地图自动综合质量评估模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2009-11

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787030257437

丛书系列:

图书标签:

• 地图学
• 自动综合
• 质量评估
• 模型
• GIS
• 空间数据
• 遥感
• 算法
• 计算机科学
• 地理信息系统

《地图自动综合质量评估模型》是一本专注于地图数据自动化质量评价的深度研究著作。本书旨在解决传统地图质量评估过程中效率低下、主观性强以及难以覆盖全面性的难题，提出了一套系统性的、基于机器学习和人工智能的地图综合质量评估框架。 全书围绕“自动综合质量评估”这一核心理念展开，从理论基础、模型构建、算法设计到实际应用，进行了详细的阐述和论证。 第一部分：理论基础与研究背景 本部分首先深入探讨了地图质量的内涵与外延，梳理了地图质量评估的现有方法和技术，分析了传统评估方法的局限性，为后续研究奠定了坚实的理论基础。接着，详细介绍了地图数据在不同领域的应用场景，如地理信息系统（GIS）、导航、遥感影像处理、城市规划等，强调了高质量地图数据对于这些应用的关键作用，从而突显了发展自动综合质量评估模型的必要性和紧迫性。同时，本部分还对相关的数学模型、统计学原理以及人工智能领域的前沿进展进行了回顾，特别是与地图质量评估密切相关的机器学习算法（如监督学习、无监督学习、深度学习）和评价指标体系（如精度、完整性、一致性、时效性、逻辑性）进行了梳理和介绍。 第二部分：地图综合质量评估模型的构建 这部分是本书的核心内容。作者首先提出了一个多维度、多层次的地图质量评价指标体系，该体系不仅涵盖了传统的几何精度、属性精度、拓扑关系，还进一步拓展了数据的时效性、更新频率、地理逻辑性、信息表达的清晰度和用户体验等更为全面的质量维度。 在此基础上，本书详细阐述了如何构建一个“自动综合”的评估模型。作者提出采用“特征提取”与“模型学习”相结合的策略。在特征提取阶段，针对不同类型的地图数据（如矢量数据、栅格数据、文本描述等），设计了多种自动化特征提取方法。例如，针对矢量数据的拓扑关系，可以利用图论算法进行检查；针对属性数据的逻辑性，可以设计规则或模式匹配算法；针对文本描述的准确性，则可以利用自然语言处理（NLP）技术进行分析。 在模型学习阶段，本书重点介绍了如何利用机器学习和深度学习技术来实现对地图质量的自动评估。作者详细讲解了如何针对不同质量维度选择和优化相应的机器学习模型。例如，对于精度评估，可以采用基于支持向量机（SVM）或神经网络的模型；对于完整性评估，可以利用聚类算法或异常检测算法；对于时效性评估，则可能需要结合时间序列分析和数据挖掘技术。 特别值得一提的是，本书还重点研究了“综合评估”的实现方法。这涉及到如何将多个单一维度的评估结果进行有效的融合，形成一个统一的、可量化的综合质量评分。作者提出了几种不同的融合策略，包括基于权重平均的方法、基于贝 गुंतवणूक模型的方法以及基于深度学习的端到端评价模型。这些模型能够根据数据的内在特征和用户设定的优先级，动态地调整不同质量维度的重要性，从而实现更加精准和智能的综合评估。 第三部分：关键技术与算法实现 本部分深入剖析了模型构建中涉及的关键技术和算法实现细节。作者不仅讲解了传统机器学习算法在地图质量评估中的应用，如决策树、随机森林、梯度提升机等，更着重介绍了深度学习技术在此领域的突破性应用。例如，利用卷积神经网络（CNN）进行地图特征的自动提取和识别，如道路的完整性、建筑物的覆盖情况等；利用循环神经网络（RNN）或Transformer模型处理时空序列数据，评估地图的更新频率和时效性；利用图神经网络（GNN）对地图的拓扑结构和空间关系进行建模，评估其逻辑一致性。 本书还详细介绍了如何构建大规模、高质量的地图质量评估数据集，以及如何进行有效的模型训练和验证。这包括数据预处理、特征工程、超参数调优、模型评估指标的选择（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）以及如何处理数据不平衡等问题。 此外，针对地图数据的异构性，本书还探讨了如何构建跨模态的评估模型，即如何将不同来源、不同类型、不同格式的地图数据进行整合，并对其进行统一的质量评估。例如，结合遥感影像、街景图片、POI（兴趣点）数据和文本描述信息，共同评估某一区域地图的准确性和丰富度。 第四部分：模型在实际场景中的应用与案例分析 在这一部分，本书将理论和技术落到实处，展示了地图自动综合质量评估模型在多个实际场景中的应用。这包括： 地理信息系统（GIS）平台：如何利用该模型对GIS数据库中的地图数据进行自动化质量检查和更新，提高数据服务的可靠性。 自动驾驶与导航：如何利用该模型对导航地图数据的实时质量进行评估，确保自动驾驶车辆的安全性和效率。 智慧城市建设：如何利用该模型对城市各类地理空间数据进行综合质量评价，为城市规划、交通管理、应急响应等提供高精度的数据支持。 地图众包与众源数据：如何利用该模型对用户贡献的地图数据进行自动化的质量筛查和整合，提高众源地图数据的可用性。 书中通过详实的案例分析，展示了模型在实际应用中取得的显著成效，如评估精度的提升、评估效率的成倍提高、评估主观性的降低等，并对不同场景下的模型优化策略进行了探讨。 第五部分：未来展望与挑战 最后，本书对地图自动综合质量评估模型的未来发展趋势进行了展望。作者指出了当前模型在处理复杂空间关系、理解语义信息、应对海量异构数据以及模型的可解释性等方面仍然面临的挑战。同时，也探讨了未来可能的研究方向，如结合增强学习优化评估策略、开发更通用的跨领域评估模型、利用联邦学习技术保护数据隐私等。 《地图自动综合质量评估模型》是一本集理论研究、技术创新与实践应用为一体的专业著作，对于从事地图测绘、地理信息科学、人工智能、遥感科学以及相关应用领域的科研人员、工程师和从业者具有重要的参考价值和指导意义。它不仅为地图质量评估提供了一种全新的、高效的解决方案，也为未来智能化地图生产和服务的发展指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