融合全局和局部特征的建筑物形状智能分类方法

深度学习方法支持下的建筑物形状认知成为地图制图等领域研究的热点,利用深度学习的特征挖掘能力,可以提取形状的嵌入表示,支撑制图综合、空间查询等应用场景。本文以建筑物数据为例,构建了一种融合全局特征和图节点特征的建筑物形状分类的图谱卷积神经网络模型。首先,在建筑物加权图基础上分别以建筑物4个宏观形状特征、边界顶点的多阶局部和区域结构特征生成形状的融合描述;然后,利用图谱卷积神经网络提取多层次形状信息,通过融合不同层的图表示结果生成特征编码用于形状分类。试验结果表明,相较对比方法,本文方法能够更有效地区分不同建筑物的形状类别,且生成的特征编码具有良好的形状区分度。

一种基于邻近图的植被面要素合并方法

植被面要素合并是面要素制图综合的重要内容。针对现有面要素合并方法在合并过程中缺乏有效邻近关系表达和指导的问题,提出一种基于邻近图的植被面要素邻近关系表达和合并方法。首先,将植被面要素的邻近关系定义为3种类型,制定不同类型邻近关系的探测策略,其次,以节点和链接的形式实现植被面要素邻近关系的图表达,通过邻近图搜索获取邻近群组,最后,对邻近群组执行相对应的合并算法实现植被面要素合并。实验结果表明,邻近图可以正确表达植被面要素之间的邻近关系,有效地指导合并过程,提高合并效率。

基于机器学习的多源矢量同名面实体几何不一致性识别和处理方法

针对多源矢量数据融合更新中同名实体之间存在明显几何位置差异,导致几何不一致性识别和处理自动化程度较低的问题,提出一种面向多源矢量同名面实体的几何不一致性识别与处理方法。首先,对几何不一致性的特征分类进行深入分析,通过机器学习方法构建基于同名面实体几何不一致性特征指标的识别模型;然后,引入点集配准算法进行实体位置对齐,进而实现同名面实体的几何一致性处理。试验选取舟山地区多源面状水系数据进行验证。结果表明,该方法几何不一致性识别结果具有较高的准确率,几何一致性处理结果优于现有直接叠置分析的方法,可以有效降低位置误差,提高几何一致性。

多尺度点–线目标拓扑关系不一致性探测方法

不一致性探测对提高多尺度点–线目标拓扑关系一致性处理的科学性和效率具有十分重要的意义。道路和居民地作为基础地理空间数据中两类最重要的地图要素,两类要素之间拓扑关系在不同尺度地理空间数据中的不一致性问题十分突出。本文以同名点状居民地与线状道路为例,研究了多尺度地理空间数据的拓扑关系不一致性问题,提出了基于拓扑距离的多尺度点–线目标拓扑关系不一致性探测方法,并进行了实验验证。研究表明,本文方法识别出的拓扑关系不一致性结果,可以作为不同尺度数据中点–线目标拓扑关系一致性处理的依据。

复杂网络视角下的居民地选取方法

多要素协同综合是制图综合重要的发展方向。针对当前居民地选取方法对道路网与居民地间地理关联性利用不够深入的问题,将居民地与道路网融合为整体,本文提出了一种复杂网络视角下的居民地选取方法。首先,整合居民地与道路网的几何信息、属性信息与拓扑信息,构建以居民地为节点、以交通通达关系为边的含权居民地网络;然后,评价目标居民地在局部网络中的居民地吸引能力与交通流控制能力,并加权求和获得综合重要性;最后,利用距离约束Delaunay三角网进行迭代选取。试验表明,本文方法能够兼顾居民地的密度特征与网络特征,选取结果与道路网结构吻合良好,较好地保持了道路网与居民地的地理关联性。

