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遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。 相似文献
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Knowledge graphs are a key technique for linking and integrating cross-domain data, concepts, tools, and knowledge to enable data-driven analytics. As much of the world's data have become massive in size, visualizing graph entities and their interrelationships intuitively and interactively has become a crucial task for ingesting and better utilizing graph content to support semantic reasoning, discovering hidden knowledge discovering, and better scientific understanding of geophysical and social phenomena. Despite the fact that many such phenomena (e.g., disasters) have clear spatial footprints and geographic properties, their location information is considered only as a textual label in existing graph visualization tools, limiting their capability to reveal the geospatial distribution patterns of the graph nodes. In addition, most graph visualization techniques rely on 2D graph visualization, which constrains the dimensions of information that can be presented and lacks support for graph structure examination from multiple angles. To tackle the above challenges, we developed a novel 3D map-based graph visualization algorithm to enable interactive exploration of graph content and patterns in a spatially explicit manner. The algorithm extends a 3D force directed graph by integrating a web map, an additional geolocational force, and a force balancing variable that allows for the dynamic adjustment of the 3D graph structure and layout. This mechanism helps create a balanced graph view between the semantic forces among the graph nodes and the attractive force from a geolocation to a graph node. Our solution offers a new perspective in visualizing and understanding spatial entities and events in a knowledge graph. 相似文献
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全空间信息系统将现实世界中的实体抽象为多粒度时空对象,并对其进行表达与分析,较传统地理信息系统来说更符合人类的认知。对高铁网络对象的基本特点及现有交通网络建模方法进行了分析,可知目前现有的建模方法难以支持具有动态性、关联性及多粒度特性的高铁网络对象的表达。依据多粒度时空对象建模思想,提出了一种适合高铁交通数据的全面表达与操作的建模方法;并对高铁网络对象化建模方法的优势及建模过程进行了探讨,设计了概念模型和逻辑模型;通过实例对提出的建模方法进行了验证,并采用可视化表达的方法检验高铁网络时空对象数据的有效性。实验结果表明,基于时空对象的建模方法能够较好描述高铁时空实体多维动态特征,能为后续高铁网络时空查询、分析提供支持。 相似文献
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军事信息系统始终以面向任务为核心,战场环境数据模型也是围绕作战任务来建立的。针对目前基于任务的战场环境信息系统研究尚不完善,现有的GIS时空数据模型还不能完全满足战场环境时空分析的需要。在对目前几种经典的时空数据模型分析的基础上,以基于对象的数据模型为理论基础,以过程驱动方法为建模机制,设计了适合战场环境领域的时空数据组织模型结构,实现了对复杂环境对象的可操作性。通过模型在战场环境分析系统中的应用,证明了其任务过程和地理空间数据的可对象化描述、组织、存储和查询功能。 相似文献
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The dynamics of the earth and its inhabitants have become a core topic and focus in research in the spatial sciences. The spatio-temporal data avalanche challenges researchers to provide efficient and effective means to process spatio-temporal data. It is of vital importance to develop mechanisms that allow for the transition of data not only into information but also into knowledge. Knowledge representation techniques from artificial intelligence play an important role in laying the foundations for theories dealing with spatio-temporal data. Specifically, the advances in the area of qualitative spatial representation and reasoning (QSTR) have led to promising results. Categorical distinctions of spatio-temporal information identified by QSTR calculi potentially correspond to those relevant to humans. This article presents the first behavioral evaluation of qualitative calculi modeling geographic events associated with scaling deformations of entities, that is, changes in size by either expansion or contraction. Examples of such dynamics include a lake flooding its surroundings or an expanding oil spill in the ocean. We compare four