CN104794151A - 一种基于协同标绘技术的空间知识服务***建设方法 - Google Patents
一种基于协同标绘技术的空间知识服务***建设方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明基于全球动态异构空间信息协同标绘与空间知识服务***，以协同标绘平台获取的标绘数据为基础，搜集非洲海量相关异构空间信息，通过数据整合、知识推理生成标绘知识库，基于标绘知识库，采取数据挖掘和热点图文关联等手段，建立知识模型，开展以“华人在非遇袭”、“中非国际合作”、“非洲旅游”等为主题的知识服务，以热点图文生成、网络地图日记等形式，对热点区域信息进行可视化表达，并建立知识库(存储数据)，最终实现基于协同标绘技术的非洲空间知识服务***，为公众、政府等相关用户提供空间信息主动服务。
Description
技术领域
本发明基于全球动态异构空间信息协同标绘与空间知识服务***，搜集非洲海量相关异构空间信息，通过数据整合、知识推理，对热点区域信息进行可视化表达，实现热点图文生成与发布，构建非洲空间知识服务***，属于GIS空间分析应用技术领域，为公众、政府等相关用户提供空间信息主动服务。
背景技术
在信息技术和互联网技术的飞速发展下，人们接触的信息量越来越大。信息服务过程其实就是一种传播信息、交流信息、让信息变得更有价值的过程。而在这一活动过程中采集和提取的信息，并不需要对其中所含的知识内容进行提炼和分析，所以人们通过各种手段检索到的只是数据信息本身而已，并不一定是知识，比如学生在图书馆的书目检索***上检索时，检索结果只有书名和作者，并看不出知识来。信息服务虽然能够提供快速、大量的信息，但是面对杂乱无章、随意性大、各种各样的信息资源，人们很难迅速、准确地定位和获取解决问题的关键知识。
知识服务起源于图书情报与信息服务行业，已经成为许多行业和领域密切关注的热点课题，但是在教育、通信、金融、商业、咨询、健康医疗、中介服务等行业，知识服务是未来发展的必然趋势，各行业均已着手以知识服务为导向进行重新定位和设计。对于知识服务的研究和关注则涉及到图书情报学、产业经济学、计算机科学、管理学、教育学等多个学科领域。从知识服务本身内容看，知识服务应有广义和狭义之分。从广义上讲，知识服务是指一切为用户提供所需知识的服务(包括提供普通知识服务和提供专业知识服务等)；从狭义上讲，知识服务应是指针对用户的专业需求，以解决问题为目标，对相关知识进行搜集、筛选、研究分析并支持应用的一种较深层次的智力服务。
基于协同标绘技术的空间知识服务***将计算机支持协同工作(Computer Supported CooperativeWork，简称CSCW)技术应用到***中，实现多人协同标绘，提高标绘信息的交流。协同应用软件最初设想是用于改进企业的工作流程，提高部门间的协同效应。CSCW技术在生产、医疗、制造、金融和教育领域都得到了广泛的运用。在军事协同标绘应用中，如何建立起高效的、规范化和协作化的参谋标绘业务工作流程，并建立起合理的图上指导作业流程，提升参与协同作战的作战单元之间的协同效果，都会对现代化战争的胜败起到至关重要的影响。如何结合军事参谋人员必会的***标绘的作业原则，将CSCW技术的理念运用到GIS协同标绘过程中，保证多用户协同标绘的效率、交互性和可靠性，是目前的研究热点。GIS协同标绘技术属于GIS技术、CSCW技术、工作流技术、计算机网络技术和计算机图形学等相关技术的融合。
随着新一代互联网技术WEB2.0的诞生和移动互联网技术的发展，目前较为成熟的面向大众的空间知识服务***众多，如国内的腾讯地图、高德地图、百度地图、搜狗地图，国外的谷歌地图、微软Bing地图、雅虎地图、诺基亚HERE地图等，都能在一定的空间知识范围内提供一个空间知识共享与服务平台。目前国内的互联网地图标绘仅限于兴趣点标注上，而且拥有复杂的审核过程；而国外具备更多内容协同标绘功能的还有谷歌地图的Google Map Maker以及被谷歌收购的Waze地图服务。遗憾的是其开放性受到诸多限制，往往用户对网络地图的绘制不能够获得充分的自由。
然而，我国空间知识信息不够丰富，服务水平也停留在较低水平，已经开始制约空间信息社会化应用发展，这就迫切需要我国应进一步加大空间知识挖掘和服务水平。积极推进空间知识在国民经济和社会发展各个领域的应用和公益***，已经成为空间知识服务于国家经济建设和社会发展的必然要求。通过开展全球空间信息关联更新与主动服务***支持下的空间信息分析服务的研发，实现提供空间知识在线服务，不断提高在线服务的质量和服务水平，必将有效促进我国空间信息社会化应用水平和国民社会经济的进步。
发明内容
