滑坡灾情数据多层级语义检索方法
Multi-level Semantic Retrieval Method for Landslide Disaster Data作者机构：西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756 四川省基础地理信息中心四川成都610041 中国电子科学研究院北京100041 金华市测绘院浙江金华321000
出 版 物：《西南交通大学学报》 (Journal of Southwest Jiaotong University)
年 卷 期：2020年第55卷第3期
页 面：467-475页
核心收录：
学科分类：081603[工学-地图制图学与地理信息工程] 081802[工学-地球探测与信息技术] 07[理学] 08[工学] 070503[理学-地图学与地理信息系统] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0705[理学-地理学] 0816[工学-测绘科学与技术]
基 金：国家自然科学基金(41501421) 国家基础测绘科技项目(2018KJ0300,2018KJ0303) 四川省科技计划项目(18ZDYF2292)四川省测绘地理信息局科技支撑项目(J2017ZC04)
主 题：滑坡灾害 灾情评估任务 灾害大数据 语义关联分析 多层级检索
摘 要：如何在海量多源多模态的滑坡灾害时空大数据中快速精准地发现满足灾情评估任务需求的优势信息,是综合减灾救灾的关键.传统灾害数据检索多以人工经验+关键字的被动检索方式为主,难以兼顾任务的精确性与时效性,为此,提出了一种面向评估任务的滑坡灾情数据多层级语义检索方法.通过建立滑坡灾情评估任务对数据特征需求的显式语义描述及任务需求与数据特征之间的高级语义映射,并据此设计多层级语义匹配的数据检索算法,面向灾情评估任务实现优势数据汇聚.以四川茂县滑坡灾害评估为例进行实验分析,本文检索方法查询效率具有明显优势,900 km^2、90 d范围内的灾情数据精准检索效率达到秒级,且推荐优势数据集的准确性高,60 d时间差距阈值下推荐结果平均贴近度达到90%以上.结果表明本方法可根据任务需求准确可靠地快速自动获取灾害数据,从而显著提高减灾应急响应能力.
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