基于OpenGL的多层三维空间实体叠加建模

多层三维空间实体普遍存在于现实生活中。借助于目前国际最广泛应用的三维图形接口OpenGL将其真实地显示出来，具有重要的现实意义。其中多层三维空间实体建模技术是显示过程的关键步鼻。在实现单层空间实体三维建模的基础上，利用OpenGL实现了多层三维空间实体叠加建模，叠加实现的过程及其属性数据的表示方法。     

Reservoir Diagenesis Sequence and Framework in Intracontinent Rift Basin,East China

ＲｅｓｅｒｖｏｉｒＤｉａｇｅｎｅｓｉｓＳｅｑｕｅｎｃｅａｎｄＦｒａｍｅｗｏｒｋｉｎＩｎｔｒａｃｏｎｔｉｎｅｎｔＲｉｆｔＢａｓｉｎ，ＥａｓｔＣｈｉｎａ＊ＬｉＺｈｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ...     

A natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements

Local place names are frequently used by residents living in a geographic region. Such place names may not be recorded in existing gazetteers, due to their vernacular nature, relative insignificance to a gazetteer covering a large area (e.g. the entire world), recent establishment (e.g. the name of a newly-opened shopping center) or other reasons. While not always recorded, local place names play important roles in many applications, from supporting public participation in urban planning to locating victims in disaster response. In this paper, we propose a computational framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements. We make use of those advertisements posted on local-oriented websites, such as Craigslist, where local place names are often mentioned. The proposed framework consists of two stages: natural language processing (NLP) and geospatial clustering. The NLP stage examines the textual content of housing advertisements and extracts place name candidates. The geospatial stage focuses on the coordinates associated with the extracted place name candidates and performs multiscale geospatial clustering to filter out the non-place names. We evaluate our framework by comparing its performance with those of six baselines. We also compare our result with four existing gazetteers to demonstrate the not-yet-recorded local place names discovered by our framework.     

面状矢量空间数据匹配技术研究

数据匹配技术是空间数据集成与融合中的关键技术。对面积相似度进行了描述,对面积相似度进行了几何度量上的定义,提出了基于面积相似度的数据匹配思路。最后,以面状目标为研究对象,以城市居民地的大比例尺数据为例,对基于面积相似度的面状要素数据匹配算法进行了试验与分析。     

地理信息公共服务平台地理实体数据建模研究

围绕国家地理信息公共服务平台在线地理信息服务的需求,在分析国内外相关成果的基础上,提出了面向实体的数据建模思路,设计了地理实体数据模型,能够方便地实现地理信息与社会、经济、自然资源等专题信息的挂接,并有效解决多比例尺实体目标的一致性维护问题.     

虚拟实体生成技术研究

介绍了虚拟实体的定义、研究内容和一个研究实例，并指出了虚拟实体生成研究对测绘保障的意义。     

时态GIS的空间实体关联技术应用研究

在自然界中大多数现实世界的实体都是动态的,地图上的公路、铁路、居民地等只是相对于一个很短的时间里是静态的,经过一个长的时间这些实体都将发生改变。本文根据不同时态地理实体的各种特征比较,将两个时态的数据进行关联,建立几何、位置和属性的变化模型,将这个动态的过程表现出来。试验表明,本文的算法是有效的。     

地籍信息系统图形处理的几个问题

对地籍信息系统中地籍图的显示与变换、注记、地籍实体的捕捉等的实现进行了探讨,运用一些有效的算法,取得较好效果。     

区域地质调查文本中文命名实体识别

作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。     

基于地理实体的道路交通空间数据库设计与建设

道路交通是城市最重要的基础设施,但现阶段道路交通空间数据往往重视空间表达,忽略管理特性,针对上述问题,本文提出基于地理实体的道路空间数据库建设思路。通过分析空间特征、研究数据构成,提出了道路交通实体模型,进行了地理实体空间数据库设计,最后阐述了基于地理实体思想的空间数据建库流程,并探讨了边界确定、交叉口归属等问题的解决思路。