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空间分布模式是否保持一致是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出了一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过莫兰指数(Moran’s I)计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用莫兰(Moran)散点图和空间关联的局部指标(local indicators of spatial association,LISA)集聚图相结合的方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,所提方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好地对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行了评价。认知实验结果符合人类认知,表明所提方法切实有效。 相似文献
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<正>地图综合是地图数据生产的核心环节,一直以来都是地图学科的难点问题。本文针对地图综合智能化和自动化程度不高的现状与土地利用数据综合的工程需求,应用智能体技术对地图综合过程进行建模分析以提高其自动化和智能化程度,以土地利用图斑多边形数据为例进行试验以提高土地利用数据综合的效率。全文主要包括以下内容。(1)对数字技术下的地图综合概念、类型、专家系统和智能体技术的应用进行了现状分析并提出观点:地图 相似文献
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针对土地利用数据综合中图斑的化简处理这一复杂问题,把智能体技术引入到土地利用图斑的处理,建立了土地利用图斑综合的多智能体系统,包括系统的知识库、状态诊断、上下文环境探测、智能决策过程以及土地利用图斑智能体的动作执行和运行结果评价,并通过实际生产进行检验. 相似文献
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