experiments using four different semantic domains. Each domain consists of two spatially extended entities: one entity is undergoing scaling deformations while the other is static. We kept the formal QSTR characterization, which are paths through a topologically defined conceptual neighborhood graph, identical across all semantic domains. Our results show that for geographic events associated with scaling deformations (a) topological relations are not equally salient cognitively; (b) domain semantics has an influence on the conceptual salience of topological relations. 相似文献
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轨迹数据处理与分析是目前空间信息和数据库等相关领域的研究热点之一。本文从Stop-Move轨迹模型出发,通过集成地理空间上下文信息来建模轨迹数据,并研究轨迹时空模式的查询处理技术。首先分析Stop/Move对象与点/线/面地理空间要素之间的时空关联关系,据此提出显式表达该关联语义的地理关联轨迹模型,在此基础上利用关系-对象数据库技术,为地理关联轨迹模型设计独立于应用的关系模式,接着定义轨迹时空模式查询,并提出基于地理关联轨迹关系模式的SQL处理框架,最后以典型性检索请求为例,讨论分析位置-时间、位置-顺序和位置-关系等三类轨迹时空模式查询的纯SQL处理技术,并以样例轨迹数据验证了本文方法的可行性。 相似文献
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复杂艰险的山区环境和不确定的地理地质条件是影响铁路隧道施工建设安全、质量和进度的关键因素,面向智能化、精准化的施工管理,提出一种铁路隧道钻爆法施工安全质量进度知识图谱构建方法。首先,根据铁路隧道施工建设过程中与安全质量进度关联的人机料法环5类关键要素的概念与语义关系,设计了模式层自上而下和数据层自下而上双向协同的构建方式;然后,抽取实体及关系并进行融合、存储,完成模式-数据关联的知识图谱构建;最后,以某新建铁路隧道出口工区施工事件为例构建实例图谱。结果表明,该方法构建的知识图谱精细刻画了影响安全、质量和进度的关键要素属性、要素间语义关联关系以及互馈作用关系等,为铁路隧道钻爆法施工全过程的安全质量进度整体性、系统性的智能化管理提供了关键支撑,也为铁路隧道工程数字孪生奠定了基础。 相似文献
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《制图学和地理信息科学》2013,40(2):153-164
The analysis of dynamic spatial systems requires an explicit spatio-temporal data model and spatio-temporal analysis tools. Event-based models have been developed to analyze discrete change in continuous and feature-based spatial data. In this paper, a spatio-temporal graph model is described that supports the analysis of continuous change in feature-based polygon spatial data. The spatio-temporal graph edges, called temporal links, track changes in polygon topology through space and time. The model also introduces the concept of a spatial-interaction region that extends a model's focus beyond short-term local events to encompass long-term regional events. The structure of the spatio-temporal graph is used to classify these events into five types of local polygon events and two types of spatial-interaction region events. To illustrate its utility, the model is applied to the ecological question of how patch size influences longevity in underwater plant communities in Chesapeake Bay, USA. Both a short-term local analysis and a longer-term regional analysis showed that patches of plants, or groups of patches, larger than one to two hectares in size were more likely to persist than smaller patches or groups of patches. Overall, the spatio-temporal graph model approach appears applicable to a variety of spatio-temporal questions. 相似文献
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时间问题是地理学中一个基本的研究问题。随着空间技术和现代信息基础设施的飞速发展,使得空间信息具备了较强的时态特性,传统静态地图中的可视化表达方式已无法满足时态信息的动态表示需求,如何在空间格局上和基于时间维的动态演化过程中,提供时态信息模拟结果的可视化分析和表达,是不可忽缺的一个环节。针对当前时空数据模型较多,而可视化研究相对较少的现状,在充分研究时态信息特点的基础上,研究了可视化动态过程所涉及的相关模型,包括概念模型、时空耦合模型以及预测模型等。 相似文献
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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。 相似文献
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系统回顾了地理信息系统产生以来地理信息内涵发展与拓展的主要历程,指出地理信息的定义一直是在"空间+属性"的地图信息基本框架下逐步扩展,其发展历程经历了地图GIS、语义GIS、时空GIS和大数据GIS 4个不同的阶段,但仍无法满足时空大数据的分析和应用需求。从地理学研究的对象和内容出发,对地理学所需要的"地理信息"的内涵和外延进行了系统的梳理总结,提出了涵盖"空间定位""语义描述""属性特征""几何形态""演化过程""要素相互关系"的地理信息六要素表达模型。在地理定律和地理规律的指导下,面向地理现象空间分布、时空格局、演化过程、相互作用机理的集成表达、系统分析和高效管理,设计了六要素集成表达的几何代数统一GIS数据模型、地理规律与相互作用驱动的新型GIS数据结构、非结构化时空数据组织与存储等关键技术,为测绘地理信息走向地理科学信息提供了另一个理论基础与技术方法支撑,有助于提升GIS对地理格局、演化过程和要素相互作用等地理规律的组织、管理、表达和分析能力。 相似文献
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以事件为核心的面向对象时空数据模型 总被引：29，自引：3，他引：29
