异构地理信息共享中的实体建模与模式匹配研究

分布异构地理信息共享中的语义异构和不确定性是构成共享的主要技术障碍。本项目首先研究异构数据源信息共享中的领域实体语义建模和形式化表达方法；分析异构地理数据源实体数据语义异构和不确定的特征和机理，研究异构地理信息中实体表达的语义差异和不确定性的度量机制；针对分布异构计算环境，研究基于图模型和半结构化数据的异构地理信息共享的模式构成方法，建立面向地理信息共享的一体化的模式表达方法；在实体模式表达的基础上，研究异构地理信息实体语义差异的度量方法，研究基于相似性、概率、自组织人工神经网络与免疫算法的实体及其模式的自动匹配方法。通过本研究，拟解决异构数据源地理实体的语义特征、不确定以及形式化表示；有望形成基于图模型的一体化地理信息模式表达方法；形成基于自组织映射人工神经网络的实体信息语义要素关联方法，以及基于相似性、概率松弛标记、关系兼容性以及人工免疫优化方法的实体和模式的匹配方法。

本项目以数字流域及其洪水风险评估为背景，研究了异构地理信息共享和集成中的本体构成方法、基于一体化元模型的实体建模方法、模式匹配方法、不确定性信息表达和度量方法以及信息融合方法。初步形成了数字流域及洪水风险评估本体构成框架、基于一体化图模型的实体建模和匹配方法、基于随机集的不确定信息表达方法、以及基于证据组合的信息融合方法。. 以流域规划管理为例，研究地理信息共享中的基于本体分析的实体建模方法。通过分析流域环境模型和管理决策模型的相互关系和耦合特征，着重对数字流域领域本体构成和形式化方法进行了探讨。以流域洪水风险管理为例，进行了形式化本体分析方法的实验。初步建立了以数字流域为背景的地理空间信息共享实体构成和形式化方法，为流域信息共享和集成评估服务提供了形式化概念基础。 . 从地理信息元模型着手研究实体的模式表达。元模型和元数据提供了系统和数据的语义描述和背景信息，是地理信息共享中重要的查询和检索对象。但是对于不同的元数据和元模型标准描述的信息，共享仍然存在很大困难，主要是元建模的要素和语义不一致。在分析不同的元建模方法的基础上，本项目提出了一个基于图的一体化元模型(GUM, Graph based Unified Metamodel )方法，其他元模型方法通过对应的建模元素实现到一体化元建模(GUM)的映射和转换，从而实现在一体化元建模方法下的异构数据源的模式匹配。具体方法包括实体语义的相似性度量和基于免疫算法的实体匹配。. 基于图的一体化元模型(GUM)应用了图论和集合论的数学方法，提供了实体建模中一种语义结构形式化表达方法。它为地理信息实体语义的度量、上下文分析、不确定性分析以及实体匹配提供了代数基础。本方法对于语义异构元数据模型的地理信息的共享和检索具有参考价值。 . 异构地理信息共享中，地理信息的不确定性影响地理信息的共享质量以及应用效果。本项目研究了多数据源信息不确定性、度量方法以及融合方法。针对流域洪水灾害风险评估中多源地理信息的不确定性，研究了基于随机集以及证据理论的不确定性表达、量化和集成方法，设计了基于证据组合（Dempster-Shafer）的不确定性信息融合方法。该方法首先用随机集对要素的不确定性进行量化并映射到度量空间，然后利用证据组合方法进行多判据的信息融合估计，对于不确定性环境风险评估具有理论意义和实用价值。