论文摘要
现有WMS检索方法多基于服务元数据文本匹配,缺乏对地图内容的"感知",无法应对元数据缺失或图文不符的情境。本文设计了一种多特征多核学习和用户反馈结合的WMS图层检索方法,利用多核学习算法融合颜色、形状与纹理特征,实现图层分类和相似度排序,并通过采集检索结果展示页面中的兴趣图层标记进行用户反馈,以优化分类模型和提高检索精度。试验结果表明,该方法查准率高且检索用时较短,能够与现有基于文本检索的地理信息资源门户集成,实现WMS的快速检索与有效发现。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李牧闲,桂志鹏,成晓强,吴华意,秦昆
关键词: 地理信息资源检索,多核学习,多特征融合,用户反馈,网络地图服务
来源: 测绘学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用
单位: 武汉大学遥感信息工程学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,地球空间信息技术协同创新中心,湖北大学资源环境学院
基金: 国家自然科学基金(41501434,41501443),深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室开放基金~~
分类号: TP391.41;P283.7
页码: 1320-1330
总页数: 11
文件大小: 6602K
下载量: 75
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标签：地理信息资源检索论文; 多核学习论文; 多特征融合论文; 用户反馈论文; 网络地图服务论文;