基于Android的POI更新采集方法

更新采集是保持POI生命力的重要工作。基于Android开展实时定位、快速采集、可视化表达等POI的采集与更新技术方法研究,目标是实现POI可视化外业采集,一体化的POI数据建库,多时序的POI管理,全生命周期的数据管理,实时的POI数据发布。     

基于天地图的POI数据采集系统设计与实现

针对传统POI数据采集方式成本高,更新缓慢,属性信息不完整等问题,分析天地图提供的地理信息服务和编程接口,结合网络开发技术提出了基于天地图的POI数据采集思路,开发了原型系统,实现了POI数据的采集与动态更新,对保障POI数据现势性、正确性和完整性具有参考意义。     

兴趣点综合相似度计算方法及应用研究

针对POI数据的匹配更新工作成为目前各大地理信息服务平台亟需解决的问题,该文通过对POI数据的名称、地址及经纬度等主要属性的研究,提出了一种基于多属性综合相似度计算的同名POI实体识别的方法,能够有效解决多源POI数据的匹配更新慢及准确率低的难题.实验证明,相比于传统的文本相似度匹配方法,提高了POI数据的同名实体识别效率及精度.     

基于微博位置签到数据的POI更新方法

POI的现势性对于位置服务至关重要,但传统人工实地调查效率低,现势性无法满足需求。以当前用户参与数众多的微博社交网络为数据平台,提出了一种基于微博位置签到数据的POI更新方法。首先,对微博位置签到数据进行预处理,剔除语义与空间位置不一致的噪声点,在此基础上提出一种基于RANSAC算法的位置签到数据集地理配准方法,实现位置签到数据与已有地理数据库的可靠配准;然后,将位置签到数据集与已有POI数据库进行空间分析与匹配建模,对匹配不成功的位置签到数据进行有效性验证,提取有效新增数据入库用以更新POI;最后,以武汉市的街旁网位置签到数据进行POI更新实验,能够有效地发现新增POI和消失POI,为POI快速高效更新提供了全新的方式。     

基于POI的基础地理信息数据库点状要素更新方法研究

近年来,我国国民经济建设与社会发展对基础地理信息数据的时效性和多元化需求日益迫切。与此同时,随着互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与测绘地理信息技术的融合,传统以数据库为更新对象、以年为更新周期的批次化动态更新,将逐步发展为以地理要素为更新对象、以天为更新周期的应需实时动态变化检测[1]。本文选取互联网地图大数据中较为典型的POI数据为重点研究对象,提出了基于POI的基础地理信息数据库点状要素更新方法,为基础地理信息数据实时动态更新提供了新思路。     

基于栅格基本图的POI数据更新方法研究

提出一种基于基本图标准图幅的POI数据更新方法,以压缩的栅格基本图为地理背景,采用ArcGIS Engine组件开发,实现录入、检查、更新和管理POI数据的功能.     

基于分词的天地图福建多源POI重复检测方法

分析了天地图·福建多源兴趣点融合更新存在的问题,在考虑小范围POI名称的特点和作业人员采集习惯的基础上,利用分词技术,提出一种改进的POI重复检测方法,开发重复检测辅助工具。该工具应用于天地图·福建的POI融合更新工作中,有效提高了POI重复检测的准确度和数据更新的效率。     

深网POI信息获取与一致性处理方法研究

<正>兴趣点(point of interest,POI)是地理信息服务的重要形式。互联网上的POI信息大多位于深网网络(deep web)中,其数据量极其庞大。随着互联网技术与应用的快速普及和地理信息服务的深入发展,POI信息资源规模不断增长、更新更为频繁,充分挖掘深网网络中蕴含的POI数据,对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。当前,通用搜索引擎和普通深网爬行方法难以有效获取深网POI数据,来源于不同网站的POI信息也存在     

“天地图·江苏”电子地图数据建设

基于"天地图·江苏"的数据基础,详细阐述"天地图.江苏"电子地图数据建设流程,主要包括POI数据集建设、线划电子地图数据集建设、DOM数据集建设、瓦片数据集建设及标准体系建设与质量控制。通过实践形成一套电子地图生产方案及标准体系,为后期建立电子地图数据库,实现动态增量更新以及版本管理打下技术基础。     

多源异构POI融合方法及应用

针对不同来源的POI在数据格式、坐标参考、属性结构等方面存在差异的问题,提出了一种多源异构POI的融合方法。该方法首先将经过实测并质检的公开版地图数据做成一个母库;然后将其他来源的POI数据经过坐标统一后与母库进行空间位置和门址等属性信息的比对,将母库中没有的POI数据融合进去,最终形成内容规整、信息量丰富的POI融合库;最后进行基于空间约束关系的门址挂接,即使每一个POI点与对应的门牌建立关联关系,提升POI库的应用途径。试验结果表明,该方法能够实现多源POI数据的高效融合,与门址进行挂接后,可满足日益增加的LBS和基于地图的"点式"服务（即Location Point）的需求。     

