本体驱动的土地利用数据综合与语义相似度研究

"基于本体的土地利用数据综合研究 (2010年)，论文，工程技术" 本文探讨了如何利用本体理论进行土地利用数据的综合研究，以提高土地利用特征的反映和概括能力。作者提出了一个基于土地利用类型的语义相似度计算模型，该模型旨在处理土地利用数据的空间邻近性和语义邻近性。在土地利用数据的综合过程中，本体语义相似度用于指导图斑的融合，采用加权骨架线剖分方法，更准确地模拟人的认知特性。 首先，文章介绍了土地利用数据的特点，它通常表现为多边形类型，覆盖全面且无重叠或缝隙，同时具有层次化的语义结构。在数据综合时，需要考虑语义、图形和空间关系三方面的因素。其中，语义综合是关键，特别是语义邻近分析，这是土地利用数据综合的独特之处。 本体在信息科学中用于构建概念体系，促进信息共享和理解。在土地利用领域，本体可以为语义分析提供强有力的支持。然而，关于土地利用本体的研究相对较少。作者提出了一种新的方法，即基于本体的土地利用类型语义相似度计算模型。 在模型构建中，土地利用类型的语义本体分为描述实体类型和组织实体类型两部分。描述实体类型详细定义了土地利用类型的名称、定义、语义关系、属性和性质；组织实体类型则关注如何组织这些信息，形成一个有序的逻辑框架。 模型的核心在于计算土地利用类型的语义相似度。通过考虑空间邻近性和语义邻近性，可以更好地融合不同图斑，实现数据的综合。在此过程中，加权骨架线剖分技术被用来处理图斑边界，确保融合过程的合理性。这种方法充分考虑了人类的认知特性，使得综合结果更符合人的理解和解释。 最后，通过实际案例，作者验证了所提方法的有效性，证明了基于本体的土地利用数据综合方法在反映和概括土地利用特征上的优势。这种方法对于土地管理、城市规划和环境分析等领域具有重要的实践意义，有助于提升土地利用数据的分析质量和决策支持能力。