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摘要:
以深度学习为代表的人工智能技术为制图综合智能化水平的提升创造了有力的条件.然而,智能学习模型的应用依赖高质量的样本数据,目前还缺乏适宜制图综合知识学习的案例数据集.以不同比例尺居民地要素综合为例,深入探讨服务于智能化制图综合的样本数据采集建库方法.主要工作包括:依据地图数据组织特点和制图综合过程决策需求,提出了区分特征型案例和变换型案例的样本数据组织体系以及相关的数据结构设计;基于通用GIS平台设计了样本数据采集与管理系统,形成对样本数据采集、存储、修正、更新等全链条的管理维护框架.本研究是针对图形表达的地图要素如何构建案例数据集的有益探索,对推动以制图综合为代表的复杂地图空间知识学习具有积极意义.
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文献信息
篇名 面向居民地要素智能化综合的样本库构建
来源期刊 测绘科学技术学报 学科
关键词 制图综合 机器学习 居民地 样本分类 样本库设计
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 地图制图学与地理信息工程|Cartography and Geographic Information Engineering
研究方向 页码范围 430-434
页数 5页 分类号 P208
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6338.2021.04.017
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
制图综合
机器学习
居民地
样本分类
样本库设计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学技术学报
双月刊
1673-6338
41-1385/P
大16开
河南省郑州市陇海中路66号
36-391
1984
chi
出版文献量(篇)
2536
总下载数(次)
9
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