针对现阶段各行业部门及社会各阶层人群对空间知识服务需求的迫切性，本发明提出了一种基于协同标绘技术的空间知识服务***建设方法。以协同标绘平台获取的标绘数据为基础，通过内容整合生成标绘知识库，基于标绘知识库，采取数据挖掘和热点图文关联等手段，建立知识模型，开展以“华人在非遇袭”、“中非国际合作”、“非洲旅游”等为主题的知识服务，以热点图文生成、网络地图日记等形式，对热点区域信息进行可视化表达，并建立知识库(存储数据)，最终实现基于协同标绘技术的非洲空间知识服务***，为公众、政府等相关用户提供空间信息主动服务。
本发明采用的技术路线如下：
技术实施路线共包括七个部分，分别为：协同标绘、内容整合、空间知识云环境下的存储模型与管理、数据接入、知识挖掘、中间件技术研究和非洲应用示范。具体情况如下：
一、协同标绘
1.标绘内容分类
●图片标绘
●flash标绘
●音频标绘
●文字标绘
2.标绘数据建库
3.基于Multi-Agent的协同标绘模型构建
4.标绘用户管理(权限设置)
●一般用户tb_user
●管理员tb_admin
●分组tb_group
5.构建协同机制
●多用户并发控制
●资源调度
●消息表示
6.构建协同标绘冲突消解机制
二、内容整合
1.标绘知识主题分类
2.构建多尺度空间标绘数据的自组织模型
3.标绘内容的自动/半自动整合
●标绘内容差异性消除
●标绘数据内容整合流程
4.地理信息可视化服务与地图动态发布
5.标绘知识库建库
●标绘知识主题分类编码
●标绘知识库数据库建库
●数据库管理
三、空间知识云环境下的存储模型与管理
1.构建全球海量信息空间信息云环境下的存储模型
2.建设空间知识数据库
●标绘信息库
●规则库
●标绘知识库
●知识服务库
四、数据接入
1.基于虚拟资源池的数据接入技术
●数据传输方式
●基于虚拟资源池的全球动态异构标绘信息的映射
2.标绘知识的自适应/实时显示
●标绘数据显示规则的建立
●标绘数据的实时/准实时显示
五、知识挖掘
1.知识挖掘主题确定
●知识挖掘对象
●知识挖掘主题
●知识挖掘类型
2.本体库、规则库构建
●地名、主题与标绘信息语义关系梳理
●protégé构建面向主题和区域的语义本体库
●基于特征参量语义匹配的空间实体定位与概念精准映射
3.热点信息的挖掘方法
●时空信息的结构化
●空间数据挖掘算法
●热点信息知识挖掘
4.热点图文生成
●时空可视化
●事件、热点目标可视化
六、中间件技术研究
1.构建海量空间信息分析云计算模型
2.高性能空间信息分析与知识服务中间件
七、非洲应用示范
1.应用示范主题确定
●华人在非安全
●中非国际合作
●非洲旅游
2.可视化表达
●协同标绘
●内容整合
●云存储
●数据挖掘
●知识服务可视化表达
技术路线方案示意图如图1所示。
基于协同标绘技术的空间知识服务***建设建立基于协同标绘技术的空间知识服务模式与体系(以非洲为例)，从标绘数据的动态实时/准实时载入、协同标绘、内容整合等，到后续的空间知识挖掘与热点图文生成，将协同标绘与空间知识服务的整个流程具体化；通过引入网络地图日记，将传统的日记与空间信息相结合，再现个人空间足迹；建立了空间知识服务体系，实现了空间知识应用的具体化，为后续的空间知识服务项目提供了依据。技术创新点在于：基于标绘知识库，实现全球标绘信息的动态收集，有助于摆脱以往的标绘信息孤岛效应，增强各个相关的空间信息用户之间协作和沟通的能力，对于深层次挖掘信息，提高空间数据利用率，推动空间数据服务于国民生产生活具有重要意义；将传统搜索引擎成果、标绘数据及空间信息产品综合挖掘，建立相互间的时空关联和双向索引，实现热点数据的挖掘和图文的生成，最终实现标绘数据的空间知识主动服务，改变了传统的空间知识服务模式。
空间知识服务***建设的主要技术难点在于：标绘知识主动服务方式的确定，采用何种方法最终实现数据挖掘，从而达到数据的主动服务；空间知识服务模式与体系的确定，主要包括展示数据的主题和展示方式两个部分。要攻克这些难点，就必须不断地实践与探索，加大时间与人员投入，寻找最佳服务方式、体系等。以满足时下越来越多的行业部门和社会各阶层人群对于空间知识的迫切需求。
可以说，空间信息技术今后必将得到更加广泛地普及，空间知识社会化应用水平会进一步提高，空间知识服务的对象也会从政府部门、行业管理部门、专业用户一直扩展到普通大众。然而，我国空间知识信息不够丰富，服务水平也停留在较低水平，已经开始制约空间信息社会化应用发展，这就迫切需要我国应进一步加大空间知识挖掘和服务水平。积极推进空间知识在国民经济和社会发展各个领域的应用和公益***，已经成为空间知识服务于国家经济建设和社会发展的必然要求。基于协同标绘技术的空间知识服务***建设方法的提出，正好可以针对性地通过开展全球空间信息关联更新与主动服务***支持下的空间信息分析服务的研发，实现提供空间知识在线服务，不断提高在线服务的质量和服务水平，必将有效促进我国空间信息社会化应用水平和国民社会经济的进步。
附图说明
