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从空间数据应用权限管理的角度,对空间数据权限进行了必要的需求分析,提出空间数据应用权限需进一步细化,并指出基于基础城市统一进出网格实现权限管理的可行性和管理模型. 相似文献
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基于消息中间件和元数据的空间数据交换模型 总被引:5,自引:0,他引:5
基于3种某本的数据交换技术,利用空间元数据管理机制,从消息中间件的角度阐述空间数据交换的一种新模式。 相似文献
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从回归用户需求出发,强调认识用户需求的重要性;重点对空间数据建库的几个误区进行分析.从系统友好性、智能辅助功能开发以及新技术引用等方面提出改进规划国土管理地理信息系统的一些技术手段. 相似文献
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联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goal, SDG)涵盖了社会、经济、环境3个方面。可持续发展存在着不均衡和溢出效应,分析SDG空间溢出效应是推进可持续发展的重要部分。使用空间马尔可夫链方法,以长三角为研究区域,探讨两个关键子目标SDG1.1和SDG9.5的空间溢出效应。结果表明:长三角各城市SDG存在空间溢出效应,这种SDG空间溢出效应在城市发展过程中发挥重要作用;城市间的空间溢出效应表现出一定的时间滞后性,城市未来可持续发展需要考虑邻域潜在的空间溢出影响,从而促进城市可持续发展。 相似文献
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地理命名实体识别是高质量地理知识图谱构建的重要环节,被广泛应用于地理编码、语义检索及地理知识推理等方面。主流的深度学习模型存在标注语料库耗时费力、模型可解释性差等问题。为发挥人在回路机制推动学习模型利用少量样本学习的优势,本文提出了一种人在回路学习增强的地理命名实体识别方法。即以部分标注及未标注地理语料为输入,基于BERT-BiLSTM-CRF模型进行训练并对待标注语料库进行识别,对于模型识别错误的句子提供人工干预形式对其进行纠正,并将纠正之后的句子重新输送到学习模型中进行迭代训练,最终形成标准地理命名实体数据集及人在回路强化后的抽取模型。以地理大百科全书数据为例进行模型性能评估,该方法对于多数地理命名实体识别解析准确率达90%以上,相比已有深度学习模型,该方法仅需要少量标注样本且识别效果更优,对多种地理命名实体识别类型能够保持较好性能。 相似文献
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在基于激光点云构建DEM的过程中,用于区分地面点和非地面点的点云滤波处理至关重要。本文面向基于机载LiDAR点云的沿海滩涂DEM高精度的构建需求,提出了一种机载LiDAR点云的改进坡度滤波算法。首先,采用统计异常值剔除法(SOR)去除原始机载LiDAR点云数据中的噪声;然后,利用规则格网的坡度和高程阈值,设计了适用于滩涂点云数据的地面点坡度滤波方法;最后,选取如东市长沙港的滩涂机载LiDAR点云作为试验数据,构建滩涂DEM,并进行精度检验。试验结果表明,利用本文方法处理后的LiDAR点云构建的DEM精度满足国家与行业标准的要求。 相似文献
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