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在当前互联网大数据时代,网络文本中蕴含着丰富的地理位置信息,能为智能位置服务等应用提供了重要的数据来源.因此如何从非结构化的网络文本中自动化识别和提取地理位置信息,实现文本到地图的空间化,是传统空间测绘的重要补充.综述了从文本位置信息提取到空间化过程中关键任务的研究进展,包括地理实体识别、空间关系识别、地名消歧和空间关系可视化等,对比分析各个关键任务中的重要方法及模型的优缺点.  相似文献   
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城市化的进程使得大量的人口聚集在城市区,进而导致城市地表温度发生变化.以长株潭地区为研究区域,基于夜光遥感数据模拟分析研究区内人口密度的分布情况,并利用MODIS影像反演研究区的温度情况,提取出2004—2016年共5期数据,分析研究区内的人口密度、地表温度的时空变化特征,并利用分区统计法分析二者的空间相关性.结果表明,长株潭地区高人口密度地区增长迅速且逐渐连接成块,地表温度主要显示出城区高、郊区低且向外递减的分布规律,人口密度和温度有较为明显的正相关性,人口密度是影响城市温度变化的重要因素之一.  相似文献   
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