基于空间语义的地质剖面自动连接算法

地质条件的复杂性决定了地质剖面图完全自动连接的准确性较低。提出一种基于空间语义关系的空区域搜索算法,通过人机交互方式将专家知识应用于剖面连接过程,实现了融合人工编辑的剖面自动化连接方法。该算法通过读入交互结果获得专家知识,在此基础上对剖面地层进行自动化连接。通过语义分解的策略,可以针对实际情况任意组合需要的连接命令。     

相似性理论技术在地名匹配中的应用

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。     

开放街道图的志愿者地理信息空间语义交互研究

本文提出一种分析志愿者地理信息(VGI)中点要素的空间语义交互方法,将要素类型对社区约定的表达作为评估空间语义交互的主要基础,通过开放街道图(OpenStreetMap,OSM)空间语义子集中元素的历史变化介绍了一种新的语义相似性方法。研究结果为构建辅助志愿者地理信息的贡献者的系统创造了条件,这种系统可以用来推荐新的要素类型,清理已有数据并且集成异源数据。     

结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络

由于三维激光点云的无序性、稀疏性、非结构性以及光谱纹理信息缺乏,使得点云的语义信息提取十分困难,而可以直接对原始非结构化点云进行语义分割的PointNet++网络无法考虑点云的空间相关性。针对这个问题,本文提出了一种结合自注意力机制的多特征融合点云语义分割网络,使用PointNet++和非局部信息统计注意力模块分别提取点云的多尺度特征和空间相关性特征,并融合两种特征以进行最终的点云分割。通过在ISPRS 3D语义分割数据集上进行对比实验,证明本文通过自注意力机制提取的空间相关性特征优于人工设计的特征,可以明显提高点云语义分割的精度,本文方法较PointNet++总体精度提升了4.5%。     

浅谈数字化技术在地籍测绘中的应用

文章介绍应用数字化技术测制数字化地籍图，用比较方法简述实现数字化测绘地籍图的途径和方法，提出建立GIS地理信息，以实现信息共享。     

语义尺度影响的相离区域合并与拓扑关系计算

拓扑关系随着语义尺度的变化需要重新推理或者计算。当粗略语义尺度下的区域对象由详细尺度下的有限个区域合并而成时, 区域对象间的拓扑关系可采用已有的组合推理方法得到, 然而这些方法只适用于简单对象并存在多解性。针对此问题, 提出了基于9交模型的拓扑关系多尺度计算方法, 分别针对相离区域合并和相邻区域合并定义了9交矩阵操作算子, 可利用详细语义尺度的拓扑关系直接计算出合并区域间的9交矩阵。利用9交矩阵操作算子得到的计算结果值域为复杂区域对象间所有可能的拓扑关系, 且不存在多解性, 通过消除歧义性还可扩展9交矩阵操作算子, 适用于多个相离简单区域组合的复杂区域。     

FME在空间数据处理中的应用

利用FME工具语义转换功能可以实现数百种数据格式的互换,几乎可以避免属性信息的丢失,这是一般GIS软件无法做到的。介绍FME Workbench、FME函数以及其语义转换功能,根据目前空间数据处理面临的普遍问题,利用ArcGIS内置的FME Workbench组件,通过实例实现CAD和shp格式数据的互操作,以及shp到CAD格式的无损转换,为空间数据的处理提供一个很好的     

基于2D-3D语义传递的室内三维点云模型语义分割

针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题,提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义,基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型,实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明,该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果,点云分类的精度可达到73.875 2%,且分类效果较好。     

基于FME的空间数据处理实现

本文提出了空间数据处理的几个关键点,引入了Feature Manipulation Engine(以下简称FME)基于语义的数据转换处理软件,通过应用实例,介绍了如何在FME中实现各种空间数据处理,利用FMEPlug-in(SDK)开发新的数据格式插件,及利用FMEObject调用管道来开发集成的数据批处理程序,为空间数据处理提供了一个很好的思路。