基于空间相似性的面实体匹配算法研究

在分析Goyal提出的经典方向相似性计算模型的局限和不足的基础上,对方向相似性的计算模型从以下3个方面进行了改进:首先,拓展了方向关系矩阵模型的使用范围,使其能够表达和计算有面群参与的方向关系;其次,从人们对方向差异认知的角度出发,对由单元素方向关系矩阵表达的各基本方向之间的方向距离的定义进行了改进;最后,提出利用最小元素法对多元素方向关系矩阵之间方向距离进行计算,计算原理和方法更为简单。实验证明,该改进模型计算的方向相似性值与人们对方向差异的认知相一致,而且计算方法简单,具有更广泛的适用性。     

高阶模糊区域的交叉拓扑关系形式化研究

目的 基于区间Ⅱ－型模糊区域模型,讨论了区间Ⅱ－型模糊区域的结构,通过对传统的n-交模型进行扩展,提出了区间Ⅱ－型模糊区域拓扑关系的n-交矩阵和各原子的计算方法,并提出了拓扑关系的形式化分析方法。通过计算区间Ⅱ－型模糊拓扑关系矩阵与8种基本拓扑关系矩阵的相似度并排序,确定其首要拓扑关系,结合拓扑关系距离确定其可能存在的次要拓扑关系。     

利用邻域相似性的居民地要素增量更新质量评估

目的 针对增量更新过程中只对变化对象进行更新的特点,从更新对象的邻域空间相似性入手,以居民地要素为例,对更新对象和源对象的几何相似性及其邻域内对象之间的空间关系相似性进行了形式化表达和计算,基于评估可信度最大化原则确定了对象评估顺序,并根据邻近对象的不同特点设计了两阶段评估流程。实验表明,该方法将评估区域限定在了更新对象邻域范围内,能够有效地发现尺度变换过程中实体及其空间关系错误,提高了更新系统的可用性。     

潮汐性质相似性判断的两个指标及其应用

提出采用时差法的相关系数和最小二乘潮位拟合法的推算中误差,作为潮汐性质相似性强弱判断的两个量化指标。根据实测潮汐数据进行了有关计算,结果表明这两个指标可以用于潮汐性质相似性强弱的快速判断,另外推算中误差还可以用于验潮站潮位数据缺测时推算精度的检验,建议在沿岸海道测量水位改正作业中综合使用。     

台风业务应用和预警系统简介

为满足江苏省气象台日常业务和日益增加的服务需求,台风业务应用和预警系统(Typhoon Operational Application and Pre-warning System,以下简称TOAPS)依据中国气象局台风业务规范,结合江苏省台多年的实践经验,融入江苏省台最新研究成果,采用可视化语言编制而成。系统集报文解码、多家预报路径功能显示、预报发布、历史相似性查询、登陆台风"移行路径分类概念模式"、台风中心的云图定位及诸多辅助工具于一体。经过2003—2005三年台汛期在江苏省气象台的应用检验,证明该系统稳定可靠、软硬件环境要求较低、移植性好、可操作性强、自动化程度高,在江苏省台日常业务和专业服务方面发挥了重要作用。     

金塔绿洲农田下垫面温湿度的非相似性分析北大核心CSCD

利用2005年金塔绿洲的湍流资料分析了金塔绿洲农田下垫面上温度和湿度的非相似性。结果表明,低层风速较小和高层风速介于2~4m·s^(-1)时,温度和湿度标量的相似性较大,且温湿度的相似性随稳定度向近中性条件偏移而减小;R_(Tq)(n)和λ_((n))分别在频率域10^(-2)相似文献   

顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法

现有多源同比例尺道路网匹配方法中,大多只利用道路自身特征进行匹配,而较少顾及道路周边要素对匹配过程的影响和约束,从而影响了道路网匹配效果的进一步提高,特别是对系统误差改正后仍存在一定位置或旋转偏差的道路数据进行匹配时,这种影响尤为明显。本文借鉴人类对陌生环境的空间认知特点,提出了一种顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法。该方法通过构建城市骨架线网确定与道路相邻的居民地群组,进而计算居民地群组空间关系和几何特征相似度来获得对应道路的匹配结果。其特点在于:对存在位置或旋转偏差的道路数据匹配,以其邻域空间内居民地群组的整体相似性指标来带动道路自身匹配,实际上是增加了周边居民地群组对道路匹配过程的约束,更具鲁棒性。试验及对比分析表明,本方法能够较好地解决系统误差改正后仍存在较大位置和旋转偏差的道路数据间的匹配问题,提高匹配的正确率。     

基于结构相似性与直线提取的建筑物变化检测方法

利用数字线划图中建筑物的矢量信息,根据前后两个时期的高分辨率遥感影像,通过结合LSD直线段提取算法与结构相似性度量,采用比较特征差异的方式提出了一种能够以较高的正确率进行快速建筑物变化检测的算法。本文对检测算法的过程进行了介绍,通过实验数据对算法进行了检验,探讨了阈值变化对结果的影响。     

相似性度量支持下的隐喻地图轮廓设计

形状轮廓对于事物的认知十分重要,是决定事物类别的关键属性,对于借助虚拟地图表达非空间数据的隐喻地图,其轮廓具有可操作优势,可用以增强其地图相似度,促进其与真实地图间联系的建立。但目前隐喻地图研究多侧重地图制作生成技术,较少关注地图认知设计,对制图过程掌控性差,导致地图轮廓形态随机性较强。以Gosper地图为基础进行改造设计,依据真实地图轮廓设计隐喻地图轮廓:基于转角函数法构建目标函数,衡量隐喻地图轮廓与目标轮廓的相似性,通过目标函数对地图轮廓进行筛选,并利用优化算法控制筛选流程,获得满足需求的地图轮廓。使用真实数据进行试验,结果表明,该方法可以获取与目标轮廓近似的地图轮廓,并能基于此轮廓框架开展地图设计表达工作。     

地理时空三向聚类分析方法的构建与实践

随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明：① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于：根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。