空间点群目标相似度计算

顾及到视觉认知的Gestalt原则,提出了一种综合考虑到点群的空间关系、空间分布和几何特征,注重空间点群的整体描述的相似度计算模型。实验结果表明,相似度计算结果与直观认知比较一致。     

空间点群目标相似度计算模型及应用

为了研究点群目标的相似性问题,整合了与点群目标有关的拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度5种要素,这5种要素是影响点群目标相似度的主要因子。根据这5种因子的特点,提出了各个因子相似度的计算模型,最后得到了点群目标之间相似度的总体计算模型。经过验证,该方法能准确地计算点群目标之间的相似程度,符合人们的日常认知。     

空间线群目标相似度计算模型研究

以空间线群目标的空间统计特征为基础,对线群目标的空间关系和几何特征进行了描述。利用拓扑关系概念邻域图定义线群之间的拓扑关系相似度,利用方向均值定义线群之间的方向关系相似度以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离相似度。结合线群的长度和平均长度、线群密度及线群曲折度,建立了线群目标相似度计算模型,对线群目标相似度进行了整体度量。实验结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观认知。     

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.     

检索应用中地理信息资源相似度计算方法研究

在地理信息资源检索应用中,资源属性间相似关系的计算还不够深入,地理信息资源的精准推荐及检索可视化应用尚难以实现。针对该问题,统一采用"相似度"对资源属性间的相似关系进行表达。资源的属性类型大部分为文本,其中具有语义差异,文中提出复合文本的相似度算法对文本类型属性进行匹配,并给出数值类型属性的"相似度"映射方案。在此基础上,实现资源时间、空间属性的相似度计算。基于所提出的相似度算法进行地理信息资源检索实验,实现地理信息资源属性间相似关系的量化,促进信息可视化在地理信息资源检索中的应用。     

空间和地理计算与计算社会学的融合路径

空间和地理数据及空间计算是大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)研究的一个主要组成领域,也为社会科学从本体论、方法论和认识论层面提供了一个进行定量和定性研究的重要维度.但是空间如何与计算社会科学结合仍处于探索阶段.通过邀请实证社会研究、地理信息科学、计算机科学等多个领域在计算社会学方向...     

地理空间智能研究进展和面临的若干挑战

随着地理空间科学、人工智能、高性能计算技术的迅速发展,地理空间智能已成为处理和分析地理空间大数据的主要手段,并将在地球科学、空间认知、智慧城市、智慧社会等科学研究、工程建设和社会发展中发挥越来越重要的作用.地理空间智能作为地理空间科学和人工智能深度融合的交叉领域,其发展受到多学科的驱动,目前已在算力增强软硬件研制、系统开发、数据与模型共享、服务与应用方面不断取得进展,显示出巨大的活力和潜能,同时难题和挑战也相生相伴.本文首先阐述地理空间智能的概念演进、若干技术系统构建思路和国内外科学研究现状,然后梳理地理空间智能的典型应用,分析地理空间智能面临的问题和挑战,最后对其重要的发展方向及趋势予以展望.     

面向地图综合的道路网相似度计算模型

针对地图制图综合过程中道路网相似度的定量计算问题,提出了一种顾及道路网综合过程的相似度计算模型.方法 基于空间相似关系理论较好地顾及了地图综合中空间关系的相似性;利用语义权重计算总体相似度更加符合地图综合的规则.最终经由430个样本的心理认知实验结果与专业人员的心理认知结果基本一致.实验结果表明:该模型基本符合人类直观...     

车辆轨迹数据的道路学习提取法

车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。     

基于用户轨迹的POI个性化推荐算法研究

为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法。研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权Top N推荐算法(User TN)。实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性。     

滑坡滑动轨迹计算方法的探讨与实现

简要介绍滑坡滑动轨迹计算原理,在分析影响滑坡体稳定性的地形地貌、土壤含水量和土壤植被覆盖度等主要因素的基础上,提出如何对滑坡滑动过程中的加速度进行计算的方法,并编制开发滑坡滑动轨迹计算程序,对实现滑坡滑动轨迹可视化和灾损评估具有重要意义。     

一种基于描述逻辑的空间语义相似性计算方法

语义相似性计算广泛应用在认知心理学和计算机领域。针对地理信息智能发现服务中语义标注的应用需求,面向本体概念描述,提出了一种描述逻辑的空间语义相似性计算方法。该方法首先获取搜索和目标概念及上下文定义;然后进行标准正规化形式转换,创建映射矩阵并建立局部相似性方程;最后构建全局归一化相似性方程。通过领域专家参与实验,验证了该算法符合人类认知并且是可信的。     

基于相似度计算的室内兴趣点匹配方法

为了解决室内兴趣点数据更新的准确匹配问题,本文提出了基于定位点坐标、名称和地址进行相似度计算的综合匹配方法,并介绍了该方法的实施步骤与流程,通过试验评价了不同相似度计算方法的匹配效果。结果表明,该方法具有可用性,得到的参考阈值可为室内分布密集、种类繁多的兴趣点的快速更新提供技术支持。     

