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图学习下的河网综合研究
编号：168
访问权限：仅限参会人
更新：2025-09-10 15:20:35 浏览：5次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]
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摘要
河网作为地理空间的重要骨架要素，与居民地、等高线、道路网等由密切的空间依附关系，其综合质量直接影响地图整体表达效果。然而，传统算法控制下的河网综合难以准确模拟专家行为。因此，本研究引入深度学习思想开展河网综合研究，同时针对河网的矢量数据格式发展了图学习的方法，并开展了系列河网综合实验，实验表明图学习下的河网综合方法能够聚合河流邻近上下文的影响，更好地实现了顾及河网形态的综合选取与评价。研究成果为推进地图综合的智能化发展提供了新的技术路径和理论参考。
关键词
图深度学习,河网,地图综合
报告人
余华飞
博士后 武汉大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
09月19日
2025
至09月21日
2025
-
09月08日 2025
初稿截稿日期
-
09月21日 2025
注册截止日期
主办单位
河海大学
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地质学会地质制图与地理信息专业委员会
中国测绘学会地图学与地理信息系统专业委员会
中国地理信息产业协会地图工作委员会
中国自然资源学会资源制图专业委员会
承办单位
河海大学地理与遥感学院
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
江苏省流域地理空间智能工程研究中心
联系方式
- 陈跃红
- yu******@hhu.edu.cn
- 153********
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