基于地图内容特征的网络地图服务分类方法研究

摘要

随着地理信息资源共享的全球化,能够高速且精确地检索用户需要的WMS成为当前研究的重要方向。目前,研究大多以文本信息为基础,结合空间关系和文本匹配进行资源检索,缺少对地图视觉特征的分析,忽略了地图内容特征所表现出的地理空间现象。为此,本文设计并实现了一种基于图像内容的WMS图层分类方法,尝试从颜色、形状、纹理3个角度对WMS图层特点进行描述,分别使用经典特征提取结合SVM机器学习和基于CNN(VGG-19)的迁移学习两种方式对WMS图层进行分类,对实验结果进行比较及适用性验证。结果表明,本文提出的方法能够在WMS图层数据集中取得较高的识别准确度,对于顾及内容的网络地理信息资源检索具有一定的指导意义。