基于城市骨架线网的同名实体关联关系构建原理与方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

同名实体关联关系构建是空间数据匹配的主要目的之一,也是空间数据更新的核心与关键。采用维数变换方法,把2维城市居民地与道路空间统一转化为1维城市骨架线网,并以此为研究对象来构建多源、多尺度城市同名居民地与道路之间的关联关系。主要原理为:对城市骨架线网采用制图综合方法进行化简处理,以降低数据冗余、运算量及所带来的不确定性;在此基础上,对城市骨架线网及其网眼进行等级划分,分别建立城市骨架线网及其其网眼的层次结构模型;进行层次结构模型之间的结构相似性分析,归纳、挖掘城市空间的整体结构类型、形态与分布特征;进行层次结构模型之间的相似性匹配,在避免复杂几何匹配运算的前提下,分别建立同名道路和居民地之间的空间关联关系。期待在城市空间数据维数变换、一体化化简机理、层次结构模型的相似性匹配与分析、道路与居民地关联关系构建等研究上取得原创性研究成果,丰富空间数据匹配与更新的理论与方法。

结项摘要

大比例尺城市地理空间数据在城市建设规划、城市管理、市场供应、城市环境治理与保护等多个方面都具有越来越广泛的应用。城市化的快速发展使得城市建筑物、道路交通等要素的变化周期越来越短,变化程度越来越大,给城市地图空间数据的现势性维护提出了新的挑战,城市地理空间数据面临着繁重和紧迫的周期性更新任务。同名地理实体关联关系构建是数据更新过程中的一项关键技术,快速准确地构建城市地理空间数据中同名实体的关联关系具有重要的理论和实际应用价值。本项目的主要研究内容包括:城市骨架线网的概念模型及构建方法研究;城市骨架线网的简化机理,及其化简强度控制研究;城市骨架线网层次结构模型的构建机理及相似性研究;基于城市骨架线网的城市同名实体关联关系构建与分析。区别于已有的研究方法,本研究对城市空间的空白区域提取骨架线,并把已有道路网融入到骨架线中来,通过构建骨架线与道路网、骨架线与居民地之间的空间关系,并构建骨架线网层次结构模型及其关系传递模型,在骨架线动态化简模型的支撑下,来实现道路网和居民地的联合匹配和各自同名实体关联关系的构建。项目研究中取得的主要成果有:(1)建立了城市骨架线网概念模型,探讨了城市骨架线网的构建范围以及城市空白区域的相关概念,利用约束Delaunay三角网法提取空白区域骨架线进而构建城市骨架线网,类比道路网眼构建城市骨架线网眼并进行分类,详细分析了骨架线网眼构建的优势及意义;(2)提出一种基于自身几何特征的骨架线化简方法,简化了城市骨架线网,同时利用Stroke技术构建了梯次明确的城市骨架线网层次结构模型,实现由高到低等级的层次匹配;(3)借助骨架线网眼建立了道路与居民地之间的关联关系,为同名实体匹配提供了新的参考和约束条件;(4)利用城市骨架线网构建了基于骨架线网眼、基于骨架线傅里叶变换以及基于降维思想的居民地匹配方法;(5)利用城市骨架线网构建了顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法、基于Stroke技术的道路网层次匹配方法、采用层次分析法的道路网整体匹配方法以及提高线要素匹配正确率的动态化简方法;(6)探讨并分析了道路网匹配中同名实体的搜索策略,在保证匹配正确率的基础上提出一种能够提高道路网匹配效率的层次迭代匹配模型,使得同名实体关联关系的建立更为高效。实验表明城市骨架线网的构建提高了城市地图数据同名实体关联关系构建的正确率和效率,为后续城市地图更新提供了技术支持。

项目成果

期刊论文数量(29)
专著数量(1)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
采用层次分析法的道路网整体匹配方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘海龙;钱海忠;王骁;何海威
  • 通讯作者:
    何海威
建筑群多连通直线模式的参数识别方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    巩现勇;武芳;钱海忠;马克楠
  • 通讯作者:
    马克楠
顾及邻域居民地群组相似性的道路网匹配方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱海忠;何海威;陈竞男;胡慧明
  • 通讯作者:
    胡慧明
ID3决策树推理模型及其在道路网选取中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    测绘科学技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱海忠;黄智深;刘海龙;鞠金春
  • 通讯作者:
    鞠金春
多比例尺地图中居民地要素之间的关联关系及其在空间数据更新中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许俊奎;武芳;钱海忠
  • 通讯作者:
    钱海忠

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其他文献

系列比例尺间居民地要素关联关系的建立和维护
  • DOI:
    10.1042/bcj20160287
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许俊奎;武芳;钱海忠;刘宇
  • 通讯作者:
    刘宇
基于极化变换的点群综合几何质量
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《测绘学报》,2005年第4期,361-369页
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱海忠;武 芳;张琳琳;陈 波
  • 通讯作者:
    陈 波
多比例尺地图中居民地要素之间的关联关系及其在空间数据更新中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许俊奎;武芳;钱海忠
  • 通讯作者:
    钱海忠
基于ABTM的城市建筑物合并算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《中国图象图形学报》2005年第10期,1224-1233页
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱海忠;武 芳;谭 笑;邓红艳
  • 通讯作者:
    邓红艳
基于降维技术的建筑物综合几何质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《中国图象图形学报》2007年第5期,927-934页
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱海忠;武 芳;葛 磊;王家耀
  • 通讯作者:
    王家耀

其他文献

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钱海忠的其他基金

自动综合增强多尺度数据匹配正确率的方法
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    51 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于案例学习的智能化制图综合方法研究
  • 批准号:
    41571442
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于制图综合链的自动综合过程控制研究
  • 批准号:
    40701157
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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