三维产权体变更领域内的概念及各个概念之间的语义关系,为全国统一不动产登记提供了一个明确的可共享的变更模型。