图1是基于协同标绘技术的空间知识服务***建设技术方案路线图；
图2是基于Mult-Agent的协同标绘模型；
图3是内容整合总体流程；
图4是标绘数据内容整合技术流程图；
图5是地理信息可视化服务与地图动态发布流程图；
图6是标绘数据库建库流程图；
图7是空间知识云环境下的存储模型与管理技术路线图；
图8是基于DHT的开放对等云存储技术路线图；
图9是基于虚拟资源池的全球动态异构标绘信息接入技术路线图；
图10是基于虚拟资源池的全球动态异构标绘信息的映射技术路线图；
图11是虚拟资源调度图；
图12是海量空间信息分析云计算中间件技术；
图13是云计算模型图；
图14是消息中间件分类图；
图15是云存储可视化内容图。
具体实施方式
一、协同标绘
1.标绘内容分类
●图片标绘
用户可以在标绘图层上面选择图片标绘，选择相应的图标，图标目前支持的格式有png、jpg、gif等常见的图片格式。
●flash标绘
用户可以在标绘图层上面选择flash标绘，选择相应的flash动画文件，暂支持的格式为swf文件。
●音频标绘
用户可以在标绘图层上面选择音频标绘，选择相应的音频图标，图标目前支持的格式有png、jpg、gif等常见的图片格式。然后可以选择相应的音频并可以上传。
●文字标绘
用户可以在标绘图层上点击要标绘的位置，单击鼠标左键就可以开始文字输入，调好文字的大小，字体，颜色后点击确定就可以保存输入文字信息。
2.标绘数据建库
●图片标绘
表1图片标会数据库表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| ID | id | varchar | 250 | |
| 图标路径 | imagepath | varchar | 500 | |
| HTML标记 | html | varchar | 500 | |
| 经度 | pointx | varchar | 500 | |
| 纬度 | pointy | varchar | 500 | |
| 权限组 | group_id | Int | 11 |
●flash标绘
表2flash标绘数据库表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| ID | id | varchar | 250 | |
| 图标路径 | imagepath | varchar | 500 | |
| HTML标记 | html | varchar | 500 | |
| 经度 | pointx | varchar | 500 | |
| 纬度 | pointy | varchar | 500 | |
| 权限组 | group_id | Int | 11 |
●音频标绘
表3音频标绘数据库表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| ID | id | varchar | 250 | |
| 音频路径 | musicpath | varchar | 500 | |
| HTML标记 | html | varchar | 500 | |
| 经度 | pointx | varchar | 500 | |
| 纬度 | pointy | varchar | 500 | |
| 权限组 | group_id | Int | 11 |
●文字标绘
表4文字标绘数据库表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| ID | id | varchar | 250 | |
| 经度 | pointx | varchar | 500 | |
| 纬度 | pointy | varchar | 500 | |
| 权限组 | group_id | Int | 11 | |
| 文字尺寸 | fontsize | varchar | 50 | |
| 文字颜色 | fontcolor | varchar | 50 |
3.基于Multi-Agent的协同标绘模型
在***标绘里面Multi-Agent占据着重要的地位，用户标绘完的数据有可能是不完整的甚至有可能是错误的数据。但是***要求我们要提供高质量可靠的数据。换句话说，用户标绘完的数据必须要经过各种的验证、筛选、过滤。通过上图不难看出，Multi-Agent给我们提供了强大的规则库，开发者可以选择自定义过滤规则。并且Multi-Agent的自我学习功能解决了规则根据不同的环境动态修改相应的规则。在协同标绘***里面，数据库可能不止一个，所以数据库的并发访问以及高效访问查询数据经常是决定***优劣的重要参照。在Multi-Agent混合模型***里面，这个问题可以得到很好的解决。Multi-agent的异步通信和并发执行特性，使我们面临的问题迎刃而解。
