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利用资源描述框架(RDF)设计地理空间元数据关联模型,根据地理空间元数据之间的语义关系和语义相关度的计算,以构建以元数据为节点、元数据之间的语义关系为边、语义相关度为权重的关联网络。在这一网络中,一个节点是一个地理空间元数据的资源描述图,包含属性特征(数据来源、空间特征、时间特征、内容)及其关系特征(元数据之间的语义关系、语义相关度)。实验及其分析表明,地理空间元数据关联网络可以有效地支持地理空间数据语义关联检索、推荐等应用,这与传统的基于关键词的元数据检索方式相比,具有更高的准确度。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(6)
客观世界中的各种事物之间都存在一定的相似性。相似性越高,两个事物的共有信息量则越多,表明两个事物表示同一个实体的可能性就越大。因此,相似性理论技术在地理空间数据的匹配更新中能够发挥重要作用。本文通过对地理空间数据几何相似性和语义相似性的分析研究,将其引入地名数据匹配及一致性处理中,给出了相关匹配模型和算法,提出了一种基于几何和属性相似性的地名数据匹配方法和技术,并通过相关实验验证了匹配算法的可行性。实验证明,该算法具有一定的理论意义和实用价值。 相似文献
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随着大型公共设施的普及和人们室内活动的增多,人们对构建室内精细化导航模型的需求日渐迫切。近年来飞速发展的三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术,能够快速高效地获取高精度室内点云数据,为室内精细化导航提供丰富的数据源。如何从海量杂乱的点云中提取出可用于室内导航路径规划的室内导航元素如房间、门窗、楼梯、走廊等,成为了研究的热点和难点。因此,从基于点云的室内导航元素提取所面临的问题出发,综述和评价了近年来各种导航元素提取的相关理论和算法,并针对其各自优缺点,提出利用几何方法与统计方法相结合实现室内导航元素检测和导航网络构建的新思路。 相似文献
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大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。 相似文献
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文本是战场信息的重要数据模态,从中挖掘地理环境时空语义信息是机器理解战场环境的重要方法,有助于扩展战场环境的空间认知与理解.本文设计一种基于主题模型,反映地理时空因素与事件主题之间语义关系的计算方法,通过信息抽取,挖掘主题要素相关信息,形成不同主题分类及其对应的特征词汇分布;将事件主题与地理时空语义特征建立联合分布模型,自动发现时间、空间与事件主题之间的相关性,从而生成地理时空隐含的语义主题.通过试验验证并结合应用实践,得到如下结论:利用事件主题与位置信息的关联,并应用空间分析方法探寻不同主题的时空分布规律,可为新事件的位置预测及趋利避害对策制定提供基础,从而拓展传统的地理事件主题分析. 相似文献
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