基于层次分析法的多尺度点群目标相似度计算

计算不同尺度下空间目标的相似性是GIS研究的热点问题之一。点群是地理空间群组目标的一种,研究其相似性可对空间群组目标的计算机制图结果进行评价。以往的理论研究主要从影响点群目标的单一因子出发,对影响点群目标的简单因子进行分析,并以此提出相应计算模型。为了研究点群目标在不同尺度下的相似性问题,本文在前人研究的基础上,整合了影响点群目标相似性的主要因子（包括拓扑关系、方向关系、距离关系、分布范围和分布密度）,并分别提出拓扑相似度、方向相似度、分布范围相似度、距离相似度分布和密度相似度的计算模型,从整体上把握计算点群目标的相似性。通过层次分析法,赋予5种因子相应的权重,最后集成不同尺度下点群目标相似度的总体计算模型。经过计算验证,该方法能较准确地计算不同尺度下点群目标的相似程度,为制图综合质量做出评价。     

群组目标空间方向关系研究进展

群组目标空间方向关系是空间方向关系的重要组成部分,对其相关概念、特点、影响因素及研究模型进行了阐述,探讨了已有的4种模型的基本思路及其优缺点,提出了群组目标空间方向关系研究的不足以及以后发展的方向。     

空间面群目标几何相似度计算模型

本文针对空间面群目标提出了一种几何相似度计算模型。首先,利用拓扑关系概念领域图定义了面群之间的拓扑关系相似度;然后,对不同类型的面状目标选用合适的"降维"方法处理为"线群"目标,利用方向均值定义线群之间的方向关系即面群目标的方向相似度,以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离关系即面群目标的距离相似度。最后,结合面群的长度和平均长度、面积和平均面积,面密度及紧致度,建立了面群目标几何相似度计算模型,以对面群目标相似度进行整体度量。该模型综合考虑了空间面群目标的几何特征和空间关系特征,并对其作了适当的权重分配。从时间邻近度和尺度邻近度角度,本文设计了2个实验,结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观空间认知。     

GIS空间目标间方向关系的统计表达模型

本文重点研究了空间目标间方向关系的统计建模方法。提出的统计模型可以描述为:(1)线、面目标通过内插处理被分解成相应的基本单元;(2)空间目标间的方向关系视作这些基本单元间方向的集合;(3)利用中值(median)和分布范围(range)两种度量来完整描述方向分布的统计特性。由于此模型是从空间目标本身出发的,避免了现有模型中对空间目标的近似处理过程,从而能更精确地描述方向关系。     

一种方向和度量关系组合描述模型

为在统一的框架下研究方向和度量关系,在改进的锥形模型表达方向关系、定性度量关系表示的基础上,本文提出一种新的方向和度量关系组合描述模型。在对方向关系和度量关系定性描述基础上,采用7×7的矩阵和简化后的3×3的矩阵,分别表达方向和度量关系组合模型,并对组合模型的取值范围和数量进行分析。在方向和度量关系组合模型基础上,定义了组合描述模型的5个有效性规则,用于排除不可能的组合关系;设计了方向和度量关系组合描述模型的实例,用于验证模型的有效性。方向和度量关系组合描述模型将方向关系和度量关系有机地结合在一起,提高了空间关系描述的准确性和有效性。     

基于自然语言形态描述的地理实体模拟表达方法

日常生活中人们使用定性的自然语言描述地理实体,如何将定性描述的地理实体转换为定量的图形符号是空间认知、地图表达等领域面临的挑战。本文提出一种基于自然语言形态描述的地理实体表达方法,通过对自然语言中地理实体的语义信息进行分析,对自然语言描述的地理实体的形状、大小、分布状况等空间形态信息以地图形式进行近似表达。本文首先阐述了自然语言形态描述的定义与内涵,结合地图符号相关理论,研究了形态描述驱动的地理实体模拟表达策略,并对不同语义模糊度的地理实体图形表达进行了分析和实例设计,最后提出了一种计算空间实体相似性的方法对表达效果进行评估。结果表明,基于本文方法的地理实体模拟表达与手绘图中地理实体的平均相似度达到89.5%,与导览图的地理实体平均相似度达到86.86%,能够实现较好的表达效果,具有一定的科学性和可行性,为自然语言到地图语言的转换研究奠定了基础。     