4.标绘用户管理(权限设置)
●一般用户tb_user
表5一般用户信息表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| user_id | user_id | int | 11 | 主键自增 |
| 用户名 | username | varchar | 20 | |
| 密码 | password | varchar | 20 | |
| 邮箱 | varchar | 20 | ||
| 消息 | message | text |
| 性别 | sex | varchar | 2 | |
| 年龄 | age | int | 3 | |
| 地址 | address | varchar | 50 | |
| 用户类型 | userType | int | 2 |
●管理员tb_admin
表6管理员用户信息表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| admin_id | admin_id | int | 11 | 主键自增 |
| 用户名 | username | varchar | 20 | |
| 密码 | password | varchar | 20 | |
| 邮箱 | varchar | 20 | ||
| 消息 | message | text | ||
| 性别 | sex | varchar | 2 | |
| 年龄 | age | int | 3 | |
| 地址 | address | varchar | 50 | |
| 用户类型 | adminType | int | 2 | |
| 是否在线 | flag | varchar | 2 |
●分组tb_group
表7组员信息表
| 名称 | 英文 | 编码 | 长度 | 备注 |
| group_id | group_id | int | 11 | 主键自增 |
| 组名 | groupName | varchar | 20 | |
| 创建者 | groupCreator | int | 11 | |
| 组员 | groupMember | text | ||
| 组描述 | groupDescribe | varchar | 200 | |
| 创建日期 | groupDate | Date | ||
| 组人数 | groupNumber | int | 11 |
5.协同机制
●多用户并发控制
多协同用户进行某项空间信息服务时，由于协同用户分布在不同的地理位置，他们的交互要通过网络实现。理想情况下一个协同用户的操作能够瞬间在多用户的客户端显示出来。采用虚拟资源池以及网络带宽和速度的限制，特别是网格环境下广域网用户的协同，可以有效地解决并发访问的难题。
●资源调度
资源调度实质上是数据上的协同，即标绘信息的显示与更新，由于网格环境中的协同用户分布在不同的地理位置，同一时间不同地点的用户进行着协同标绘，标绘数据的实时显示与更新则是协同机制中不得不考虑的问题，确保用户访问过程中获取最优资源，保证协同标绘的数据的时效性，建立不同尺度下空间标绘数据的显示规则，迅速对客户端的标绘数据进行实时更新，从而达到资源的协同。
●消息表示
在整个***的协同服务进行时，会产生许多不同种类的消息，在消息的转发过程中也存在单播(点对点)和多播(点对多)的方式，在消息的反馈类型上，有的是有反馈的，有的是无反馈的。例如，协作者客户端的登录、获取网格中的资源的请求、一个协作者与另外一个协作者单独交谈等这类消息的发送过程，采用的是单播，有反馈类型的；而在群体协同会议的协同活动中，采用的是多播，无反馈类型。
6.冲突消解
协同标绘冲突消解机制即协同标绘与协同管理的冲突解决机制，包括协同标绘事务的提交与补偿、协同标绘同步以及协同标绘消解等技术，从约束判断和差异比较的角度出发设计冲突检测方案，解决同步编辑与异步处理时的冲突问题。
二、内容整合
1.标绘知识主题分类
标绘知识主题分类依据人们所关心的热点问题，参照目前国内网易、新浪、搜狐等的分类体系，采用主题立类与学科立类相结合的方式，以主题立类为主与以学科立类为辅的分类方式，进行标绘知识的主题划分，为后续的知识服务提供基础的分类保障。
按照主题为主和学科为辅的立类划分、知识产品我们主要分为***类、具体分类如下表所示。
表8绘知识主题划分表
参照中国网络信息分类编写
2.多尺度空间标绘数据自组织模型
基于多尺度空间标绘数据自身所具有的表达特点，结合分幅组织、分区域组织、分要素组织和混合要素组织多重层面，从平面及垂直空间上进行数据的划分，多层次、多角度建立空间标绘数据的多级表达，建立面向全球的层次关联规则的多尺度空间索引，实现多尺度空间标绘数据的自组织。
3.标绘内容的自动/半自动整合
●标绘内容差异性消除
