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1.
2.
姜代炜 《测绘与空间地理信息》2019,42(11)
互联网环境下的地理信息服务聚合是当前的研究热点之一。本文研究了网络爬虫、数据挖掘、行业信息空间定位以及服务聚合技术,智能解析了多个行业的数据资源,并将空间化后的行业地理信息数据进行了注册与发布,实现了行业数据与基础地理信息数据的服务聚合。最后,开发原型信息系统,验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
3.
城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的"三区"划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行"三区"划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现:①不同情景下的"三区"空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中确有必要;②不同土地利用情景下"三区"空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。 相似文献
4.
以黔东北锰矿矿集区为例,通过分析含锰岩层、矿床和矿体特征,确定以伴生的黄铁矿、绿泥石和次生的锰氧化物作为锰矿化遥感信息提取的间接标志;在此基础上,采用基于主成分分析、支持向量机和蚁群算法的组合式数据挖掘方法,提取了研究区ASTER遥感图像的锰矿化信息,进而圈定了遥感光谱异常区。经与已探明的矿床对比,在空间分布上有较好的一致性。研究结果表明,提出的基于伴生和次生矿物遥感数据的组合式挖掘隐伏方法体系,圈定"大塘坡式"锰矿成矿有利区,具有可行性和实践意义。 相似文献
5.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
地理实体关系抽取是地理知识获取的重要组成部分。规则制定的繁琐和难以发现的隐式关系表达,使得现有规则匹配与机器学习的方法不能有效解决地理实体关系抽取中存在的中文文本语法结构复杂且地理实体关系显式与隐式表达并存的问题。因此,根据上下文反映显式或隐式地理实体关系的特征,提出利用实体词向量和句子语义向量从文本中抽取地理实体关系的方法。实验表明,利用该方法从网络文本中获取显式和隐式表达的地理实体关系具有较好的效果,在测试集中准确率和召回率可以达到75.2%和79.2%。本研究为构建地理知识图谱、地理信息检索以及地理本体学习提供方法支持。 相似文献
6.
移动轨迹聚类方法研究综述 总被引:6,自引:2,他引:4
轨迹数据是人类移动行为的表征,能够映射出人的出行模式和社会属性等信息。怎样有效挖掘轨迹数据蕴藏的人类活动规律一直是研究的热点。通过轨迹聚类发现行为相似的类簇,从而探究群体的移动模式是轨迹挖掘和深度应用常见的方法之一。本文首先根据轨迹数据的特点,将轨迹数据模型分为轨迹点模型和轨迹段模型,并据此定义相应的相似性度量:空间相似性度量和时空相似性度量;然后,对两类模型的聚类方法进行了综述,并总结不同聚类算法的优缺点,以期为不同应用选取聚类算法提供科学依据;最后对移动轨迹数据聚类方法研究的发展趋势进行了讨论。 相似文献
7.
胡最 《地球信息科学学报》2020,22(5):1083-1094
传统聚落是民族传统文化遗产的重要组成部分,对社会经济和文化建设具有重要的价值。针对现有研究缺乏探讨传统聚落景观基因(简称景观基因)蕴藏的地理信息特征及理解方法,论文从以下方面开展了深入分析:① 地理信息包含了语义描述、几何形态、属性特征、维度、时空框架、尺度、要素相互关系(空间关联)、演化过程(存在状态)等属性;② 景观基因是一种特殊的文化因子,蕴含着丰富的哲理,是认识传统聚落特征的分析方法,也是文化符号的集合;③ 景观基因包含了空间定位、载体特征、历史与文化特征等丰富的地理信息。根据前述分析结果,论文从符号化、数据挖掘、谱系分析与空间格局制图等途径系统地探讨了景观基因地理信息特征的理解方法。论文认为:在地理时空大数据与地理服务日益深化发展的背景下,结合GIS原理探讨景观基因的地理信息特征对于延伸地理信息科学的内涵,深化传统聚落的地学认识,促进人文GIS的发展具有积极的意义,今后应该继续加强相关方法探索。 相似文献
8.
针对出租车运营过程缺少路径优化指导造成运营能力分布不均、空载率高的问题,本文以成都市安装有GPS设备的出租车所采集的轨迹数据为研究对象,以提高出租车效益为目标,采用了一种基于网格的出租车载客热点聚类算法,通过对出租车GPS轨迹数据进行处理和聚类分析,充分挖掘出租车载客热点区域,从而为出租车的运营者和管理者提供信息决策服务。 相似文献
9.
10.
出租车轨迹数据挖掘进展 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。 相似文献