面向区域增量更新的等高线群混合相似性度量模型

等高线是一种以曲线群簇展现地表起伏形态的表达方式,多源等高线数据之间的相似度能够反映地形地貌的变化程度,因此等高线群的相似性度量是地形图更新、多源数据融合及制图综合领域的关键环节之一。当前的等高线相似性度量方法主要基于要素的单一拓扑特征或几何特征,由于地理空间数据的复杂性和地理要素变化的多样性,这种通过计量多源数据数据单一特征之间的相似与差异程度的方法并不能完整表达多源数据之间的异同,在变化复杂区域、图幅边界区域以及等高线分布密集区域会导致不一致问题。因此,本文引入空间相似度理论,综合探讨了等高线群的相似性层次结构;研究了拓扑特征和几何特征在等高线群相似性度量中的关系和作用机理,构建了等高线群相似性层次结构;讨论了其中各个影响要素的相互关系和相似性度量方法,提出了一种基于拓扑特征和几何特征的区域等高线群混合相似性度量模型,并利用层次分析方法求解各级相似元的权重系数。通过模拟实验和真实数据实验对本文方法的可靠性和有效性进行验证,结果表明：本文提出的等高线群混合相似性度量模型能够定量描述不同尺度不同来源等高线群之间的相似与差异程度,并具有较好的有效性和可靠性;根据本文的混合相似性度量结果和更新阈值之间的关系,对满足更新要求的变化区域实施局部更新,且精度检验表明论文方法能够为等高线数据的更新应用提供可靠依据。     

基于空间关系约束的虚拟高速铁路场景建模研究

在虚拟地理空间中开展复杂科学实验和管理分析,是目前及未来发展的一个重要趋势。本文对高速铁路场景中的线路、地物和地形对象的关系进行了详细分析,提出了基于空间关系描述的虚拟高速铁路场景建模方法。通过XML标记语言对线路、地物和地形的空间关系进行统一描述,引导和规范场景建模过程中的模型点位计算和地形处理过程。详细讨论了虚拟高速铁路的场景建模流程、场景对象空间关系定义、模型点位计算方法以及地形处理方法,并选择案例区域进行试验。试验结果表明该方法能够有效地理清虚拟场景中各种对象间的关系,从而可以快速建设符合现实标准的、具有高度仿真感觉的虚拟高速铁路场景。     

基于自然语言空间关系描述的地图近似表达方法

自然语言和地图都具备表达地理实体空间关系的能力,自然语言使用方便、抽象化程度高,而地图更为直观,从自然语言转换到地图,有助于人们更深入地了解自然语言描述的地理实体空间关系。然而,如何让计算机具有从自然语言构建图形信息的能力,使计算机具有智能化空间认知思维是当前研究的难点。本文总结了自然语言空间关系描述的类型及特点,提出了基于自然语言描述的地理实体抽象表达方法以及空间关系近似转换方法,建立了一种基于自然语言空间关系描述的地图近似表达策略。实验结果表明,本文方法有效可行,能够实现定性描述的自然语言空间关系向定量（或近似定量）的图形空间关系的转换,为自然语言到地图的转换研究奠定了基础。     

扩展SPARQL的室内空间语义查询研究

针对室内空间特点以及人类对室内位置服务的迫切需求,探讨了适合室内空间语义查询的方法。基于全息位置地图室内空间本体模型,描述室内空间对象及与之相关的人、事的属性信息及其关系,以室内空间本体概念及其属性作为查询原语,增加查询函数实现室内特有的空间关系（如“对面”、“楼上”和“楼下”等）的计算与查询,扩展了SPARQL查询语言基本语法。设计了室内本体查询语言IndoorSPARQL,开发自定义查询语言解析器,初步实现了顾及空间计算的室内空间语义查询。最后,利用Protégé本体建模工具对试验区进行本体实例建模,采用自定义查询语言IndoorSPARQL进行室内语义查询,并将结果可视化。实验结果表明,基于自定义语言IndoorSPARQL的查询方法可有效地支持顾及室内空间计算的复杂语义查询。     

