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语义相似度计算是解决地理要素类别语义异质问题的关键技术,在地理数据共享与交换应用中起着重要的作用。本文面向基础地理信息领域,针对相同特征属性在不同地理要素类别语义中存在重要性差异的特点,提出了一种基于动态权重的地理要素类别语义相似度算法。本文算法引入词频-逆向文件频率,利用属性值的特殊性,计算特征属性的动态权重,根据不同类型的特征属性提出相应的相似度算法,重点分析多值复杂型属性值的分解及相似度算法,得到地理要素类别间的相似度。最后,从基础地理要素类别中选择200组样本对计算语义相似度,并与其他4种相似度算法进行对比分析。试验结果表明,本文算法能够有效地反映特征属性的重要性差异,获得更准确合理的地理要素类别的语义相似度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
语义相似性度量是实现多源矢量空间数据集成与融合的关键技术。首先以地理实体为研究对象,从矢量空间数据表达视角对地理实体的语义信息进行分析与描述,提出基于多特征约束的语义相似性度量模型。然后该模型将地理要素分类关系作为控制条件提取目标实体集,在构建实体间语义特征对应关系的基础上引入属性特征熵的概念,计算不同特征的权重值,进而综合多特征相似性来度量地理实体的整体语义相似程度。最后将该模型应用到道路实体匹配实验中,通过计算实体之间的语义相似性实现匹配,验证了该模型的有效性。实验结果表明,基于多特征约束下的语义相似性度量模型能够合理计算地理实体的语义相似度,且提高了地理实体语义匹配效率。 相似文献
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针对ArcGIS的空间分析能力,利用ArcEngine组件设计了面向空间离散点和区域多边形空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对郑州市GDP数据构建了两种空间权重矩阵,并进行了空间相关性分析。 相似文献
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针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系。论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法。给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法。最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法。 相似文献
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多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨 总被引：12，自引：0，他引：12
针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系.论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法.给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法.最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法. 相似文献
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辽宁省人口密度分布模拟研究 总被引：3，自引：0，他引：3
曹晓晗 《测绘与空间地理信息》2010,33(2):144-148
运用GIS软件与地理统计学的相关软件,以DEM数据、坡度数据、河网数据、交通网数据、NDVI植被指数数据为基础数据,分析各要素对人口密度分布的影响并采用多元回归模型,模拟了辽宁省人口密度空间分布。模拟结果表明:辽宁省人口密度空间分布主要受高程、河流、交通道路的影响,其中河流与交通道路对人口密度空间分布的影响权重较大。 相似文献
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Spatial prediction is commonly used in social and environmental research to estimate values at unobserved locations using sampling data. However, most existing spatial prediction methods and software packages are based on the assumption of spatial autocorrelation (SAC), which may not apply when spatial dependence is weak or non-existent. In this article, we develop a modeling framework for spatial prediction based on spatial stratified heterogeneity (SSH), a common feature of geographical variables, as well as an R package called sandwichr that implements this framework. For populations that can be stratified into homogeneous strata, the proposed framework enables the estimation of values for user-defined reporting units (e.g., administrative units or grid cells) based on the mean of each stratum, even if SAC is weak or absent. The estimated values can be used to create predicted surfaces and mapping. The framework also includes procedures for selecting appropriate stratifications of the populations and assessing prediction uncertainty and model accuracy. The sandwichr package includes functions to implement each step of the framework, allowing users to implement SSH-based spatial prediction effectively and efficiently. Two case studies are provided to illustrate the effectiveness of the proposed framework and the sandwichr package. 相似文献
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空间聚类不仅应考虑GIS对象属性特征的相似性,还应考虑对象的空间邻近性。不同属性、位置特征在聚类中起到的作用不同。采用信息熵方法计算空间距离中各属性距离、位置距离的权重,权值大小用于度量相应特征在fuzzy c-means隶属度计算时的作用大小,并引入相似性指标,当两个聚类之间的相似度高于某个合并阈值时,则对应的一对聚类进行合并,从而克服需预先设置聚类类数的问题。通过应用实例的聚类有效性分析,与普通空间距离相比,基于空间加权距离的FCM算法具有稳定性和有效性。 相似文献
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在地理学空间自相关的分析中,权重矩阵对整个分析结果有着较大影响。常见的权重矩阵,例如车矩阵、皇后矩阵、距离权重矩阵和k-邻近矩阵,都有各自的优势和缺点。提出了一种基于长度面积比例的空间权重矩阵（ratio of length and area,RLA）,并以近年来危害最大的几种传染病之一——病毒性肝炎在中国大陆各省份的发病率为例进行了实验分析。实验结果表明,RLA矩阵能够很好地实现空间权重矩阵的基本功能,是常见的车矩阵的一种更为广义的定义,并且可以更加自由地实现空间自相关的分析。利用本空间权重矩阵能够更好地模拟不同地理单元之间的邻接关系,为流行病的预防提供支持。 相似文献