主要思路是：分析不同应用类型标绘数据(文字、图像、声音)的自身特点，进行源数据分析、提取、转换等工作，建立数据整合标准与质量控制体系(容错率和正确率)，突破数据源之间标准的差异以及异常数据控制，实现面向应用的多尺度空间数据整合。其具体实施方案如下：
1)语义差异的消除；
2)时空尺度差异的消除；
3)坐标体系差异的消除；
4)数据精度差异的消除；
5)同名实体表达方式差异的消除。
●标绘数据内容整合流程
1)建立语义本体库、声明本体内映射规则
通过对概念的严格定义和概念之间的关系来确定概念的精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，从而解决语义异构的问题。
2)数据过滤
通过判别分析法、多元判别分析法、logit分析判别方法对数据进行校验，将不符合要求的数据过滤掉、保证下一步数据整合的有效进行。
3)数据转换
通过神经网络分析、聚类分析、层次分析等方法将原始数据信息到目标信息的转换定义进行，也包括数据记录项，以及数据转换目标信息的定义。转换主要是对数据项间进行逻辑运算，生成派生数据项。
4)容错管理
在数据整合过程中的各种规则下数据并不是完全满足规则的、在保证标绘内容的完整性下对不正确数据采取保存、剔除等处理。因此要制度一个容错规则库。容错规则库是一个存放各种格式容错和逻辑容错规则逻辑表。具体原则有：按照数据类划分容错规则、数据主要来源优先原则、接近数据真实性原则。
5)空间拓扑关系整合
空间拓扑关系极为复杂、主要分点与点、线与线、面与面、点与线、线与面的邻接关系、相交关系、相离关系、包含关系和重合关系。
多部门的空间数据整合在一起、可能会带来空间关系的不合逻辑、比如房屋落到了水系里、房屋建到了马路上、房屋建到了城墙上等。因此有必要通过空间拓扑关系的检查和分析、找到这部分不合逻辑的数据、进行纠正、使数据保持逻辑上的合理性。
4.地理信息可视化服务与地图动态发布
将标绘和标绘区域建立R+树索引、实现标绘数据的实时定位和提取；基于XML规范建立标绘数据的可视化发布和实体表达协议；采用Web Service技术、建立标绘数据的可视化和数据服务***。
5.标绘知识库建库
将整合好的标绘数据，按照主题分类进行存储的数据库。标绘知识库建库主要是依据确定好的标绘主题分类编码构建标绘知识库，通过对标绘数据库的数据内容整合之后，进行标准化、规范化处理，再对检校后的数据入库，最后建立统一的管理***对标绘知识数据进行管理。具体操作如下：
●标绘知识主题分类编码
依据一份好的标绘知识主题，对第一类和第二类的数据进行编码，后续的划分依据具体情况确定。
表9标绘知识主题划分表
●标绘知识库数据库建库
参照标绘数据库的组织模式，根据标绘知识库的存储内容完成标绘知识库设计，在Linux平台和PostGreSQL\PostGIS平台下完成数据库建库任务，并对基础空间数据收集与整编成果完成数据入库工作。具体见标绘知识库设计流程图所示。
●数据库管理
数据库管理***主要是对数据进行管理，根据数据库建设和运行任务性质，整个数据库管理的工作流程分为数据存储流程、数据检索服务流程和数据更新维护流程。
三、空间知识云环境下的存储模型与管理
针对知识服务的特点，构建空间知识的云环境下的存储模型，实现应用软件与存储设备相结合，通过应用软件来完成存储设备向存储服务的转变；建立云环境下全球空间知识数据库、多源异构空间数据半自动生成技术，构建“知识与规则”空间数据关系的框架，实现数据的自动更新；利用空间信息共享技术，突破研究海量空间知识云环境下的管理技术，实现多尺度空间数据集成管理、共享与服务。
1.构建全球海量信息空间信息云环境下的存储模型
采用高度可扩展的对等结构，基于DHT(DistributedHashTable、分布式哈希表)的开放对等云环境下的服务***，开展云环境下模型的体系结构、冗余策略、入侵检测、信誉机制等方面的研究，实现海量空间数据的大规模非结构化数据的在线存储、查询、备份等操作。
2.建设空间知识数据库
为方便管理百万级全球动态异构空间信息协同标绘数据以及空间知识服务，采用“文件***+关系数据库”的混合方式来存储和管理地理影像及其元数据，研究基于时空关联规则的空间知识库的建立、信息查询以及信息更新所相关的关键技术，实现海量空间知识信息的高效存储、更新和发布，为全球动态异构空间信息协同标绘数据和空间知识服务提供基础数据支撑。
数据库主要包括标绘信息库、规则库、标绘知识库和知识服务库。
四、数据接入
1.基于虚拟资源池的数据接入技术
建立在标绘数据自组织模型和互操作模型之上，针对不同类型标绘数据的特点，将已存在于分布式数据库中的标绘知识数据(经整合后的标绘数据)，依据数据的存储机制，实现分析、提取和转换等预处理操作，对外提供动态异构标绘信息的快速访问能力，并且将标绘信息快速定位还原显示。具体请参看基于虚拟资源池的全球动态异构标绘信息接入技术路线图。
