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地名地址数据是地理空间框架数据库的重要组成部分,也是数字城市的重要组成部分。本文以潍坊市地名地址调查中兴趣点为例,详细描述了POI采集流程,采集原则,POI采集的内容及遇见的问题,POI入库时地址判定准则,为地名地址中兴趣点的采集与建库提供技术支持与帮助,从而提升城市地理信息服务水平。 相似文献
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《地理信息世界》2015,(5)
地名地址是数字城市建设中地理信息资源共享的基础,也是推动智慧城市建设的关键,在基础地理信息数据、导航POI以及城市专题信息等多源数据的地名地址建设背景下,本文从结构设计、编辑平台、更新方法等关键技术进行研究,提出了自适应地名地址数据标准体系以及异构数据互操作一体化编辑平台理念,将密切联系的地名、地址、兴趣点自适应融合和拆分,灵活的数据设计结构实现了可定制应用需求,并实现多源数据下权威部门维护权威数据更新模式。通过实验区验证,该标准体系、编辑方法及更新机制有利于构建面向动态、异构、开放的多源地名地址信息环境下快速、准确地更新,这对于指导实际工作有着重要意义。 相似文献
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人口空间化是提升人口统计数据空间分辨率的常用手段,现有研究多基于统计建模思想建立多源数据与统计人口的数学模型以预测格网人口。兴趣点（Point of Interest, POI）作为精细人口估算的重要数据源,通常以数量/密度型指标形式参与回归建模,该方式忽略了类型相同但个体规模不同的POI与人口之间数量关系的差异,特征均质化处理造成POI语义细节的损失,导致中心城区人口低估与远城区高估。为此,本文基于随机森林模型,提出一种顾及POI人口吸引力异质性的城市人口空间化方法。该方法在表征POI空间多尺度重要性的基础上,引入移动定位数据构建人口吸引力指标;并基于非欧式滤 波修正格网人口权重,建模人口空间自相关,刻画水体等障碍物对局部空间连通性的影响。本文以武汉市为研究区域开展100 m格网验证,通过与POI密度型回归模型、公开人口数据集的对比和消融实验,展现了人口吸引力指标与权重修正的有效性。结果表明,本文方法平均绝对误差为WorldPop、GPW及对比模型的1/4~2/3,在精细人口空间化场景具有精度优势。此外,本文还讨论了移动定位数据采样率及格网粒度对建模精度的影响。 相似文献
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大数据具有多数据形式、大数据量、传输快捷等优势,大数据分析已逐渐影响和改变人们解决问题的思维方式。本文利用滴滴打车数据和感兴趣点分析人们的打车需求,识别出打车活跃区域。对打车需求数据进行时间划分,核密度分析得到打车聚集区域。统计了打车点附近各类型POI的个数,分析了各区域内打车需求与时间段、地理位置、工作日和周末的关系。发现早高峰(7点到9点)打车与住宅区POI相关,晚高峰(17点到19点)与商铺POI相关,夜晚(21点到2点)打车与公司POI相关,且同一地区在周末与工作日的打车活跃时间不同。 相似文献
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以提高地名地理实体数据自动化生产程度为切入点,充分利用矢量基础地理框架数据成果,提出了一种地名地理实体数据自动获取方法。首先结合矢量基础地理框架数据的数据分布特点,制定了合理的地名地理实体数据自动提取策略;在此基础上,针对所提取的数据集存在重复地名、同一地名的地理实体数据存储分散或被动分割等问题,通过设计有效的地名匹配策略,对同一地名进行去除重复处理,在此基础上将对应的地名地理实体数据进行归并处理;最后,结合实体数据的组织特点,建立了适合于点、线、面、多点、多线、多面、几何集合等不同类型的地名地理实体数据重组方法,实现对地名地理实体数据的空间重组。实验表明,采用所提出的方法,不仅能有效地获取地名地理实体数据,满足地名工程建设需求;而且改变了传统的数据生产模式,充分利用了现有数据成果,避免了地名地理实体数据的重复建设。该方法的提出为地名相关工程建设中地名地理实体数据的生产、更新提供了一种新思路和新方法。 相似文献
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基于POI数据的北京市商业中心识别与空间格局探究 总被引：1，自引：0，他引：1