顾及轨迹密度分布异质性的道路交叉口提取方法

车辆轨迹大数据为道路网生成与更新、道路状态信息感知提供了新机遇,从轨迹数据中准确提取道路交叉口是基于车辆轨迹数据构建精细化道路网地图的关键步骤。当前已有学者根据轨迹点的转向、速度变化等特征,基于空间聚类提出了一些道路交叉口识别的经典方法,但由于轨迹数据密度分布的异质性、噪声干扰及最优聚类参数设置等问题,从不同采样频率、分布密度的轨迹数据中提取不同大小、形态的交叉口仍是一个挑战。为此,本文首先针对轨迹密度的空间分布异质性提出基于层次划分的轨迹栅格化策略,进而从视觉角度出发,提出一种基于“转换-分割-优化”全流程的道路交叉口层次提取方法。通过对不同采样频率的真实轨迹数据进行试验分析,验证了本文方法对低频轨迹数据中道路交叉口提取的准确度与有效性,识别结果优于现有代表性方法。     

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。     

一种基于模糊长短期神经网络的移动对象轨迹预测算法

预测移动对象未来某时刻位置能够为城市规划与管理、城市公共安全、城市应急指挥等提供重要的决策依据,也可为个性化信息推荐、广告定投等基于位置的服务应用提供技术支持。已有预测算法多采用固定格网剖分,位置相近轨迹点常被划分至不同格网,使得潜在轨迹模式被忽略,降低了预测精度。此外,已有预测模型不能有效学习到长序列轨迹有效信息,造成长期依赖问题。本文提出一种基于模糊长短时记忆神经网络（fuzzy long short term memory network,Fuzzy-LSTM）模型的移动对象轨迹预测算法,引入模糊轨迹概念解决固定格网剖分所导致的尖锐边界问题,并对传统LSTM进行改进,综合利用移动对象历史轨迹邻近性和周期性出行特征,提高移动对象轨迹位置预测精度。最后,采用某市10万用户连续15个工作日的移动通讯信令轨迹数据集对方法进行试验分析。结果表明,本文方法在30 min预测周期内的预测平均准确率达到83.98%,较经典的Naïve-LSTM预测模型和NLPMM预测模型分别提高了4.36%和6.95%。     

一种基于用户异步轨迹的身份识别智能方法

针对传统的轨迹身份识别存在的特征选择主观性强、精度有限等问题,本文提出了一种融合双向循环神经网络模型(ConvGRU-Bidir)。首先采用一维卷积和一维池化压缩轨迹数据,提取高维特征;然后采用双向GRU,分别从时间正序和时间逆序学习轨迹特征,最终实现用户身份ID识别。研究采用GeoLife轨迹数据集,来自122名用户的10837个轨迹样本参与模型训练及测试。结果表明,本文提出的模型对于异步轨迹数据的身份识别精度达97.28%,相比现有方法精度至少提高30%,由此证明了深度学习在此类问题上的可行性和有效性。     

基于Heatmap的地理对象空间分布热度计算方法

为了更加直观地表达地理对象某一特征空间分布态势,研究Heatmap现有的计算方法,并对其进行改进形成快速生成Heatmap的方法,用来直观表达地理对象某特征的空间态势;然后利用全国居民小区价格热度分布实例验证利用Heatmap进行空间分布热度计算方法的可行性。试验表明本文提出的方法能有效直观地反映地理对象的空间分布态势,为人们工作生活中的重要决策提供依据。     

多尺度地图空间居民地语义相似度计算方法

地图综合的本质是一种空间相似变换,制图者在相似原则的指导下实施概括,读图者从包含相似性的地图中形成心象地图、重构现实世界。因此,多尺度地图空间中的相似关系研究非常重要。然而,由于相似的可计算性差,且其计算的目的在于揭示更深层次的信息,地图综合中相似关系尤其是语义相似关系的研究相对较少。针对这一问题,本文以语义功能区约束下的大比例尺街区式居民地合并（1∶1750至1∶4000）为例,基于匹配距离模型计算建筑物合并中的语义相似度,得到语义相似度在关键比例尺节点的值,并对结果进行分析、评价。试验表明,语义功能区约束下的建筑物合并符合读图者的地图认知需求,本文所述方法有助于地图更好地发挥信息传输载体的作用。     

基于轨迹数据的道路交叉口及其结构提取方法

针对轨迹大数据自动提取城市道路,特别是交叉口问题,该文提出一种新的基于出租车轨迹数据的道路交叉口识别及其结构提取方法:识别轨迹中的转弯片段及其中心点;利用中心点周围轨迹的面积自适应确定聚类半径,并借助自适应聚类半径的DBSCAN方法识别可能的交叉口;对交叉口的轨迹数据进行清洗,用公共子轨迹相似性和角度相似性对转弯片段聚...