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《武汉大学学报（信息科学版）》
目录
高精地图的知识图谱表达
——齐如煜, 尹章才, 顾江岩, 陈毅然, 应申
知识引导的桥梁建造过程时空叙事三维可视化方法
——朱军, 赖建波, 谢亚坤, 陈佩菁, 孙文锦
铁路地理地质数据“本体域-变化域-状态域”三域关联的集成表达模型
——张利国, 丁雨淋, 朱庆, 陈曦, 李函侃, 郭永欣, 王玮
基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与应用
——沈伟豪, 钟燕飞, 王俊珏, 郑卓, 马爱龙
面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法研究
——许强, 崔圣华, 黄维, 裴向军, 范宣梅, 艾瑛, 赵伟华, 罗永红, 罗璟, 刘明, 夏敏, 王飞, 彭大雷, 郑光, 陈婉琳
关于智能地图制图的几点思考
任福，翁杰，王昭，张琛，游泽威
铁路隧道钻爆法施工智能管理的安全质量进度知识图谱构建方法
——朱庆, 王所智, 丁雨淋, 曾浩炜, 张利国, 郭永欣, 李函侃, 王万齐, 宋树宝, 郝蕊, 程智博
利用知识图谱的国土资源数据管理与检索研究
——张永军, 程鑫, 李彦胜, 王飞, 刘晓健, 吴文品
耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式
——李彦胜, 张永军
基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建
——高嘉良, 陆锋, 彭澎, 徐阳
利用知识图谱的恐怖主义事件模型
——刘俊楠, 刘海砚, 陈晓慧, 郭漩, 郭文月, 朱新铭, 赵清波, 李佳
高精地图的知识图谱表达
齐如煜, 尹章才, 顾江岩, 陈毅然, 应申
引用格式：齐如煜, 尹章才, 顾江岩, 等. 高精地图的知识图谱表达[J]. 武汉大学学报(信息科学版)，2023，网络首发.（QI Ruyu, YIN Zhangcai, GU Jiangyan, et al. Knowledge Graph Expression of High-Definition Map[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2023, Online First.）
摘要：高精地图是自动驾驶的“传感器”，为自动驾驶提供必要的先验数据以及相应的超视距感知、校验定位、动态规划和决策控制。然而，高精地图数据供给与自动驾驶知识需求仍存在鸿沟，包括数据量大导致查询困难以及数据关联弱导致语义理解和智能决策困难。知识图谱是将知识以图的结构表达出来，以描述实体及其关系，涉及实体抽取和关系抽取。在高精地图数据基础上，引入知识图谱，提出高精地图知识图谱的构建方法以架起地图数据供给与驾驶知识需求之间的桥梁，支撑高精地图数据到自动驾驶知识的转化。构建的知识图谱实例，一方面将高精地图海量数据采用图进行了二次表达，建立了类似于索引的结构；另一方面显式表达了面向自动驾驶需求的语义关系。实验结果表明，知识图谱能为高精地图的语义查询、知识推理和局部决策规划提供基础。提出的方法能实现高精地图先验数据的语义结构化，推进高精地图由数据到信息到知识的跨越，为自动驾驶的落地贡献先验知识。
关键词：高精地图；知识图谱；语义化；自动驾驶
高精地图知识图谱构建框架
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知识引导的桥梁建造过程时空叙事三维可视化方法
朱军, 赖建波, 谢亚坤, 陈佩菁, 孙文锦
引用格式：朱军, 赖建波, 谢亚坤, 等. 知识引导的桥梁建造过程时空叙事三维可视化方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版)，2023，网络首发.（ZHU Jun, LAI Jianbo, XIE Yakun, et al. Knowledge-guided Spatiotemporal Narrative 3D Visualization Method for the Bridge Construction Process[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2023, Online First.）