●数据传输方式
研究数据的传输方式与表现形式，基于网络数据报最终实现数据在互联网上的快速传输。
●基于虚拟资源池的全球动态异构标绘信息的映射
基于网络数据报的传输技术，针对计算资源、I/O资源分布不均衡以及服务器节点存在异构性的特点，采用虚拟资源池和虚拟映射的技术，将每一个服务器按照其处理能力计算资源数量，并将计算出的资源加入资源池中，进行统一的分配与调度，从而实现异构环境下混合负载的均衡分布，从而保证数据的快速传输。
2.标绘知识的自适应/实时显示
基于LOD、影像金字塔和GIS符号化，建立不同尺度下空间标绘数据的显示规则，突破标绘数据的自适应显示技术，实现多尺度下的标绘数据的实时/准实时显示。
●标绘数据显示规则的建立
引入层次细节简化LOD(Level of Detail)思想，对地图数据进行分层处理：参考数字地图要素的分级规范，根据要素的重要程度将不同比例尺地图中的要素划分为不同的显示级，即给地图中的每种要素添加一个LOD参数，记录了要素的显示级别，即当开窗放大到什么程度时才将该要素显示出来。在显示器上需要全图显示时，只显示最重要和需要的要素，当一级级逐步放大或再进行缩小显示时，就可以根据当前的放大率和要素的LOD参数来逐级显示各种不同的要素。
●标绘数据的实时/准实时显示
结合平台建立的全球范围内数掘的影像金字塔及LOD的层次显示，制定不同尺度下标绘信息的显示规则，以保证标绘信息显示的详细程度。在确定在当前比例尺调入何种标绘数据之后，再根据需要调用的具体某一区域的数据块，按照预先建好的数据位置索引和邻接关系，在数据库中快速找到对应的数据，直接将虚拟的资源池中的数据映射到当前比例尺。在影像放大、缩小、漫游的过程中，根据当前窗口显示范围的变化实时更改调用的数据，实现标绘数据的实时/准实时显示。
五、知识挖掘
1.知识挖掘主题确定
●知识挖掘对象
知识挖掘的对象为进行过内容整合的标绘信息，其形式为文字、图形、图像、三维模型等。
●知识挖掘主题
选取“华人在非安全、中非国际合作、非洲旅游”等专题/主题进行展示。
●知识挖掘类型
可以挖掘的基本知识类型有普遍的几何知识、空间分布规律、空间关联规则、空间聚类规则、空间特征规则、空间区分规则、空间演变规则、面向对象的知识等。它们可用特征表、谓词逻辑、产生式规则、语义网络、面向对象方法和可视化等方法表达。
2.本体库、规则库构建
研究空间数据组织的主题分类特征，研究主题和区域与空间信息概念间的语义联系，以一组概念为元素建立主题概念的特征向量，建立主题相应的概念层次关系。按主题分类和区域编码体系构建空间信息领域概念库。
●地名、主题与标绘信息语义关系梳理
特征是现实世界实体的抽象，特征并非孤立地存在，而是相互之间存在关联，我们称之为特征关系(feature relationship)。特征关系一般以不同特征实例之间的关系作为研究对象，并从特征的属、时、空三方面进行考虑，并进一步划分为属性关系、时间关系、空间关系及其组合，如时空关系等。属性关系主要体现为属性多级分类体系中的从属关系、复合关系、概括与分类关系及其他逻辑关系等；时间关系即为时态关系；空间关系包括距离、方位、拓扑关系。
●protégé构建面向主题和区域的语义本体库
通过对概念的严格定义和概念之间的关系来确定概念的精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，从而解决语义异构的问题。利用protégé语义本体建模工具，在建立语义本体库的时候根据术语约束来建立本体中的类、属性、个体。本体构成要素主要包括：个体(实例)、类、属性、关系、函式术语、约束(限制)、规则、公理、事件。
●基于特征参量语义匹配的空间实体定位与概念精准映射
依据空间实体的时、空、属特征参量，采用概念、属性相似度计算，坐标提取与转换等关键技术，实现空间实体与地理对象的空间定位和概念层面的精准语义映射。
3.热点信息的挖掘方法
针对空间数据主题组织和区域分布的特点，基于归纳/泛化学习方法与空间聚类方法等理论，基于主题概念层次关系与领域知识库的相关空间数据的精炼提取，设计基于主题和区域的确定数据可能性和分布的交互模式，研究分布式互联网环境下的多源异构空间数据协同挖掘技术。
●时空信息的结构化
解决标绘信息(自然语言)描述中主题、区域、事件信息的规范化表达方法，地名实体、空间关系、时间信息、非时空属性信息等要素的自动抽取、事件语义关系抽取等关键技术，解决文本中时空信息从非结构化到结构化的转换。
●空间数据挖掘算法
对空间数据进行挖掘，就需要探究相关的算法，具体包括：探测性空间分析方法，空间聚类挖掘方法：K-means算法、模糊集等，空间分类挖掘方法：决策树、贝叶斯模型、神经网络等，空间关联规则挖掘方法：Apriori算法。
●热点信息知识挖掘