多比例尺电子地图中基于线性道路的POI抽稀

基于电子地图中POI表现出多尺度、数量大、分布特征多样等特点,针对POI沿道路线的分布特征,在考虑POI数据重要性权重的情况下,采用距离阈值抽稀POI,通过实例数据验证多比例尺条件下方案的可行性,达到POI数据实用性与简洁性的双重标准。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。     

顾及地址语义和地理空间特征的多源POI位置融合

多源POI位置融合是实现地理空间数据匹配融合的关键技术之一。然而,由于不同POI数据源之间位置编码的差异及定位误差,导致位置融合更加困难。本文提出了一种顾及地址语义和地理空间特征的多源POI位置融合方法。首先,通过TextRCNN和图注意力网络提取地址属性的语义特征;然后,使用多层感知机提取位置属性的地理空间特征;最后,基于自注意力机制通过特征聚合实现多源POI位置融合,并对成都市百度地图、腾讯地图和高德地图的POI数据进行试验验证。结果表明,该方法显著优于现有方法,平均位置融合精度优于12 m。     

基于众包模式的POI数据采集方案研究

针对小城市(镇)POI数量的高速扩张以及传统采集方式的滞后,提出基于众包模式的POI数据采集思路,并以POI属性及分类为依据,对众包中的任务设计、分配以及质量控制提出具体方案。     

地理信息公共服务平台更新运维体系建设研究

以数字东莞为例,通过对地理信息公共服务平台现运行体系架构现状、平台数据现状、数据需求情况、平台应用情况、数据更新运维需求等方面进行论述分析,指出平台运行现状和存在问题。分别从矢栅数据更新、地名POI数据更新、地理实体数据生产更新、路网数据更新、应用专题数据更新、新基准数据生产发布阶段进行数据更新发布、分析,同时从平台功能完善开发和平台软硬件环境运维优化等方面进行详细研究及论述。通过具体实践验证,初步形成了一套科学完备的公共服务平台数据更新和功能维护体系,为东莞市公共服务平台持续高效应用、稳定运行提供参考和解决思路。     

基于POI大数据与土地利用数据协同的小尺度区域GDP空间化方法

针对小尺度区域难以准确获取空间完整、时间连续的经济格网数据问题.以广西南宁市为例,第一产值基于土地利用数据采用面积权重法建模;第二、三产值基于热点(point of interest,POI)数据空间关系权重建模;最后构建2019年南宁市1 km×1 km的GDP空间化密度图.研究结果表明:①城市POI数据与第二、三产...     

基于内存索引的多源POI重复检测方法研究

分析了POI重复检测的特点及其性能瓶颈,结合Redis内存数据库的特点,设计了基于内存的POI网格索引结构和POI重复检测方法;并基于该算法开发了分区并行处理的POI重复检测工具。与常规的POI重复检测方法相比,该方法可显著提高POI重复检测的效率。     

顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法

针对互联网POI(兴趣点)地址信息中广泛存在的地址要素不完整、文字表达不一致等不规范现象,提出一种顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法,首先对POI信息进行切分提取并逐层匹配地址树模型;然后基于4种位置关系从标准POI库中选出相应集合,作为丰富和修正非标准POI地址要素的候选;最后通过最小粒度地址要素的回溯,实现POI地址信息的快速标准化处理。试验表明该方法可以获得较高的准确率,尤其适用于在互联网数据环境中的POI地址信息标准化。     

利用手机定位数据的用户特征挖掘

手机定位数据已经逐渐成为一类新兴的空间数据,可用于分析个体或大规模区域内群体的活动特征,服务于基于位置的服务和城市及交通规划等。提出了一种基于手机定位数据,结合区域内兴趣点(POI)、房产价格等,利用空间聚类及语义分析等手段,对用户特征进行分析和挖掘的方法。首先采用DBSCAN方法提取用户重点活动区域;其次,根据用户的活动规律假设对活动区域进行类别标注;最后引入自然语言处理方法对POI和楼盘描述信息进行词频分析。并结合区域内POI类别和房价信息推断用户可能的偏好特征及收入或消费能力等特征,对用户一个月的手机定位数据进行挖掘分析。结果表明,该方法对用户重点活动区域及个体喜好特征等能够进行较为有效的挖掘。     

基于Delaunay三角剖分的多尺度POI提取技术研究与实现

简要概括了电子地图图面表达中多尺度POI分布的重要性,分析了Delaunay三角剖分算法和POI分级原则,提出了基于Delaunay三角剖分增量算法,添加三角网面积、边长及POI权重作为约束条件的多尺度POI提取技术,并在多城市电子地图制作中实践,验证了该方法的可行性。