摘要：准确描述与理解桥梁建造过程，对于学生学习与现场人员精细化管理等具有重要意义。然而，桥梁建造过程涉及对象众多、行为复杂、状态多变，导致表达存在规范性差、认知效率低等问题。本文提出一种知识引导的桥梁建造过程时空叙事三维可视化方法。该方法首先通过剖析桥梁建造过程，构建了“对象-行为-状态”三域关联的桥梁建造知识图谱；进而突破了叙事要素分析与匹配、三维场景映射与实例化、时空叙事三维动态可视化等关键技术；最后研发了原型系统，并开展了案例实验分析。结果表明，实验组答题正确率达到76.5%，较对照组提升了13.2%；在清晰度、丰富度和理解难度综合角度下，实验组78.8%的人员具有良好认知体验，较对照组提升了45.5%。因此，该方法能够有效提升桥梁建造过程的空间认知教育效果。
关键词：桥梁建造过程；时空叙事；三维可视化；知识图谱；工程教育
知识引导的桥梁建造过程时空叙事三维可视化
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铁路地理地质数据“本体域-变化域-状态域”三域关联的集成表达模型
张利国, 丁雨淋, 朱庆, 陈曦, 李函侃, 郭永欣, 王玮
引用格式：张利国, 丁雨淋, 朱庆, 等. 铁路地理地质数据“本体域-变化域-状态域”三域关联的集成表达模型[J]. 武汉大学学报(信息科学版) ，2023，网络首发.（ZHANG Liguo, DING Yulin, ZHU Qing, et al. A Holistic Multi-domain Association Model for Railway Geographical and Geological Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2023, Online First.）
摘要：面向铁路全生命周期沿线地理地质环境精准感知需求，针对持续变化的铁路地理与地质数据长 期以来各自独立表达、分散管理、难以深度融合等问题，本文提出了铁路地理地质数据“本体域-变化域 -状态域”三域关联的集成表达模型，以地理地质环境要素“时空变化”链式关联为中心，定义了时空变 化参与者（要素）、驱动力（事件）和呈现模式（过程），定义了状态级-实体级-过程级多层次时空变化 关联关系，构建了轴面一体的铁路地理地质数据知识图谱，描述了“状态域-变化域-本体域”纵向映射 轴、“对象-事件-过程”横向关联面之间的轴面关联关系，提出了知识图谱引导的“状态级-实体级-过 程级”时空变化多域关联，分析了该模型在铁路高陡边坡施工典型应用中的重要意义和巨大应用潜力。
关键词：铁路地理地质环境；铁路地理地质数据；多域关联；知识图谱；时空变化
配图. 铁路地理地质信息“本体-变化-状态”三域关联的知识图谱
基于知识图谱的多域关联与映射框架
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基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与应用
沈伟豪, 钟燕飞, 王俊珏, 郑卓, 马爱龙
引用格式：沈伟豪, 钟燕飞, 王俊珏, 等. 基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与应用[J]. 武汉大学学报(信息科学版) ，2023，网络首发.（SHEN Weihao, ZHONG Yanfei, WANG Junjue, et al. Construction and Application of Flood Disaster Knowledge Graph based on Multi-modal Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2023, Online First.）
摘要：洪涝灾害发生过程中观测数据多源异构（遥感影像、社交媒体文本、地理信息数据等），难以利用互补优势融合应用于风险评估和提供决策知识。本文研究基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建方法，融合抽取遥感影像与社交媒体文本知识，形成多模态洪涝灾害知识图谱。基于自顶向下的方法细分领域概念，构建洪涝灾害领域本体层。通过深度残差全卷积神经网络对遥感影像进行智能解译，利用地理逆编码将影像解译信息转化为文本，实现影像信息到文本知识的转化。基于命名实体识别技术与关系抽取技术对社交媒体文本数据进行知识抽取。通过训练词向量，利用语义相似度计算关联文本知识与影像知识，实现多模态数据知识统一表达。以湖北省洪涝灾害为例，该方法将多源异构的数据高效转化为知识并进行关联，形成领域知识图谱，实现了多源异构数据到多模态知识的转化。在灾害不同时期提供相应应急措施，并且通过关联农业受灾面积、农作物类型、农作物价值实现湖北省洪涝灾害评估。该方法结合深度遥感解译、文本知识抽取技术以及语义相似度计算，实现了多源异构数据到多模态知识的转化。
关键词：知识图谱；多模态数据；洪涝灾害；知识抽取