基于空间聚类、空间离群点和时序数据挖掘进行热点地区识别和事件发现，进行多尺度空间数据热点目标识别的效果评价，对热点挖掘结果进行可视化表达，基于服务技术实现热点图文生成与发布。
4.热点图文生成
进行数据制图综合、热点图文一体化生成，实现事件信息和热点目标的动态可视化表达。在建立视觉变量、符号库的基础上，可视化的内容包括：
●时空可视化
具体包括：空间信息可视化、时间信息可视化、特征信息可视化；演变过程可视化；时空关系可视化。
●事件、热点目标可视化
具体包括：单个事件可视化；多事件可视化，包括事件之间的相互关系；单热点目标可视化；多热点目标可视化，包括热点目标间的相互关系；事件发展过程和热点目标之间的动态演变可视化。
六、中间件技术研究
基于云平台空间数据库提供的数据模型和空间数据访问接口、设计通用空间分析算法的专用编程模型、形成一套面向云计算的空间分析算法的编程范式。在此基础上、对通用空间分析算法进行改造与升级、实现面向PaaS的算法服务接口；同时研究PaaS层次上云计算基本服务粒度划分方式、云构架OGC标准集成以及面向多种操作***的虚拟机适应性改造技术、通过对通用空间分析算法的云计算改造、实现基于云计算环境的空间分析功能。开展云计算环境下空间分析中间件架构设计以及空间分析云服务中间件管理模式设计、最终实现空间分析云服务中间件。具体参看海量空间信息分析云计算中间件技术图。
1.海量空间信息分析云计算模型构建
基于云计算平台，利用其中的分布式存储机制，设计空间分析中间件在云环境中的模型表达，将复杂的GIS空间分析任务进一步碎片化，实现自定义空间服务聚合，完成变粒度的计算和服务任务。
2.高性能空间信息分析与知识服务中间件
开展云计算环境下空间信息分析服务中间件架构设计，开发面向交互式的空间信息分析功能；设计用户请求服务的交互式界面和使用云的入口，开发用户通过浏览器注册、登录和定制服务的接口和技术流程；研究为遥感云用户分发和取消相应服务的模式以及用户在取得相应的权限后选择或定制服务的方式和途径；研究云计算环境下空间信息分析服务中间件的部署、管理和维护模式及技术；研究用户授权、认证、登录管理机制；开发云***资源的监控和计算模型。最终实现基于云平台的空间信息分析中间件相关服务。
七、非洲应用示范
1.应用示范主题确定
知识服务主题/专题选择应该围绕着当前人们所关心的地域、事件等问题，由于“全球动态异构空间信息协同标绘与空间知识服务”以基于协同标绘技术的非洲空间知识服务***为应用示范，鉴于大家比较关心的热点，选取以下几个专题/主题进行展示：
●华人在非安全
1)绑架：事件名称、时间、地点、人数、伤亡人数、作案动机等；
2)抢劫：时间、地点、遭抢人数、伤亡人数、作案动机等；
3)枪击：事件名称、时间、地点、伤亡人数、作案动机等；
4)敲诈勒索：时间、地点、人数、伤亡人数、作案动机等；
5)……
●中非国际合作
1)部长级会议：时间、地点、议题、参会国家国家/地区数、参会国家国家/地区、参会国家国家/地区元首、参会部长/代表团、参会国际和地区组织、会议内容等；
2)使节活动：时间、地点、议题、国家/地区、人员、活动内容等；
3)地方民间交往：时间、地点、议题、参与国家/地区、机构/人员、活动内容等；
4)经贸合作：时间、地点、参与国家/地区、机构、人员、主题、项目、合作内容等；
5)中非联合研究：时间、地点、参与国家/地区、机构、人员、主题、项目、合作内容等；
6)……
●非洲旅游
1)景点介绍：景点名称、所属国家/地区、推荐时间、地方风俗、交通、住宿、美食、购物、活动等；
2)路线推荐/规划：提供路径自主规划、标绘等。
3)行程日记；
4)……
2.可视化表达
基于协同标绘技术的非洲空间知识服务***的可视化涉及多个方面，包括数据接入-＞协同标绘-＞内容整合-＞云存储-＞数据挖掘-＞可视化表达(热点图文生成)，整个过程多个步骤的可视化。具体如下：
●协同标绘
基于现有的标绘信息，协同标绘模块工具，按照全球海量空间数据综合管理与服务平台的数据显示规则，主要是金字塔的划分，进行标绘数据的标绘前端的显示规则的制定，从而保证标绘数据的显示。
●内容整合
内容整合部分数据的显示，主要是标绘数据经过内容整合之后，生成标绘知识后，需要对其进行统一的存储管理，因此建立标绘知识数据库，标绘知识数据库的显示与标绘数据类似，依据全球海量空间数据综合管理与服务平台的数据显示规则进行数据的显示控制。
●云存储(数据库上传管理)
云存储部分主要是对数据库的统一管理，提供统一的数据库管理界面，对数据库数据子库可以进行添加删除等操作，可以查询浏览现有数据库存储的所有数据，并对数据库进行相关的操作。具体参看云存储的可视化内容图。
●数据挖掘
数据挖掘的可视化主要是提供事件的时空演变可视化和时间热点目标的可视化，包括搜索功能结果、目标检测、热点图文展示。
●知识服务可视化表达
