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。     

轻量化室内应急疏散信息发布系统研究

室内应急疏散信息对于室内发生紧急情况时的应急处置以及人员逃生非常重要。针对目前室内应急疏散信息存在现势性差、表达方式简单、发布范围小、发布不及时以及不易被关注等问题,设计并开发了一种基于WebGL网络三维可视化技术的轻量化室内应急疏散信息发布系统。该系统以建筑物室内三维模型、室内路径网络为数据源,采用一种多出口室内应急疏散路径规划算法进行逃生路径规划和疏散分区,基于WebGL来搭建轻量化信息发布平台。实验结果表明,该系统能够高效生动地发布室内应急疏散信息,且具有良好的跨平台性,大大提升了人们访问应急疏散信息的便捷性和对安全疏散信息的理解深度。     

大型石窟遗产海量点云快速可视化

文化遗产数字化是实现遗产保护与修复、传承与活化的重要手段。三维激光扫描技术是近年来被广泛应用于遗产数字化的有效手段,其能够以非接触方式获得高精度、高密度三维点云,但是这些文化遗产(尤其是大型石窟)的海量三维点云,为快速处理及应用带来了严峻挑战。为实现普通计算机配置下石窟遗产海量点云的快速浏览与展示处理,构建了基于文化遗产本体综合价值的点云分块策略,通过八叉树数据结构对每一数据分块进行组织管理,并采用开源引擎Potree.js搭建可视化场景,进而完成海量石窟点云的快速可视化处理。以某一大型石窟遗产三维点云开展可视化处理实验,并与3DHOP、Cesiumlab等可视化解决方案进行对比分析,结果表明本文方法简单易操作,处理时间和渲染效果都得到了有效改善。     

基于兴趣场模型的符号化三维地图表达方法

针对目前三维地图的重要目标选取与突出表达效果不佳以及若采用符号化实景三维模型表达存在的建模成本高、数据量大等问题,提出符号化三维地图表达的技术方法。该方法利用自发地理信息数据构建空间兴趣场模型,描述用户对地理信息兴趣程度的空间分布,进而对三维地图符号进行分类。以三维地图场景构建为基础,通过视点控制对三维地图进行符号化表达,实现符号化三维地图的细节层次表达。本文结合实例对比分析了符号化三维地图,结果表明该方法提高了三维地理空间模型的认知效果和应用效果。     

基于Axure构建地理国情服务在线发布原型系统

针对如何合理有效地利用第一次地理国情普查与监测之后收集到的大量数据这一问题,天津市测绘院提出建设天津市地理国情服务在线发布系统,为减少系统研发过程中后期迭代开发的工作量,本文提出了系统开发前期进行原型设计的想法。在线发布原型系统主要实现系统的界面设计和交互设计中的逻辑操作,最终设计出一个高保真的原型系统供用户进行测试与评估。     

基于浏览行为的网络地图用户兴趣模型研究

为准确表达用户兴趣,提升网络地图个性化服务效率,本文结合用户的操作行为与视觉行为,探讨了用户兴趣获取的原理与方法。结合Web日志与眼动数据的特点,提取网络地图的用户兴趣特征项,并利用熵权法对用户兴趣度进行估计。通过向量空间模型,构建网络地图用户兴趣模型,并开展验证实验对用户兴趣建模方法进行验证。     

国土移动地图系统实现与技术探讨

国土移动地图系统以数字城市地理空间框架为依托,基于数字城市地理信息公共平台发布的数据服务进行开发,供国土系统各单位使用,可以更为有效地利用数字城市的建设成果,大力促进国土部门的信息化建设水平。本文旨在探讨实现该系统过程中遇到的具体问题及解决方法。