商业中心是城市空间结构的重要组成部分,传统商业中心识别主要借助统计资料和经济普查数据,耗时耗力且更新频率较低;以POI(兴趣点)数据为代表的众源地理数据为城市商业中心识别提供了新思路。本文以北京市801478条商业POI数据为基础,根据商业职能定义将其分为生活类、休闲娱乐类、公共服务类、金融商务类和汽车相关类,运用核密度法识别不同职能的商业中心,结合Getis-Ord G_i~*统计量详细探究中心城区商业空间格局。结果表明:(1)北京市商业格局呈现圈层式结构,沿交通干道向外发展;(2)不同类型的商业中心存在显著的空间分异特征,生活与公共服务中心高度向心集中,金融商务和汽车相关中心多分布于城市功能拓展区,休闲娱乐中心为多组团式离散分布;(3)中心城区生活类商业职能完备,北部区域商业密度高于南部区域。 相似文献
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空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象,空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息,但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征,传统的面向事务型数据库的离群挖掘算法并不适用于空间数据库。本文提出了基于MST(Minimum Spanning Tree,最小生成树)聚类的空间数据离群挖掘算法(SOM);有机结合了最小生成树理论与密度的方法,既体现了空间离群的局部特性,又体现了空间离群的孤立程度。该算法通过MST维护空间数据的基本空间结构特征,通过打断MST中最不一致的边形成MST聚类,不仅具有密度的聚类方法能够聚集非球状簇和分布不均的数据集的特点,而且聚类结果不依赖于用户参数的选择,因此,离群挖掘结果更合理。最后,通过实例数据,验证了该算法的有效性,它适用于大规模空间数据集的离群挖掘。 相似文献
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对建筑物进行建模与分析是智慧城市建设的重要任务之一。将城市中数量庞大的建筑物按功能分类,辅助认知城市内部空间结构,对政府部门开展人口估计,土地管理,城市规划等工作具有重要意义。本文以蕴含丰富语义信息的兴趣点（POI, Point of Interest ）作为主要信息源,针对POI分布稀疏导致大量建筑物无法识别出功能的问题,改进了传统的城市功能区定量识别方法。该方法为建筑物内部及周边一定区域范围内的POI赋予反距离权重,通过计算不同类型POI的加权频数密度比例来识别建筑物功能类型。文中以北京市西四环中路附近5000多栋建筑物为例进行实验验证,实现了将目标区域内的建筑物按功能类型划分为居住、商业、公服和3种混合类型,识别率达93.04%,与人工判别的结果对比得出总体分类精度达91.18%。该方法采用易于获取的互联网POI数据,可以实现大范围建筑物功能类型的快速自动化识别,丰富了城市建筑模型语义属性,扩展了POI数据的应用范围。 相似文献
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大范围自然灾害调查,涉及区域环境差异大,数据获取方式多样,参与人员多,各级汇总成果中存在一些异常调查单元,需要人工判读其合理性,但单纯依靠人工从海量数据中有效识别异常是不现实的。本文设计了一种自然灾害调查数据的多尺度异常检测方法,综合运用离群检测方法和空间数据挖掘算法,分别进行异常值和异常空间分布模式检测,能够从海量调查数据中快速提取各级尺度的异常值和异常调查单元,支撑人工判读工作。将该方法应用于全国山洪灾害调查评价汇总数据的审核中,以全国历史山洪灾害点和防治区乡镇面积审核为例,分别快速提取了县乡两级区划中的山洪灾害点密度异常单元和面积值异常的乡镇单元,通过对检测结果进行分析,发现是填报口径不一致、单位错误、记录重复等原因造成的。最后分析了该方法在大范围自然灾害调查中的适用条件和方法。 相似文献
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地名词典查询是地名校正、地名匹配等地名服务应用的重要基础,但是地名数量的快速增长使得词典查询性能面临严峻挑战。针对大规模数据环境中传统词典查询方法准确率不高且效率较低等问题,提出了一种顾及字符特征的中文地名词典查询方法（CGQM）。首先,查询具有相同字符特征的地名形成候选地名集合,同时构建单字索引提升查询效率;其次,依据字符数量特征比较查询地名与候选地名的差异,进一步过滤候选地名集合;最后,基于字符位置特征优化查询结果排序策略,使得结果排序更为合理。实验以全国地名词典为例,构建5组测试集进行CGQM方法与Lucene检索方法的对比分析。研究结果表明,CGQM方法对于增强地名词典查询功能、提升查询效率具有实际意义。 相似文献
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THE NOMENCLATURE OF THE SOUTH CHINA SEA ISLANDS IN ANCIENT CHINA 总被引：1，自引：0，他引：1
刘南威 《中国地理科学(英文版)》1995,5(1):30-38
