外国地名翻译略谈

外国地名翻译是地图出版中的一个重要环节,也是文化交流过程中不可或缺的一部分。40多年来,中图社译名组翻译了大量的世界各国地名,推进了我国外国地名翻译的标准化,近年来又承担了全球地理信息与资源建设和维护工程项目中的地名要素数据处理工作,并出版了《世界标准地名地图集》,填补了我国在大型世界地图集编制出版领域的空白。     

宋代都城图中的盛世记忆与故国幽思

宋人编绘的都城图既有描绘当朝都城的地图,如《京城图》,又有表现前朝都城或文化圣城的历史地图,如《长安城图》《东京旧城之图》《鲁国之图》。当朝城图主要描绘代表皇权和中央权力的都城宫阙、衙署布局、城防,历史城图则主要描绘前朝都城宫殿、古迹、山水、盛景,或用于展示都城繁华,或用于通经明史、追忆盛世、缅怀圣贤,寄托政治理想。这些地图在一定程度上也反映出宋代地图学的发达与文化的繁荣。     

Livi Gosling的伦敦美食地图

插图画家Livi Gosling,与伦敦一家美食网站的创建者兼美食作家Rona M Symington一起工作,并为这家网站绘制了一系列与美食相关的地图插图。这些插图多采用墨水和水粉绘制,为人们提供包含伦敦独立食品商店、食品市场、食品生产商等信息在内的地图指南。     

一种顾及道路复杂度的增量路网构建方法

针对传统路网采集和更新需要昂贵的实地测量以及大量的后续内业处理问题,提出了一种从大规模粗糙轨迹数据中自动生成路网的方法。该方法包含轨迹滤选和路网增量构建两步:第1步通过构建空间、时间、逻辑约束的规则模型,在消除数据中的噪音和冗余的同时,将原始轨迹进行合理分割,滤选形成规范轨迹集合;第2步基于信息熵计算轨迹点周围道路的复杂度,据此自动调节道路分割参数,不断将新产生的路段加入到路网,同时计算道路平均交通流量和速度等路况信息,遍历各规范轨迹的定位点重复以上处理过程,最终得到完整路网。通过昆明市200辆出租车采集的约6851万条轨迹数据进行路网构建试验,并与OpenStreetMap数据比较,证明了本文方法的有效性。与已有典型方法比较,本文方法能用更少节点提取更高质量的路网。     

基于含砾Folk三角形的底质范围分析

为解决面向航海应用的底质范围分布问题,提出了一种基于含砾Folk三角形的底质范围生成方法。该方法通过将海图底质注记转化为含砾Folk法底质类型,进而逆向利用Folk(G)三角形,将其拆解为各组分的比例,最后对海区内各组分单独插值并通过地图代数的方法整合各插值结果,生成底质的范围分布。对比实验表明其生成结果较传统的Voronio图法可更好地应用于舰船抛锚等应用场景。     

微地图环境下的手绘地图线要素综合方法

针对微地图中手绘地图线要素转折点信息冗余,影响其传输、存储与渲染效率的问题,该文提出了一种基于头/尾断裂分类规则的手绘地图线要素综合方法。该方法根据手绘地图线要素转折点具有重尾分布的特征以及分形理论中局部图形与整体相似的原理,较好地解决了传统综合方法中要素的取舍过于依赖制图人员经验,导致综合结果容易出现失真和偏误的问题,实现了微地图中手绘地图线要素的综合与化简。实验结果表明,使用头/尾断裂分类规则,可以在多细节层次下,较为合理地为手绘地图线要素的转折点进行分类选取,且选择保留的少数头部点能有效保持原有线要素的几何特征,从而提高了传输、存储与渲染手绘地图线要素的效率。     

公共服务电子地图瓦片分类插值重建方法研究

针对高分屏上公共服务电子地图显示出现注记模糊、线划锯齿化等问题,该文提出了一种面向高分屏的公共服务地图瓦片分类插值超分辨率重建方法。实验结果表明:所提算法不仅可以有效地改善公共服务电子地图瓦片的可视化效果,而且对瓦片访问速度的影响甚小。研究成果在不改变现有地理信息应用系统技术流程和技术架构的基础上,显著提升了公共服务地图瓦片的显示效果,具有很强的应用推广价值。方法将公共服务地图瓦片中的像素分为3类,根据像素特征选择插值方法,增加瓦片文件的像素数量,使其在高分屏上显示时,有更多的采样点,从而获得清晰、稳定的视觉效果,是一种快速、有效的提升公共服务地图瓦片显示效果的方法。     

浮动车数据的混合修复方法

针对浮动车数据出现的丢失、错误及冗余现象,结合均值统计与地图匹配,提出一种浮动车数据混合修复方法。基于此方法,构建了浮动车数据筛选及修复流程,较好地实现了对浮动车数据的有效筛选及修复,并对浮动车数据混合修复方法进行了验证,证明该方法具有可行性和有效性。     

基于三角模糊数的地图质量语言评价研究

为提高地图质量评价的科学性,减弱由评价者带来的主观不确定性,根据地图质量语言评价模式,将语言评价转化为三角模糊数,再按模糊理论进行地图质量评价,不仅考虑了地图质量的不确定性,而且考虑了地图质量属性的重要性。实例评价结果表明,采用该方法能将定性评价转化为定量评价,评价结果更具客观性和说服力,能为地图质量评价提供参考。     

一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64%,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障。