知识服务可视化即是将数据挖掘的结果，参考或直接利用大规模复杂空间数据可视化与自适应制图技术的可视化服务接口，通过热点图文和网络地图日记进行可视化展示。
综上所述，本发明提供一种基于协同标绘技术的空间知识服务***建设方法，知识服务***以协同标绘平台获取的标绘数据为基础，通过内容整合生成标绘知识库，基于标绘知识库，采取数据挖掘和热点图文关联等手段，建立知识模型，开展以“华人在非遇袭”、“中非国际合作”、“非洲旅游”等为主题的知识服务，以热点图文生成、网络地图日记等形式，对热点区域信息进行可视化表达，并建立知识库(存储数据)，最终实现基于协同标绘技术的非洲空间知识服务***，为公众、政府等相关用户提供空间信息主动服务。发明的技术难点和创新点在于将传统搜索引擎成果、标绘数据及空间信息产品综合挖掘，建立相互间的时空关联和双向索引，实现热点数据的挖掘和图文的生成，最终实现标绘数据的空间知识主动服务，改变了传统的空间知识服务模式；将协同标绘与空间知识服务的整个流程具体化；通过引入网络地图日记，将传统的日记与空间信息相结合，再现个人空间足迹；建立了空间知识服务体系，实现了空间知识应用的具体化，为后续的空间知识服务项目提供了依据。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应该是本发明的保护范围。
Claims (2)
- 一种基于协同标绘技术的空间知识服务***建设方法，其特征包括：1.基于协同标绘技术的空间知识服务***构建技术流程：以协同标绘平台为基础，通过内容整合生成标绘知识库，基于标绘知识库采取数据挖掘和热点图文关联等方法，面向领域、推理/方法、任务建立知识模型，开展以“华人在非遇袭”、“援非动态”等为主题的知识服务，建立以热点图文生成、网络地图日记等形式的基于协同标绘技术的非洲空间知识服务***，对热点区域信息进行可视化表达，为公众、政府等相关用户提供空间信息主动服务。
- 2.具体技术路线：本发明从协同标绘、内容整合、空间知识云环境下的存储模型与管理、数据接入、只是挖掘、中间件技术、非洲应用示范依次展开进行论述，其中：①协同标绘的标绘前端采用javascript技术来获取数据，实现图片(png、jpg、gif等)、flash、音频、文字等五种类型的标绘，并建设标绘数据库，以存储用户标绘成果数据，同时用到Multi-Agent技术来解决并发访问及高效访问等常见问题，给不同的用户设定不同的标绘权限，保证标绘过程即可实现协同机制，又达到冲突尽可能消解的目的；②内容整合将杂乱无章的标绘数据，通过对不同标绘情况(同标同物、异标异物、同物异标、同标异物等)、不同标绘数据类型(文字、图像、声音、视频、三维模型等)进行标绘内容的自动/半自动整合，从而保证标绘数据的唯一性与正确性，通过对数据的自组织模型的构建，实现标绘数据的主题分类的自动归类，最终存入标绘知识库，并可对标绘知识进行动态实时可视化展示，为后续的知识服务提供数据基础；③空间知识云环境下的存储模型与管理针对知识服务的特点，构建空间知识的云环境下的存储模型，实现应用软件与存储设备相结合，通过应用软件来完成存储设备向存储服务的转变；建立云环境下全球空间知识数据库、多源异构空间数据半自动生成技术，构建“知识与规则”空间数据关系的框架，实现数据的自动更新；利用空间信息共享技术、突破研究海量空间知识云环境下的管理技术，实现多尺度空间数据集成管理、共享与服务；④数据接入通过虚拟资源池接入技术针对不同类型标绘数据的特点，将已存在于分布式数据库中的标绘知识数据(经整合后的标绘数据)，依据数据的存储机制，实现分析、提取和转换等预处理操作，对外提供动态异构标绘信息的快速访问能力，并且将标绘信息快速定位还原显示；基于LOD、影像金字塔和GIS符号化，建立不同尺度下空间标绘数据的显示规则，突破标绘数据的自适应显示技术，实现多尺度下的标绘数据的实时/准实时显示；⑤知识挖掘先确定挖掘主题，然后构建本体库、规则库，以存储挖掘出的热点图文、热点信息等数据；⑥中间件技术研究基于云平台空间数据库提供的数据模型和空间数据访问接口，设计通用空间分析算法的专用编程模型，形成一套面向云计算的空间分析算法的编程范式。在此基础上对通用空间分析算法进行改造与升级，实现面向PaaS的算法服务接口；同时研究PaaS层次上云计算基本服务粒度划分方式，云构架OGC标准集成以及面向多种操作***的虚拟机适应性改造技术，通过对通用空间分析算法的云计算改造，实现基于云计算环境的空间分析功能。开展云计算环境下空间分析中间件架构设计以及空间分析云服务中间件管理模式设计，最终实现空间分析云服务中间件；⑦非洲应用示范鉴于人们比较关心的热点：“华人在非安全”、“中非国际合作”、“非洲旅游”进行空间知识挖掘，并实现最终的可视化表达展现。
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |