[口头报告]面向地理模拟器构建的泛在数据挖掘与信息聚合

面向地理模拟器构建的泛在数据挖掘与信息聚合
编号:773 稿件编号:3579 访问权限:私有 更新:2023-04-08 18:07:23 浏览:194次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 09:20 (Asia/Shanghai)

报告时间:16min

所在会议:[7A] 7A、遥感与地理信息科学 » [7A-2] 7A-2 遥感与地理信息科学

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摘要
科学认知并计算模拟地理环境是推动可持续发展、实现未来地球计划的重要基础。以地球系统模拟器、深时数字地球等为代表的大科学工程,均强调以高效计算、数值模拟、系统综合的方式来研究地球环境。相比于以地球为尺度的模拟研究,地理环境的建模更加关注于不同尺度、不同粒度、不同维度的模型构建,注重于解决自然世界、人文世界以及信息世界中各种问题,并与业务管理、公众服务、规划决策等部门的现实需求紧密关联。构建地理模拟器,首要问题是如何以系统性的框架来表达地理环境,汇聚自然、人文和信息三元世界中的数据、模型和知识。本研究以时间、地点、人物、事物、事件、现象和场景7类信息要素为凝聚核,对地理模拟器所涉及到的各类信息进行分类整合;以语义解释、空间位置、几何形态、属性特征、要素关系、演化过程和作用机制7类信息描述维度为关联键,形成可完备表达地理三元世界信息的建模框架。基于此,通过梳理文本、音频、图形、图像、视频和图表等数据载体的特征,探索从“泛在数据”到“信息内容”的有序挖掘方法;通过主题线索的配置和计算模型的绑定,探索从“信息要素”到“建模场景”的信息聚合方法。利用七要素和七维度所构成的信息建模框架,挖掘泛在数据、聚合多源信息,最终支撑可视、可用、可分析、可交互的地理模拟器。
关键字
地理模拟器,泛在数据,信息建模框架,信息聚合
报告人
乐松山
南京师范大学

稿件作者
乐松山 南京师范大学
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