分级统计地图的智能读图和制图方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 朱俊锴 |
| 答辩日期 | 2025-05 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 张岸 |
| 关键词 | 分级统计地图 智能制图 智能读图 人工智能 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 新一代人工智能（Artificial Intelligence）技术的迅速崛起，使各学科科研模 式正经历深刻变革，地图的读图与制图也逐步呈现智能化趋势。分级统计地图因 其直观简约、易于被人接受的特性，成为尝试智能读图与制图实验的理想研究对 象。然而，目前的人工智能技术在应对分级统计地图专业任务时表现欠佳，现有 智能读图与制图的研究普遍存在数据资源匮乏、算法适用性不足等短板。 为解决上述问题，本文首先提出了一套针对分级统计地图的智能读图方案， 将读图流程划分为智能阅读与智能解释两个层面，并构建分级模板与颜色模板； 同时开发出基于制图模板的智能制图系统，实现了从地图输入、智能读图、模板 构建到自动制图的全流程闭环。 具体来说，在智能阅读部分，通过SAM（Segment Anything Model）和基于 空间聚类的算法，分别提取主图和图例；借助SAM、OCR（Optical Character Recognition）和位置规律识别地图元数据、地图分级和地图色彩等关键要素。 在智能解释部分，使用微调SAM 和边缘检测算法进行了制图单元分割提取， 使用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）微调模型进行了地名信息匹 配，结合智能阅读提取的颜色和分级信息，构建了“制图单元-地名-颜色-分级” 的四元组数据标签，最后借助大语言模型输出地图解释的文本，实现了智能读图 的全流程。 在智能制图部分，依据主题分类构建了地图颜色与分级模板，并实现了基于 主题特征的智能推荐方法，开发了智能制图系统。 本文主要实现了以下研究目标和成果： （1）构建了智能读图和制图的数据集。一方面，构建了可用于智能读图训 练的分级统计地图数据集，该数据集包括了人口、气温、降水等主题的典型分级 统计地图案例。另一方面，基于分级统计地图数据集，通过智能阅读方法自动提 取了地图颜色和分级数据，按主题分类构建了用于智能制图的模板数据集。 （2）提出了一种分级统计地图的智能读图方法。提出了一种可读取地图元 数据、图例信息和制图单元数据的智能读图方法，在图例分割、图例信息提取、 制图单元分割和地名信息匹配的准确率分别达到了71.38%、94.51%、89.91%、 80.35%。基于智能读图提取的信息，构建了“制图单元-地名-颜色-分级”的四元 组数据标签，实现了地图解释文本输出。 （3）开发了分级统计地图的智能制图系统。开发了包括地图方案推荐、自 动读图、地图样式生成与渲染等模块的智能制图系统，可以根据用户的制图需要 和主题类型开展智能推荐，匹配相应的色彩模板库和分级模板库，生成渲染的样 式文件，实现地图的可视化输出。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 103 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215734]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 朱俊锴. 分级统计地图的智能读图和制图方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。