基于改进变邻域搜索算法的多批次协同任务规划

目的对多批次协同任务进行分析与建模,并研究任务规划的求解算法。方法以车载装备多批次协同执行任务为例,综合考虑时间协同、任务区域协同和补给区域协同约束,以暴露时间最短为目标函数建立模型,并提出一种改进变邻域搜索算法进行求解,该方法根据邻域的优化能力自动调整迭代时选择该邻域的概率。结果仿真结果表明,改进策略在不降低最优解质量的情况下,能够避免标准变邻域搜索算法后期易出现某些邻域长时间无法寻找到最优解的情况,有效提高了算法的效率。结论变邻域搜索算法可以解决多批次任务规划问题,改进后的算法减少了后期对优化能力不强的邻域的搜索次数,有效提升了算法效率。

数字地图制图原理与技术课程思政元素挖掘与实践

以地理信息科学领域的数字地图制图原理与技术课程为例,提出了知识传授、能力培养、思政育人“三位一体”的教学目标,提炼了辩证思维方法、爱国情怀、使命担当、版图意识等课程思政元素,构建了思政典型案例库。教学实践表明,在知识传授中融入课程思政元素不仅可以实现铸魂育人的目标,还可以极大地提高学员主动学习的自觉性和积极性。

基于GIS和AHP的疏散地域选址

人员疏散是战时减少人员伤亡的有效手段,疏散地域又是人员疏散的基础。做好疏散地域选址分析对人员疏散体系建设具有十分重要的意义。对影响疏散地域选址的因素进行了归类和分析;基于GIS和层次分析法建立了一个疏散地域选址模型,并对模型进行了实例应用。该模型的实现大大降低了人为因素对疏散地域选址的影响,增强了疏散地域选址的科学性和合理性。

一种采用不变矩的矢量面目标匹配方法

不变矩作为理想的形状描述子,具有平移、旋转、缩放变换不变的特点。以M.K.HU矩方法为基础,提出一种采用不变矩的矢量面目标匹配方法。该方法以7个矩不变量组成矢量面目标的特征向量,通过度量矢量面目标与候选面目标特征向量之间的欧式距离判定同名实体。对两种不同数据源中水域面目标进行匹配实验,验证该方法的有效性。

基于泛在网信息的城市应急疏散决策研究

实时动态信息对城市应急疏散决策有着至关重要的意义,泛在网的发展使得获取城市实时动态信息变成现实。文中在分析城市应急疏散决策与泛在网特点的基础上,提出基于泛在网信息的城市应急疏散决策,设计基于泛在网的城市应急疏散决策概念模型,模型包含泛在感知层、泛在网络层、数据处理层、应用模型层、决策应用层。

利用地标空间关系约束的点实体匹配方法

针对传统的点实体匹配方法的不足,提出了利用地标空间关系约束的点实体匹配方法。该方法以参考点实体、候选匹配点实体与其邻域内的同名地标之间的空间关系为基础构造距离特征向量和方向特征向量,基于距离特征向量和方向特征向量计算点实体的相似度,进而确定点同名实体。实验结果表明,该方法在点同名实体空间位置偏差较大的情况下依然能够取得很好的效果,验证了该方法的有效性。

城市应急疏散GIS关键模型研究

应急疏散决策直接关系着人员疏散的成败。应急疏散决策过程的定量化、模型化表达是提高疏散决策科学性和合理性的关键。本文通过系统分析城市应急疏散的关键问题,建立了城市应急疏散GIS关键模型,并基于组件技术实现了GIS与城市应急疏散关键模型的无缝集成。试验表明,模型具有较高的可靠性和稳定性,可辅助城市应急疏散决策。