多模态数据融合知识图谱构建及应用
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面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法研究
许强, 崔圣华, 黄维, 裴向军, 范宣梅, 艾瑛, 赵伟华, 罗永红, 罗璟, 刘明, 夏敏, 王飞, 彭大雷, 郑光, 陈婉琳
引用格式：许强, 崔圣华, 黄维, 等. 面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2023, 48(10): 1601-1615.（XU Qiang, CUI Shenghua, HUANG Wei, et al. Construction of a Landslide Knowledge Graph in the Field of Engineering Geology[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2023, 48(10): 1601-1615.）
摘要：大数据为滑坡研究带来了新机遇，但由于数据类型复杂、语义关系多样、共享机制不明等问题，对滑坡数据深层挖掘仍然有限，在滑坡研究中大数据优势较难发挥。提出一种面向工程地质领域的滑坡知识图谱构建方法，抽取、融合、结构化多源异构滑坡知识，实现对滑坡知识大数据的询查、关联和推理。采用自顶向下和自底向上结合方法，划分滑坡概念和本体，形成以滑坡野外调查、滑坡评价、滑坡类型、滑坡地貌特征、滑坡形态特征、滑坡致灾信息、滑坡活动状态、滑坡成因机制、滑坡稳定性分析方法、滑坡防治措施10大类知识为基础的滑坡知识体系，建立了包括概念层、属性层、关系层、规则层、实例层的知识图谱模式层；从广阔数据源抽取滑坡知识信息、建立语义网络，对冗余知识进行融合，构建了知识图谱数据层；利用Neo4j平台存储滑坡知识，实现了知识可视化与检索，为滑坡机理研究与防灾减灾提供新思路、新方法。所提的滑坡知识图谱构建方法可拓展到其他类型灾害知识图谱研究，并与其他学科领域产生联系，促进学科深度交叉与融合。
关键词：知识图谱；知识体系；滑坡；Neo4j图数据库
自底向上和自顶向下的滑坡知识图谱构建方法
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关于智能地图制图的几点思考
任福，翁杰，王昭，张琛，游泽威
引用格式：任福, 翁杰, 王昭, 等. 关于智能地图制图的几点思考[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(12): 2064-2068.（REN Fu, WENG Jie, WANG Zhao, et al. Some Thoughts on Smart Cartography[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(12): 2064-2068.）
摘要：以人工智能背景下的智能地图制图为切入点，分析了时空大数据给地图学带来的冲击，指出地图可能的三个演化方向，剖析了智能制图内涵及其具有的众源数据、用户参与、模型耦合和可视化分析等特征，深入讨论智能制图显性和隐性知识表征，提出建立地图知识图谱的构想，总结了基于低代码技术的平台开发范式。
关键词：智能制图；知识表征；地图知识图谱；低代码
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铁路隧道钻爆法施工智能管理的安全质量进度知识图谱构建方法
朱庆, 王所智, 丁雨淋, 曾浩炜, 张利国, 郭永欣, 李函侃, 王万齐, 宋树宝, 郝蕊, 程智博
引用格式：朱庆, 王所智, 丁雨淋, 等. 铁路隧道钻爆法施工智能管理的安全质量进度知识图谱构建方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(8): 1155-1164.（ZHU Qing, WANG Suozhi, DING Yulin, et al. A Method of Safety-Quality-Schedule Knowledge Graph for Intelligent Management of Drilling and Blasting Construction of Railway Tunnels[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(8): 1155-1164.）
摘要：复杂艰险的山区环境和不确定的地理地质条件是影响铁路隧道施工建设安全、质量和进度的关键因素，面向智能化、精准化的施工管理，提出一种铁路隧道钻爆法施工安全质量进度知识图谱构建方法。首先，根据铁路隧道施工建设过程中与安全质量进度关联的人机料法环5类关键要素的概念与语义关系，设计了模式层自上而下和数据层自下而上双向协同的构建方式；然后，抽取实体及关系并进行融合、存储，完成模式-数据关联的知识图谱构建；最后，以某新建铁路隧道出口工区施工事件为例构建实例图谱。结果表明，该方法构建的知识图谱精细刻画了影响安全、质量和进度的关键要素属性、要素间语义关联关系以及互馈作用关系等，为铁路隧道钻爆法施工全过程的安全质量进度整体性、系统性的智能化管理提供了关键支撑，也为铁路隧道工程数字孪生奠定了基础。
关键词：铁路隧道；施工管理；知识图谱；安全质量进度；人机料法环
铁路隧道钻爆法施工知识图谱构建流程
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利用知识图谱的国土资源数据管理与检索研究
张永军, 程鑫, 李彦胜, 王飞, 刘晓健, 吴文品
引用格式：张永军, 程鑫, 李彦胜, 等. 利用知识图谱的国土资源数据管理与检索研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(8): 1165-1175.（ZHANG Yongjun, CHENG Xin, LI Yansheng, et al. Research on Land and Resources Management and Retrieval Using Knowledge Graph[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(8): 1165-1175.）
摘要：针对国土资源不同数据产品间难以进行有效管理与快速应用的问题，研究利用图数据库对GlobaLand30、FROM-GLC10_2017、GLC_FCS30_2020等公开土地覆盖数据集进行语义层面的结构化存储，建立中国国土资源知识图谱。构建以行政区划为单位进行土地覆盖数据产品管理、知识提取以及数据获取与更新的新型应用框架，利用基于图的异常数据检索算法探究不同产品间的一致性，提出了一种基于知识图谱的感兴趣图节点快速检索算法。通过引入知识图谱，形成了具有447 817个节点、447 816条关系，且可动态更新的中国国土资源知识图谱，并发现了在覆盖全国的2 875个行政单元中有92个区域单元的产品数据一致性不足60%，区域产品精度可能存在较大误差。充分利用了多源土地覆盖数据产品间的信息，缩短了数据预处理的时间，为中国国土资源的知识化管理与应用提供了新思路。
关键词：国土资源管理；知识图谱；土地覆盖数据产品；异常数据检索；感兴趣图节点
基于知识图谱的国土资源数据获取流程
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耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式
李彦胜, 张永军
引用格式：李彦胜, 张永军. 耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(8): 1176-1190.（LI Yansheng, ZHANG Yongjun. A New Paradigm of Remote Sensing Image Interpretation by Coupling Knowledge Graph and Deep Learning[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(8): 1176-1190.）
摘要：在遥感大数据时代，遥感影像智能解译是挖掘遥感大数据价值并推动若干重大应用的关键技术，如何将知识推理和数据学习两类解译方法有机联合已成为遥感大数据智能处理的重要研究趋势。由此提出了面向遥感影像解译的遥感领域知识图谱构建与进化方法，建立了顾及遥感成像机理和地理学知识的遥感领域知识图谱。在遥感领域知识图谱支撑下，以零样本遥感影像场景分类、可解释遥感影像语义分割以及大幅面遥感影像场景图生成3个典型的遥感影像解译任务为例，研究了耦合知识图谱和深度学习的新一代遥感影像解译范式。在零样本遥感影像场景分类实验中，所提方法在不同的可见类/不可见类比例和不同的语义表示下，都明显优于其他方法；在可解释遥感影像语义分割实验中，知识推理与深度学习的联合方法取得了最好的分类结果；在大幅面遥感影像场景图生成实验中，知识图谱引导的方法精度明显高于基准的频率统计方法。遥感知识图谱推理与深度数据学习的融合可以有效提升遥感影像的解译性能。
关键词：数据学习与知识推理；遥感知识图谱；深度学习；遥感影像智能解译
知识图谱引导的大幅面遥感影像场景图生成流程
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基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建
高嘉良, 陆锋, 彭澎, 徐阳
引用格式：高嘉良, 陆锋, 彭澎, 等. 基于网络文本迁移学习的旅游知识图谱构建[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(8): 1191-1200.（GAO Jialiang, LU Feng, PENG Peng, et al. Construction of Tourism Attraction Knowledge Graph Based on Web Text and Transfer Learning[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(8): 1191-1200.）
摘要：在线旅游服务模式和海量网络文本的出现为旅游产业规划和用户出游推荐提供了新的信息支撑。然而实时更新的网络文本语义模糊、信噪比低，难以利用，由此，提出了一种基于领域本体和迁移学习的旅游知识图谱构建方法。首先，基于行业规范定义了旅游景点特征体系，建立了以旅游景点为核心的旅游知识图谱，支持景点语义特征的全方位刻画；然后，通过迁移学习方法将预训练语言模型改造为定制化知识抽取器，从网络文本中获取知识三元组，并融合游客足迹、兴趣点语义等信息将分散的相关信息整合为系统性的旅游景点知识图谱。知识抽取实验结果表明，相较于常用的LDA（latent Dirichlet allocation）模型，定制化知识抽取器获取的景点语义知识，其精度与完整性分别提升了50.7%和670%。所构建的旅游景点知识图谱可全面表达现实中的旅游场景，支撑不同尺度下游客行为与市场需求的深入解析，为旅游目的地可持续发展规划提供决策支持。
关键词：知识图谱；旅游管理；网络文本挖掘；迁移学习
旅游景点知识获取流程
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利用知识图谱的恐怖主义事件模型
刘俊楠, 刘海砚, 陈晓慧, 郭漩, 郭文月, 朱新铭, 赵清波, 李佳
引用格式：刘俊楠, 刘海砚, 陈晓慧, 等. 利用知识图谱的恐怖主义事件模型[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(2): 313-322.（LIU Junnan, LIU Haiyan, CHEN Xiaohui, et al. Terrorism Event Model by Knowledge Graph[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(2): 313-322.）
摘要：恐怖主义受到世界各国的普遍关注，众多学者在事件模型上进行了大量探索，但现有事件模型的恐怖主义概念层次特征不够突出，时序、空间和语义关系相对缺失，且知识图谱模式层的概念和关系类型固定，难以满足事件的多样化描述信息，因此，亟需以事件为中心并结合时空和语义特征构建事件表示模型。在分析事件组成要素的基础上，结合知识图谱前沿技术，提出并设计了模式、事件、数据三层结构的恐怖主义事件表示模型。无须在模式层扩充概念和关系类型，即可在数据层实现事件类型和描述信息的拓展，在事件层实现时序、空间和语义关系表示，并在原型系统中以宏观概览、时序回溯和语义展示3个场景为例，验证了模型的可行性和有效性。
关键词：恐怖主义；事件模型；知识图谱；时空关系；语义关系
恐怖主义事件模型设计思路
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排版 | 刘 琨
编辑 | 于 杰
审核 | 鄢子平，吴芬芳
关于 武汉大学学报（信息科学版）
《武汉大学学报（信息科学版）》（Geomatics and Information Science of Wuhan University）是由武汉大学主办、国内外公开发行的测绘专业学术期刊，月刊，创刊于1957年，其前身是《武汉测绘科技大学学报》。
学报办刊宗旨为：立足国内，面向国际测量界，通过发表具有创新性和重大研究价值的测绘学术成果，展示中国测绘研究的最高水平，促进测绘学术交流，引导测绘研究方向，推动测绘科技进步，服务测绘行业发展。主要刊登内容包括摄影测量学与遥感、大地测量学与导航、地图学与地理信息等相关的学术论文。收录本刊论文的国际著名检索系统和数据库有EI、Scopus、CSA、JST、SA等。2019年入选中国科技期刊卓越行动计划项目，2020年荣获湖北十大名刊成就奖、中国高校杰出科技期刊，连续6年获中国国际影响力优秀学术期刊。