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本文以考虑地理实体编码在地理空间数据更新中的应用为出发点,对地理实体编码的设计进行了初步研究。通过分析和试验建立了一套统一的编码规则,使之能适应于数据生产中要素的自动编码,并为实现要素快速定位、变化要素自动级联更新等应用创造有利的技术支持。 相似文献
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地缘环境时空分析是对地缘体、地缘关系及地缘结构进行的解析、评价和预测,是把握地缘环境空间特征、关联关系演化规律的重要途径。本文采用文献研究、类比归纳、建模研究等方法,提出地缘环境对象是地理信息世界中对现实地缘环境实体抽象后的数字化表达,地缘环境对象流是对象间物质、信息和能量数据交互过程的总称,与地缘关系间存在映射关系,对地缘环境态势和演化过程具有关键作用。在对地缘环境对象流相关概念和内涵解析的基础上,探讨了地缘环境对象流的数据表达与组织方法,构建了地缘环境分析模型,模型从地缘环境系统构成出发,将地缘环境对象流的分析逻辑和数据模型结合,分别建立地缘环境对象流分析原理的逻辑表达及地缘环境对象化数据组织体系,在数据支持下利用数据分析算法来确定地缘环境对象与地缘关系间的映射函数,实现面向应用场景和具体问题的地缘环境分析。本文对地缘环境分析模型进行了验证,以“印太地区”地缘经济环境分析为例,基于2009—2018年该区域经济水平排位前10的国家经济数据,进行了地缘经济实体特征的抽象、贸易对象流的数据表达与组织、数据分析及地缘关系测度,分析了贸易流的时空变化过程、地缘影响力以及地缘关系群组等,验证了模型在面向具体场景的地缘环境分析中的有效性。 相似文献
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实景三维中国建设应满足自然资源管理与社会经济发展需求,因此需要对基础地理信息产品进行实体化改造,三维模型单体化正是实体化改造的关键环节。本文提出了一种基于CityGML的三维模型单体化方法,首先根据地物实体轮廓的二维矢量面提供的顶点坐标及高程信息,构造墙面、屋顶等多边形平面组成地物的简单三维表达,然后配合渲染到纹理技术（RTT）进行纹理贴图,基于CityGML为每个二维矢量面对应的地物重构出有语义、有LOD层级的三维模型。该方法能够高效地实现三维模型单体化,且成果模型容量小,可满足各种实景三维应用需求。 相似文献
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基于地理实体的面向对象矢量模型设计 总被引：1，自引：0，他引：1
空间数据模型是GIS实现地理空间数据组织、表达、分析、处理和应用的基础。针对基于要素的地理实体矢量描述方法的不足,从地理空间信息一体化管理角度,提出面向对象矢量模型(OOVM),探讨模型体系结构、空间对象的描述方法和空间数据管理模式。该模型利用面向对象的技术,将地理实体抽象为不同的空间对象,并将各空间对象的标识符、属性与方法封装在一起,便于网络环境下地理空间信息的存储和分布式管理。以公司信息管理为例,设计了基于OOVM的分布式空间数据组织过程,为空间数据库的建设和数据共享提供新的方法和思路。 相似文献
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地缘体概念内涵及特征研究 总被引：2，自引：0，他引：2
地缘理论是在地缘政治、地缘经济、地缘文化、地缘科技等研究领域基础上构建的基础理论。地缘体是地缘问题的研究对象,是地缘理论研究的核心内容。论文在综合分析各地缘研究领域基础上,提出并明确了地缘体的概念与内涵,初步建立了地缘体类型体系,分析了地缘体空间、属性和时间等特征,并对地缘体的空间拓扑关系进行了简要描述,为地缘理论的建立奠定了基础。 相似文献
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目前全国多地都在积极推进新型基础测绘试点工作,其中,通过存量地形图数据生产地理实体是一项重要工作内容。本文介绍了地形图数据转换为基础地理实体的原理与主要流程,提出了一种从现有的DWG图和地形图数据库自动化生产地理实体的方法;基于iData数据工厂软件进行了实际数据的生产试验,验证了从地形图提取地理实体的可行性;总结了生产过程中的数据处理步骤和方法,统计了整个过程的自动化效率等详细信息,并分析了影响自动化效率的因素和提高自动化效率的方法,对从存量地形图数据生产地理实体的工作具有一定参考意义。 相似文献
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网络文本蕴含地理实体关系抽取技术,需要高时效、强鲁棒的关键词提取方法。与监督学习方法相比,无监督学习方法能捕获文本的动态变化特征并发现新增的关系类型,因此备受关注。其中,基于频率的关键词提取方法获得广泛研究,然而,网络文本蕴含的地理实体关系分布稀疏,基于频率的方法难以直接应用于地理实体关系的关键词提取。为解决该问题,本文基于公开访问的网络资源,提出一种语境增强的关键词提取方法。首先,基于在线百科和开放的同义词词典,通过语境合并和语义融合创建增强的语境,以降低语境中词语的稀疏性。接着,Domain Frequency和Entropy频率统计方法从增强语境中自动构建一个大规模语料。然后,基于该语料选择词法特征并统计其权值,用于扩大语境中词语间的差异。最后,使用选择的词法特征度量增强语境中词语的重要性,将权值最大的词语作为描述地理实体关系的关键词,并基于大规模真实网络文本开展实验。实验结果表明：对于地理实体关系的关键词识别,本文方法的平均精度为85.5%,比Domain Frequency和Entropy方法分别提高41%和36%;对于新增关键词识别,本文方法的精度达到60.3%。语境增强的关键词提取方法能有效地处理地理实体关系分布的稀疏性,可服务于网络文本蕴含地理实体关系的抽取。 相似文献
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文本数据为地理知识服务提供了海量资源。面向文本数据的地理实体关系抽取是地理知识图谱构建的核心技术,直接影响地理知识推理与服务的质量。由于文本数据不可避免地含有噪声,从文本中抽取的地理实体关系需要质量评价和信息过滤。本文提出一种基于通用知识库的地理实体关系过滤方法,针对已抽取的地理实体关系从中筛选出高质量的结果：先利用“本体知识”、“事实知识”和“同义词知识”构建地理关系知识库,作为信息过滤的参照数据;再基于分布式向量表示模型度量已抽取的地理实体关系与参照数据之间的语义相似性,以提高地理知识图谱的丰度与鲜度。实验结果表明,相比业界流行的“Stanford OpenIE”工具,本文所提出的方法可将置信度区间[0, 0.2]和[0.8, 1]的MSE（Mean Square Error）从59.27%降至3.94%,AUC(Area Under the ROC Curve)从0.51提升至0.89。 相似文献