自适应地图可视化系统设计研究

传统的地图可视化系统设计思想已经不能完全适应现阶段地图可视化系统发展的需要,如何满足不同用户的个性化需求,是地图可视化系统进一步发展所面临的重要问题.自适应地图可视化系统,将自适应理论引入到地图可视化系统的设计开发中,为解决这一问题提供了一种有效的方法.文中阐述了自适应地图可视化系统的概念和提出背景, 分析了建立自适应地图可视化系统所需要研究的内容,并以自适应用户界面为重点探讨了设计自适应地图可视化系统的基本原理和方法.     

艺术地形图及其编制方法探讨北大核心CSCD

传统地形图专业化太强、抽象程度高,适用范围小,已成为地理信息技术广泛应用的障碍。为此,本文提出并研究了艺术地形图的概念和编制方法,探讨了通过细化和美化编制艺术化地形图的方法,并以制作大比例尺艺术地形图为例进行了试验说明。结果证明,艺术地形图既保持了普通地形图的精度,又具有效果图的艺术性;它不仅形象美观,而且信息更丰富,具有更好的实用性,在智慧城市建设中可发挥独特的作用,可有力地推动地理信息技术的广泛应用。     

地图英文译名应注意的几个问题

结合地图注记的要素阐述地名、名胜古迹命名、街道名、行政区划等名称翻译时应注意的几个问题，为类似翻译提供参考。     

广州城市交通系统与空间格局互动影响研究

该文在评述国内外相关研究的基础上,阐释城市交通系统与空间格局之间的互动影响关系。对广州城市交通系统与空间格局之间的互动影响关系的研究结果表明：广州城市交通系统的发展对空间格局的形成与发展有引导作用;城市空间格局的变化会产生反馈作用,客观上影响着交通系统的空间布局,两者之间存在—个互动反馈作用环。     

基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法

针对全国矿山遥感监测矢量数据覆盖范围广、数据复杂程度大、面积统计精度高的特点,及现有软件所存在的计算效率较低、计算精度不高的问题,提出了基于空间数据转换处理系统(feature manipulate engine,FME)的解决方法.首先,根据图斑、矿权的位置进行分带;其次,对各带的图斑、矿权进行相对位置分析,得到相离...     

面向城市结构形态的地图认知负荷差异眼动试验研究

在空间认知领域,随着技术的进步,地图出现了三维地图、影像地图、虚拟地图等新的形式,同时带来了地图认知适用性不清、认知负荷差异缺乏量化的问题。本文针对面向城市结构形态认知问题,以二维地图、三维地图、影像地图、航拍地图图片为例,采用问卷调查、眼动试验和量表分析相结合的方法,研究不同类型地图的认知作用,同时关注其中的性别差异。结果显示,地图类型与性别两个变量均对地图认知负荷产生一定影响,组间差异显著;二维地图适用性较好,男性认知负荷与认知效果高于女性。     

地理教学中地图信息处理能力与区域认知能力培养探究 ——以"台湾省"教学设计为例

区域认知是地理核心素养之一,培养和提升学生区域认知能力的关键在于地理教学过程中对学生地图信息处理能力的培养.地图在分析地理事物空间分布和结构、区域差异、区域联系、地理要素变化和发展的过程中起着重要作用.文章结合实例探讨了地理教学过程中地图信息处理能力和区域认知能力培养的具体做法.     

矢量瓦片并行构建与分布式存储模型研究

矢量瓦片体积小、生成效率高、支持动态交互,较传统栅格瓦片有诸多优势,是下一代互联网地图服务研究的重点。为了解决当前矢量瓦片研究中处理速度慢,扩展性差等问题,本文利用并行计算框架Spark进行矢量瓦片快速构建,通过自定义转换函数,将原始矢量数据GeoJson转换成mvt瓦片集;对于生成的矢量瓦片集,本文基于分布式内存文件系统Alluxio设计一个瓦片存储模型-VectorTileStore,模型以键值对进行数据存储,瓦片元数据占据前八个键值对,单个瓦片占据一个键值对,在数据写入的同时,基于键构建一个哈希索引,用于快速访问,模型兼容海量瓦片的组织存储,具有很强的扩展性。通过实验结果表明,本文提出的矢量瓦片并行构建算法较单机构建算法运行时间平均减少49.6%,分布式存储模型VectorTileStore较传统方案更适合海量矢量瓦片存储,存取时间效率更高。     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。     

基于Item2Vec负采样优化的专题地图产品个性化推荐方法研究

建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解（SVD）为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。