基于DEM中国地势三大阶梯定量划分

"三大阶梯"是对我国地势起伏的总体描述,准确且形象地刻画了中国地势变化的总体特征,然而对于三大阶梯的具体分界线只是有大致描述,一直比较模糊.本文基于我国1:1 000 000DEM数据,利用GIS空间分析方法,实现了对三大阶梯的划分,确定了具体的分界线.实验结果显示利用DEM数据进行三大阶梯的划分可得到确定的分界线,在位置上与传统的三大阶梯基本一致,在细节上更为精细、合理.该研究是对我国小比例尺DEM数据的知识挖掘,同时也丰富了数字地形分析方法的应用.     

点线目标自然语言空间关系描述模拟表达方法研究

自然语言描述中蕴含丰富的地理空间信息,空间关系是自然语言描述中最重要的一部分,对理解整个描述语句起到决定性作用。但自然语言描述的不确定性、模糊性、灵活性等特征给计算机理解和处理自然语言增添了困难,因此建立定性的自然语言空间关系描述与定量的图形空间关系之间的映射关系是本文研究的重点。根据空间粒度的不同将自然语言空间关系描述分为完全模糊描述、区间模糊描述和定量模糊描述3类,提出缓冲区法和随机参数法2种可视化表达方法,并搭建原型系统进行实验。实验表明,该方法有效可行,有利于深化模糊语义的自然语言描述图形化研究。     

对于线状地理特征空间关系的自然语言理解

人们通常用定性的词汇描述空间关系,而地理信息系统都采用定量的方法,这就限制了地理信息系统表达地理空间信息的能力。为了建立自然语言表达的空间关系和空间关系计算模型之间的桥梁,开发能更容易被广大的非专业人士使用掌握的自然语言的地理信息系统界面,充分理解自然语言所表达的空间关系和物体是十分必要的。本文通过认知实验的方法研究了英语自然语言对两个线状地物的空间关系的理解,发现地理特征之间的几何关系和拓扑关系是影响人们对空间关系的描述的主要影响因子,并且在不同的情况下,它们的影响程度不同。研究还发现,在有些情况下上下文的语境也对空间关系的描述有一定的影响。     

基于GIS的单元簇遗传建模及其在区域矿产预测中的应用

论述一种GIS支持下的基于"单元簇”概念和遗传建模的多源地学信息综合分析方法及在多目标矿产预测中的应用.在以往矿产定量预测中,根据随机抽样思想进行单元划分,对空间信息利用不够充分.用单元的空间组合("单元簇”)代替单元作为定量类比的基本单位,从而能较好实现地质变量值及其所反映的局部地质空间结构的定量类比;将单元作为GIS区图元,利用GIS空间分析功能实现对单元及单元簇的管理和操作;以已知样品判对率最大为适应值计算准则,用遗传算法建立线性判别函数,可快速有效地实现多目标矿产定位预测.以新疆康古尔塔格地区金矿预测实例说明了其应用效果.     

一种异构多核架构快速查询多边形图层间空间关系的方法

目前,空间关系查询中常用的Plane Sweep 算法是一种串行方法,而关于多核CPU的并行查询算法,在面对海量数据查询时,由于CPU核心数及线程数量的限制,其难以满足查询效率需求。针对该问题,本文提出了一种全新的异构多核架构多边形图层间空间关系查询的并行算法。首先,利用STR 树索引过滤不相交的多边形;然后,对过滤后多边形的线段构建四叉树索引,利用CPU+GPU架构并行计算线段的相交以判断多边形环间的拓扑关系;再根据环间的拓扑关系计算多边形间的维度扩展九交模型(DE-9IM)参数值,据此确定多边形间的空间关系;最后,通过实验验证了该算法的准确性和高效性。实验表明,本算法能有效缩短大数据量的空间查询时间。在实验中逐渐增加目标数据集和源数据集多边形的数量,当两数据集都为50 000 个多边形时,以包含关系为例,相比于ArcGIS,本文提出的算法可达到2 倍的加速比。