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大尺度自然地理实体边界智能化提取方法——以大别山为例
1
作者
杨涵珺
孙敏
+1 位作者
楼夏寅
杨仕浩
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期673-681,共9页
为了解决语义明确但空间位置与分布范围并不明确的自然地理实体(PGO)在地图中的分布范围或边界表达问题,提出一种PGO边界的智能化提取方法。首先利用给定的语义词,自动搜索网络地图大数据;接着在顾及PGO的连续空间分布特性基础上,运用...
为了解决语义明确但空间位置与分布范围并不明确的自然地理实体(PGO)在地图中的分布范围或边界表达问题,提出一种PGO边界的智能化提取方法。首先利用给定的语义词,自动搜索网络地图大数据;接着在顾及PGO的连续空间分布特性基础上,运用空间聚类算法确定PGO的大致范围;然后利用PGO的几何特征(如山地的起伏变化),运用特征识别算法,进一步确定自然实体的分布范围和边界。考虑到此类实体的复杂性,仅以山地(大别山)为例进行实证研究,验证所提方法的有效性。
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关键词
大尺度自然地理实体
地图大数据
智能化提取
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题名
大尺度自然地理实体边界智能化提取方法——以大别山为例
1
作者
杨涵珺
孙敏
楼夏寅
杨仕浩
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期673-681,共9页
基金
内蒙古自治区科技重大专项(201701B)资助。
文摘
为了解决语义明确但空间位置与分布范围并不明确的自然地理实体(PGO)在地图中的分布范围或边界表达问题,提出一种PGO边界的智能化提取方法。首先利用给定的语义词,自动搜索网络地图大数据;接着在顾及PGO的连续空间分布特性基础上,运用空间聚类算法确定PGO的大致范围;然后利用PGO的几何特征(如山地的起伏变化),运用特征识别算法,进一步确定自然实体的分布范围和边界。考虑到此类实体的复杂性,仅以山地(大别山)为例进行实证研究,验证所提方法的有效性。
关键词
大尺度自然地理实体
地图大数据
智能化提取
Keywords
large-scale physical geographical objects
map big data
intelligent extraction
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
P90 [天文地球—自然地理学]
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
大尺度自然地理实体边界智能化提取方法——以大别山为例
杨涵珺
孙敏
楼夏寅
杨仕浩
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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