机译:利用自愿的地理信息对建筑数据进行语义丰富,以改善居住单元和人口的映射
Leibniz Inst Ecol Urban & Reg Dev Dresden IOER, D-01217 Dresden, Germany;
Leibniz Inst Ecol Urban & Reg Dev Dresden IOER, D-01217 Dresden, Germany;
Building model; Disaggregation; Census data; Cadastre data; Land use; Geographic information system; Population mapping; Dasymetric mapping; Volunteered geographic information;
机译:自愿性地理信息的基于邻近度的语义丰富方法:水浪费研究案例
机译:历史志愿地理信息的有效性:评估绘制历史地理现象的公民数据
机译:在3D城市模型中使用SVM对低分辨率建筑数据进行语义丰富的自动分类
机译:通过链接数据语义丰富自愿地理数据的方法
机译:语义元数据丰富软件生态系统(SMESE):其数字图书馆原型,元数据丰富和辅助文献评论。
机译:利用深度学习和自愿性地理信息绘制尼日利亚卡诺市的建筑物地图
机译:使用语义相似性测量提高志愿地理数据质量