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设计了基于障碍距离的优化算法,解决突发事件应急联动中复杂地理环境下最短路径的寻优求解问题。在详细分析地理空间高程、坡度、障碍物等空间信息的基础上,通过计算搜索空间、搜索方向和网络弧段权值构建网络拓扑关系网,并利用遗传算法对最优路径进行寻优求解。 相似文献
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多比例尺空间数据库更新技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了基于CHT_EUR空间数据库模型的多比例尺空间数据库更新方案。该方案通过空间要素匹配和属性对比对发生变更的数据进行自动识别，并且能通过基于地理对象构建的关联关系实现多尺度空间数据的联动更新，有效地解决了多比例尺数据不一致的问题。 相似文献
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A key issue to address in synthesizing spatial data with variable-support in spatial analysis and modeling is the change-of-support problem. We present an approach for solving the change-of-support and variable-support data fusion problems. This approach is based on geostatistical inverse modeling that explicitly accounts for differences in spatial support. The inverse model is applied here to produce both the best predictions of a target support and prediction uncertainties, based on one or more measurements, while honoring measurements. Spatial data covering large geographic areas often exhibit spatial nonstationarity and can lead to computational challenge due to the large data size. We developed a local-window geostatistical inverse modeling approach to accommodate these issues of spatial nonstationarity and alleviate computational burden. We conducted experiments using synthetic and real-world raster data. Synthetic data were generated and aggregated to multiple supports and downscaled back to the original support to analyze the accuracy of spatial predictions and the correctness of prediction uncertainties. Similar experiments were conducted for real-world raster data. Real-world data with variable-support were statistically fused to produce single-support predictions and associated uncertainties. The modeling results demonstrate that geostatistical inverse modeling can produce accurate predictions and associated prediction uncertainties. It is shown that the local-window geostatistical inverse modeling approach suggested offers a practical way to solve the well-known change-of-support problem and variable-support data fusion problem in spatial analysis and modeling. 相似文献
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空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境:"无中生有"和"无从理解"。"无中生有"指的是:绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;"无从理解"指的是:即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于:尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的"自然法则",建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。 相似文献
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This research proposes a method for capturing “relatedness between geographical entities” based on the co‐occurrences of their names on web pages. The basic assumption is that a higher count of co‐occurrences of two geographical places implies a stronger relatedness between them. The spatial structure of China at the provincial level is explored from the co‐occurrences of two provincial units in one document, extracted by a web information retrieval engine. Analysis on the co‐occurrences and topological distances between all pairs of provinces indicates that: (1) spatially close provinces generally have similar co‐occurrence patterns; (2) the frequency of co‐occurrences exhibits a power law distance decay effect with the exponent of 0.2; and (3) the co‐occurrence matrix can be used to capture the similarity/linkage between neighboring provinces and fed into a regionalization method to examine the spatial organization of China. The proposed method provides a promising approach to extracting valuable geographical information from massive web pages. 相似文献