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大数据时代道路数据来源日益增多,跨数据源的道路选取面临巨大挑战。本文针对数据语义不一致问题,提出一种基于本体知识推理的多源道路选取方法。首先,将1∶5万基本比例尺地形图道路数据作为基础案例,将四维图新导航电子地图和开放街道地图中的道路数据作为试验数据,基于stroke计算道路等级、长度、连通度、接近度、中介度特征项,提取特征项概念并构建本体;然后,从语义特征项和数值特征项两方面计算本体概念相似性,建立基础案例与试验数据间的关联关系;最后,基于本体和语义网规则语言定义本体通用、语义特征、数值特征三类选取规则,实现跨数据源道路选取的过程性知识推理。试验表明,本文方法可基于本体概念相似性度量消除语义差异,同时利用语义网规则语言进行知识推理,可实现多源道路数据向基本比例尺数据的智能选取。 相似文献
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多尺度表达是地理空间数据的重要研究内容之一。本文从地理空间数据管理、地理空间数据尺度变换以及地图多尺度表达3个方面对地理空间数据的多尺度表达研究现状进行归纳和总结,对研究成果进行系统分析与展望。主要分析包括：① 在地理空间数据管理的多尺度数据库与多尺度空间索引方面,多库多版本、一库多版本和一库一版本数据库能够帮助多尺度表达方法构建较好的数据支撑,层次化的多尺度空间索引也是主流的多尺度数据库构建结构。但目前多尺度数据库与多尺度空间索引方法还不具备解决不同层次数据的集成与匹配能力,对不同尺度数据进行实时一致性调整的能力不足;② 在地理空间数据多尺度变换方面,地图自动综合能够较好地与人工智能技术相结合,但由于知识获取的限制,距离实现完全自动综合仍有一段距离;且当前智能化的自动综合研究相关成果主要用于辅助决策,对综合知识的自主学习有待进一步研究;目前多数研究是基于离散的尺度变换模式,对连续尺度变换能力不足;且缺乏强有力的质量控制机制,自动尺度变换结果存在较大的不确定性;③ 在地图多尺度表达方面,地图数据类型多源、种类丰富且使用灵活,多尺度显示的复杂性较高,当前地图可视化对地理信息中隐藏的现象与规律有待进一步挖掘。最后,从智能化自动综合方法、连续多尺度表达模型、深度学习与制图综合及“新”时代多尺度表达等方面对未来发展进行了展望。 相似文献
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