ＴＨＥＮＯＭＥＮＣＬＡＴＵＲＥＯＦＴＨＥＳＯＵＴＨＣＨＩＮＡＳＥＡＩＳＬＡＮＤＳＩＮＡＮＣＩＥＮＴＣＨＩＮＡ￥ＬｉｕＮａｎｗｅｉ（刘南威）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｙ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚ... 相似文献
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基于网络爬虫的地名数据库维护方法 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,我国地名数据库建设存在大、中颗粒度地名集中,小颗粒度地名较为缺乏,地名资料陈旧、时效性较低,简称、别名等非标准地名信息和地名的相对位置信息缺失等问题.而地名数据库的更新维护工作主要通过人工测绘手段完成,存在周期长、成本高、效率低等缺点.针对这一问题,本文以现有地名数据库和空间关系词汇为基础,基于Google搜索引... 相似文献
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随着在线电子地图应用的普及,地名信息检索已成为相关研究领域的热点,并取得了丰富的研究成果。然而,这些研究主要侧重于检索效率和文本关键词匹配质量的提高,并未顾及实际应用需求和地名信息检索方法的矛盾。本文通过分析地理实体和地名的特征及关系,提出将二者相融合来研究地名信息检索的形式和方法,从数据特征和应用场景的角度出发,提出顾及地理实体的地名信息检索模式,并实现对其的结构化表达,在该检索模式中将地理实体的属性特征和空间关系作为检索特征项;以检索模式为基础提出了基于地理实体相似度计算的地名信息检索模型,并深入研究了文本型属性与数值型属性综合的属性相似度计算方法,以及定性空间过滤与定量距离计算综合的空间关系相似度计算方法;最后,通过实验验证了顾及地理实体的地名信息检索方法的可行性和检索质量。实验结果表明,该检索方法既能实现精细化和空间化的检索需求,也能保证检索结果的准确度。 相似文献
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提出并实现了一种中文姓名信息提取方法，该方法首先根据姓氏和名的用字概率信息，将姓氏作为抽取的触发条件，在文本中初步提取姓名。然后再充分利用中文姓名的上下文信息及姓名用字之间的关联程度的信息，选取特征作为决策树测试的属性列表，并将初步提取出来的姓名是否是真实姓名（bool型的值：yes或no）作为决策树要预测的目标属性，组建基于ID3算法的决策树进一步提取出正确的姓名，实验结果表明，该方法具有很好的召回率和准确率。 相似文献
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地理知识库是地理实体及其相互间关系的集合,对于智能搜索、问答、推荐等知识服务有重要的支撑作用。然而,已有的地理知识库由于来源、形式、构建者等的不同,在实体地名、空间位置、类别等方面存在“同义异形”和“同形异义”的语义异构现象,影响了地理知识库间的知识融合与共享。语义对齐是解决语义异构的一种有效方法,其中实体类别对齐是语义对齐的基础,对于提高实体地名和空间位置的对齐精度具有重要作用。现有的实体类别对齐方法主要采用传统的字符相似度和结构相似度等来度量类别的相似度,无法捕捉实体类别深层次的语义相关性,从而影响了类别对齐的精确性。因此,本文提出了一种基于词嵌入的地理实体类别对齐方法,采用词嵌入模型从语料中学习实体类别的语义信息,并通过词向量来表达,以此弥补现有方法存在的缺失,进而提升实体对齐精度。进一步地,通过通用语料与地理信息语料的融合,本文实现了词嵌入模型所用语料在地理语义方面的增强,从而更精准地度量地理实体类别间的相关性。不同地理知识库实体类别对齐的实验表明,本文提出的方法能够有效捕捉地理实体类别的深层次语义信息,其实体类别对齐的调和平均值（Fl）可达0.9568,有效提高了实体类别的对齐精度。 相似文献
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中国地图上应标注的藏南重要地名——巴昔卡 总被引：1，自引：0，他引：1
对藏南地名——巴昔卡进行了研究与考证。介绍了巴昔卡作为中国雨都和雅鲁藏布大峡谷末端的基本情况,并根据汉藏语系中的珞巴语的特点,将巴昔卡的珞巴语含义推测为雅鲁藏布江边;强调了在《中国地图》上标注藏南地名点巴昔卡的重要性。 相似文献
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为了解决目前公众对地理信息公共服务平台地名地址数据现势性要求越来越高而传统基础测绘更新速度较慢、周期较长之间的矛盾,本文结合滨州市区的地名地址更新实例,探索了一种基于共享本底数据库的省、市联动协同更新策略,通过合理的任务区划分,按照统一的更新要求,实践有所侧重的核查更新策略,实现了地名地址数据的省、市协同共享,显著提高... 相似文献