GIS中时态问题的解决不仅要在数学上寻求方法的支持，更应该在现实世界的时空现象中去探求其内在的变化规律。事件是驱动时空数据发生变化的根本原因，但每一次事件对数据对象的影响总是局限于一定的范围，这内在地表现为对象的属性之间的时空内聚性并决定了时态数据管理的对象粒度。时空数据模型的设计必须参照这一规律才能在冗余与效率之间取得平衡。在简要分析现有的几种典型时空数据模型的基础上，根据上述观点设计了一种以事件为核心的面向对象时空数据模型。房产信息系统的设计与实现证明，该模型对于时空数据管理效果较好，为进一步抽取变化的模式和预测决策奠定了基础。 相似文献
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城市人口是构成城市的社会主体,是城市发展中最为活跃的因素。城市人口时空分布是城市管理需要掌握的重要信息。正确、精细化的城市人口分布数据对于城市运行与规划、城市经济发展和人民生活具有极为重要的意义,因此城市人口时空分布估计是城市地理学需要解决和研究的热点问题之一。本文以城市人口时空分布估计的关键点为核心,从以下几个方面展开综述:①空间分布单元划分方法,即城市人口分布的空间划分方式;②主要的模型和方法,从模型思想发展过程和估计对象的角度总结了6类方法并进行详细阐述;③估计结果在城市发展中的主要应用。在此基础上,本文指出了目前人口时空分布研究在空间单元构建、建模数据、建模思想和结果验证上存在的问题,同时探讨了未来的研究方向。 相似文献
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地名知识反映人们对客观世界地理命名实体的描述,如何对地名知识有效地组织和管理,实现语义级别的共享和重用是一项重要的研究课题。顾及人的常识性空间认知和地名的时空特征,提出了一种基于地名本体的地名知识统一形式化表达模型(TKURM),该模型包括地名本体、时空规则库和空间元知识,并对地名本体的地名要素、地名类型、几何形态、空间关系和时态模型做了具体分析。基于TKURM设计了地名知识库的构建流程,并以郑州市行政区划地名知识库为例进行了应用分析。 相似文献
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提出了一种顾及信誉度的众源时空数据模型。在分析众源时空数据中地理要素、目标状态、对象版本、贡献者、信誉度、改变现实空间实体或信息空间对象状态的事件等要素间的相互作用机理的基础上,采用面向对象方法设计了一种顾及信誉度的众源时空数据组织方法,用UML对其进行描述,分析了与信誉度相关操作及其联动关系,得出了8条联动规则。开发了顾及信誉度的众源时空数据管理原型系统,验证了所提模型的有效性。 相似文献
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地籍管理信息系统属于GIS范畴,具有很强的时态特性,如何高效地组织时空数据是系统成败的关键。本文在分析地籍管理信息系统必要性以及时间概念及其具体含义的基础上,引入时间语义,提出基于时间语义的数据模型。根据语义对地籍管理信息系统的时空数据组织方法进行了研究。并根据地籍管理对模型的要求,分别从时间点、时间段角度对历史信息进行查询和回溯,验证了模型的可行性。 相似文献
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Gengchen Mai Krzysztof Janowicz Ling Cai Rui Zhu Blake Regalia Bo Yan Meilin Shi Ni Lao 《Transactions in GIS》2020,24(3):623-655
Learning knowledge graph (KG) embeddings is an emerging technique for a variety of downstream tasks such as summarization, link prediction, information retrieval, and question answering. However, most existing KG embedding models neglect space and, therefore, do not perform well when applied to (geo)spatial data and tasks. Most models that do consider space primarily rely on some notions of distance. These models suffer from higher computational complexity during training while still losing information beyond the relative distance between entities. In this work, we propose a location‐aware KG embedding model called SE‐KGE. It directly encodes spatial information such as point coordinates or bounding boxes of geographic entities into the KG embedding space. The resulting model is capable of handling different types of spatial reasoning. We also construct a geographic knowledge graph as well as a set of geographic query–answer pairs called DBGeo to evaluate the performance of SE‐KGE in comparison to multiple baselines. Evaluation results show that SE‐KGE outperforms these baselines on the DBGeo data set for the geographic logic query answering task. This demonstrates the effectiveness of our spatially‐explicit model and the importance of considering the scale of different geographic entities. Finally, we introduce a novel downstream task called spatial semantic lifting which links an arbitrary location in the study area to entities in the KG via some relations. Evaluation on DBGeo shows that our model outperforms the baseline by a substantial margin. 相似文献
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在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低,难以利用,由此,提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先,基于行业规范定义了旅游景点特征体系,建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱,支持景点语义特征的全方位刻画;然后,通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器,从网络文本中获取知识三元组,并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明,相较于常用的LDA（latent Dirichlet allocation）模型,定制化知识抽取器获取的景点语义知识,其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景,支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析,为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。 相似文献