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1.
泛地图学理论研究框架 总被引:1,自引:0,他引:1
信息与通信技术的快速发展带动人类进入地理空间、人文社会空间和信息空间相融合的三元空间。地图制图的目的、人员、对象和环境等均发生巨大变化,地图的类型、空间对象、表达维度、地图角色等呈现出显著泛化特征,现有地图学理论无法引领和指导当代的地图实践。地图学理论亟待"突围"。从地图学研究的角度出发,重新梳理泛地图的对象空间理论、表达维度模型,以及表达机制与方法,构建适应新环境背景,满足地图新视角、新思维、新制图需求的泛地图学理论框架,以适应地图学在新时期发展的需要。 相似文献
2.
3.
渐进传输被认为是解决目前海量空间数据传输与实时用户体验之间矛盾的有效方法。栅格数据渐进传输的相关研究比较成熟,但矢量数据的渐进传输理论和技术还存在问题。为了推进矢量数据渐进传输的相关研究,该文对与矢量数据渐进传输密切相关的二维矢量数据、三维表面模型两种数据的多分辨率表达和渐进传输的研究现状进行归纳与总结,指出相关研究的发展方向,为海量空间数据适用于分布式网络传输提供参考依据。 相似文献
4.
本博士论文在前人构建的陆面水文过程模型TOPX和区域气候模式RIEMS的耦合模式的框架基础上,针对耦合模式中RIEMS对降水和蒸散发的模拟精度较低,RIEMS和TOPX模式之间尺度不匹配等几个核心问题进行了深入细致的研究:对天气雷达资料的定量估测降水方面的研究获得了对沂沭河流域最佳的Z-R关系,并通过雷达雨量计联合校正法得到较高精度的面降雨量;采用集合卡尔曼滤波同化算法对雷达反演的面雨量及区域气候模式RIEMS的降水输出进行了数据同化方案研究,获得了更好的降水模拟效果;在RIEMS和水文模型TOPX构成的耦合模型中加入同化方案,实现了流域降水的实例模拟研究,结果表明使用同化方案明显改善了水文模拟效果。 相似文献
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6.
7.
信息通信时代促生地图的对象空间与表达空间发生了巨大变化,地图可视化理论面临空前挑战。针对泛地图的表达特点,构建泛地图可视化维度体系,给出了三元空间下泛地图可视化的研究框架,分析了泛地图可视化维度的层次、类型和特征,以具体的表达手段、状态、读图者视角、可视范围、变形、空间变换、空间参考等11个维度解构三元空间下的泛地图可视化模型,详细列出了其中6个可视化维度,并以迁徙地图、虚拟地图为例,分析不同维度组合下的泛地图可视化特征,拓展现有地图学理论框架。 相似文献
8.
面向汉语的自然语言路径描述方法 总被引:2,自引:1,他引:1
自然语言路径描述是运用日常生活中人们习惯的语言方式和思维方式来表达路径信息的。而可视化描述和自然语言描述相结合,可以使电子地图向用户提供图文并茂的路径查询服务。目前,电子地图在移动设备和Internet日益普及,自然语言路径描述成为电子地图大众化和人性化服务的重要标志之一。因此,路径描述中需要重点解决空间关系的自然语言描述问题。自然语言中空间关系描述的语言特征与心理学和认知语言学有着非常密切的关系。本文描述了针对汉语的路径描述词汇库的结构与内容,并根据汉语特点设计了路径描述的单元和复合句法模式,以解决词汇受限和句法模式单一的问题,提出了道路名称、沿途标志性地物和方向判断等路径描述补充信息的获取方法,以增加路径描述的可理解性。并以南京市电子地图为例,开发了电子地图查询原型系统。该系统能够在地图上可视化显示最短路径的同时,自动生成该路径的自然语言描述。 相似文献
9.
GML在中国的研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
凭借其开放和可自我描述的格式体系、完善丰富的空间数据表达技术、灵活多变的应用模式生成方法,经过短短几年时间的发展,GML迅速在空间数据的建模、传输与交换、集成与共享和空间互操作等诸多G IS研究与应用方向中发挥着重要作用。本文从国内与GML相关的研究课题、博、硕士学位论文和公开发表的核心期刊中文论文等几个方面,深入分析了GML在中国的研究进展,并就GML规范研究、GML技术研究和GML应用研究三个方面提出了国内GML研究与应用面临的挑战、急需解决的问题。研究结果表明:目前国内形成了众多特色鲜明和高水准的GML研究团队与研究成果,但随着GML研究与应用的逐步开展,国内GML低水平重复性研究工作的弊端也日益暴露出来。因此,丰富与完善GML规范,深化GML技术研究,建立多层次的GML应用技术模式,开展基于GML的空间服务应用,发展GML软件工具,积极参与GML国际规范的修订,将是未来我国研究人员开展GML研究工作的重点。 相似文献
10.
为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点(即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征),同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。 相似文献