小比例尺多尺度居民地面/面目标几何不一致性探测方法

不一致性探测是多源空间数据集成与融合、空间数据变化检测与更新、多尺度地理信息数据一致性维护的重要环节。居民地作为现实世界中变化最活跃的地理要素之一,其在多尺度地理信息数据库中表现出来的几何不一致性问题十分突出。在分析多尺度居民地面/面目标几何不一致性根源的基础上,将多尺度居民地面/面目标几何不一致分为实体表达状态不一致和实体表达形态不一致。提出了利用实体表达状态差异、空间位置差异、形状差异、大小差异以及面积叠置率探测多尺度同名面状居民地几何不一致性的方法,并给出了具体的实验步骤。实验结果表明,该方法能够识别出不同尺度数据中存在几何不一致性的同名面状居民地,不一致性探测结果可以作为多尺度居民地面/面目标几何一致性处理的依据。

聚焦高阶思维能力培养的毕业实习改革与实践

提出聚焦高阶思维能力培养的毕业实习改革措施,从与用人单位联合开展毕业实习、以问题为导向设计毕业实习内容、以学生为中心创新教学方法和灵活多样的考核方式4个方面探索毕业实习教学模式。实践表明该教学模式能改善毕业实习课堂教学效果,提升学生的问题求解能力、批判性思维能力和创新思维能力,对测绘类专业毕业实习具有借鉴意义。

基于视觉心理感受论的GIS可视化表达研究

可视化表达是人们认识客观地理环境的有效方式,地理信息系统作为人们认识客观地理环境的强有力工具,可以辅助人们进行规划决策,在这一过程中,如何通过可视化的方式传递信息是关键。本文基于视觉心理感受论研究了GIS中的数据采集录入可视化、数据管理可视化、数据质量评估可视化、界面设计可视化、电子地图地图显示可视化、查询分析结果可视化。

“一张图”框架下的城市应急疏散数据融合

为实现不同数学基础、不同数据模型、不同分类分级城市应急疏散数据的综合利用,提出了"一张图"框架下的多源空间数据融合策略,设计了多源空间数据融合框架.研究结果表明:在城市应急疏散"一张图"框架下,城市应急疏散决策的效率和水平得到了显著提高."一张图"框架对城市应急疏散数据融合研究具有一定的参考价值.

基于模型库的城市应急疏散GIS设计与实现

应急疏散是减少突发事件情况下人员伤亡和生命财产损失的重要手段,疏散决策的科学性至关重要,实现应急疏散应用模型与GIS的集成是提高应急疏散决策效率和水平的关键。本文根据城市应急疏散决策需求,设计了突发事件模型库,基于模型库对城市应急疏散GIS进行了设计。以有毒气体泄漏和爆炸为例进行了实验模拟,实验表明在模型库支持下的城市应急疏散GIS的辅助决策功能显著提高。

地理空间数据网络服务体系研究

地理信息服务是地理信息产业从"专业化"发展到"公众化、社会化"的必然,地理空间数据网络服务是开展地理信息服务的基础和前提。本文系统总结了网络环境下地理空间数据服务的特点,即规范化,大众化,多元化,个性化,实时化,动态化;提出了地理空间数据网络服务的关键技术,地理空间数据可用性评价,地理空间数据共享与互操作,地理空间数据网络服务的安全管理。

多源地理空间数据一致性处理研究进展

多源地理空间数据的处理和应用近年来受到广泛关注,多源地理空间数据一致性处理技术是消除多源、异构、多时相、多尺度地理空间数据之间矛盾和问题的关键技术,也是地理空间数据生产和更新的主要手段。本文讨论了多源地理空间数据不一致性产生的原因,从几何、语义、关系3个方面对一致性处理技术的研究进展进行分析和阐述,在此基础上分析地理空间数据一致性处理目前仍存在的问题,对未来的研究重点做出展望。

空间数据融合的框架流程及发展现状研究

在介绍空间数据概念和框架流程的基础上,文章将数据集成、数据匹配和数据融合三个重要环节分别展开,列举了各自的内容、处理方法及研究现状。重点介绍了基于本体的语义集成,线状、面状要素的数据匹配,矢量、栅格数据间的融合处理,以及空间数据基础设施(SDI)。