地图目标群间骨架线提取的算法研究

基于Delaunay三角网提取的骨架线是地图综合中广泛应用的一种空间剖分结构。改进了一种基于约束Delaunay三角网的地图目标群间骨架线提取算法,从程序设计的角度详细描述了算法的数据结构和控制流程。按照三角网中三角形包含约束边的数目,将三角形分为0、1、2、3四类,将0类、2类和单连通的1类三角形视为骨架线追踪的起点或终点,将双连通的1类作为中间通道,对整个三角网进行遍历。针对三角网中的环路、3类三角形等特殊情况,在改进的算法中提出了相应的处理方法。该算法成功地用于等高线的内插和街区地图目标群的邻近分析,验证了算法的可行性和健壮性。     

一种道路网图形冲突移位改进研究

针对地图综合中解决空间冲突最复杂的移位算子,使地图地理要素清晰及其拓扑关系不变,该文以线要素为研究目标,利用Snake算法进行地图综合中的道路网移位,并且进行改进:1在线要素群移位前,引入了线要素的移位空间判断,找出其中可以移位的线目标和无法移位的线目标,将这两种目标分开移位,优先移动可以移位的线目标;2提出一种能确定线要素瓶颈特征的方法,并分析形状参数α、β的设置与曲线瓶颈特征的关系,保护线要素的瓶颈特征在移位中不被破坏;最后给出了道路网移位实例,证明了方法的有效性。     

基于Snakes算法的道路要素移位软件模块

采用C#编程语言和ArcGIS Engine二次开发组件,设计并实现了一种基于Snakes算法的道路要素移位软件模块。介绍了Snakes移位算法的基本思想,从软件设计和开发的角度阐述了用于道路要素移位的Snakes算法的数据模型、逻辑结构和基本流程,最后给出了该软件模块的实现效果。     

利用Snake移位模型构建中心型地图

中心型地图可表示空间各点到中心点的时间距离,能直观反映地理分布因交通系统影响而产生的相近性变化。其构建核心是依据控制点的位置移动确定非控制点的新位置,因此,将中心型地图的构建过程建模为地图目标的移位问题,以相对邻近图表示点之间的邻近关系,并基于控制点的位置移动计算点的初始受力,应用Snake移位方法迭代计算各点的新位置生成中心型地图,同时利用后处理解决潜在拓扑错误。利用所提方法和最小二乘方法可视化武汉市到其他各市的旅行时间,并定量、定性地进行对比分析。结果表明,所提方法能更好地避免拓扑错误,且局部形态保持更好。     

移位安全区约束下的建筑物群移位免疫遗传算法

对于采用启发式或群智能搜索的组合最优化移位算法,地图要素空间关系与空间分布特征的保持是一个难题.本文基于免疫遗传算法提出一种移位安全区约束下的建筑物群最优化移位方法.该方法将建筑物群的移位问题定义为一个多目标最优化问题,然后采用免疫遗传算法搜索最优解.为了尽量保持建筑物群的空间关系和总体分布特征,避免出现拓扑错误,采用Voronoi图和缓冲区构建每个建筑物的移位安全区,以限定建筑物的移位范围;同时,采用建筑物群组整体移位策略,保持局部空间分布模式.最后,以北京市某部分街区建筑物群的移位为例验证改进算法的有效性,结果表明所实现算法能够在解决邻近冲突的同时,较好地保持地图目标间的空间关系和空间分布特征.     

基于GIS的储层综合评价

储层综合评价研究是地学中油气资源勘探开发研究的重要部分。储层是油气聚集的场所,储层的综合评价实际上是考虑孔隙度、渗透率和沉积环境等的多因素综合分析。利用GIS的强大的空间分析和图形可视化功能,通过各单因素间的叠加分析,可以提高储层评价效率,增加评价结果的真实性、客观性和表现力,为油气勘探决策提供更可靠的依据。介绍了基于GIS的储层综合评价系统设计和开发的基本思路和设计方法,并给出了一个研究实例。     

GIS缓冲区建立中的双线问题

缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一。本文讨论了GIS缓冲区建立中的双线问题,为解决双线问题提供了一种合理的途径。首先,介绍了平行双线基本算法,然后在重点分析了算法中所存在的异常情况的基础上,分别对失真和自相相交两种异常问题制订了合理地解决方案,最后编程测试其效果,证明了方案的可行性。     

基于GIS的地质知识库设计与实现

传统的地质知识库通常以表格的形式保存数据,缺乏灵活查询、统计、分析等功能,且无法有效地把地理信息与相应的属性信息结合起来。利用GIS技术管理地质知识,采用C#编程语言与ArcGIS Engine二次开发组件构建了基于GIS的地质知识库系统。该系统能方便实现对象与属性的交互式查询,提高了工作效率。     

基于BERTwwm与数据增强的地质实体识别研究

地质命名实体识别是识别地质文本中的地质实体并分类到准确的地质概念中的一项地质知识智能抽取任务,也是构建地质领域知识图谱的关键技术之一。本研究针对地质命名实体识别领域中复杂实体识别精度不足和样本标注成本较高这两大挑战,构建了一种地质实体识别模型BERTwwm-BiLSTM-Attention-CRF,该模型通过改进的预训练层BERTwwm并在模型中加入Self-Attention模块,显著提升了复杂地质实体的识别精度,对地质实体识别的精度达到92.67%的精确率,94.21%的召回率,以及93.29%的F1值。同时,为降低标注成本,提升小规模数据集的识别精度,本研究优化了模型构建流程,采用模型辅助标注方法,加快数据集的标注速度;改进简单数据增强方法,并利用地质字典有效扩充数据集,降低了人工标注的难度。经过实验证明,本研究提出的改进方法提高了地质实体识别效果,为地质文本分析提供了一种高效且经济的解决方案,有助于推动地质领域知识图谱的构建和地质信息的智能化处理。     

GNSS高采样率路径增量地图匹配方法EI北大核心CSCD

针对高采样率GNSS轨迹数据在复杂城市路网中的匹配问题,本文提出一种基于路径增量的匹配方法。该方法分为组合过滤及增量匹配两个部分,首先通过组合过滤进行路网简化,然后以路径为增量进行匹配计算,在路口点处的匹配中采用综合距离因子与弯曲度的相似度评价方案。为验证其有效性,选取多条复杂程度各异的高采样率轨迹数据进行试验,并与曲率积分约束的地图匹配算法和隐马尔科夫模型两种现有匹配方法进行对比。结果表明,本文算法在高采样率匹配试验中的匹配准确率和效率均表现最优,且能够较好地处理各类复杂路段的匹配,能够满足在复杂城市路网中的高采样率轨迹匹配的需求。