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多源语义地理信息坐标

解析方法研究

□ 文/沈丹凤

在信息技术高度发达的今天，海量的数据充斥了人 例如：“川南奉公路金亭公路口往南100米左右”、“福
们的生活，推动促进着社会的发展。这些数据宏观上分 山路458号对面”等；地理编码(Geocoding)：将地址或地
为非空间数据与空间数据。非空间数据(Aspatial Data)， 名描述转换为地球表面上相应位置；交通对象(Traffic
意味着该信息与地球表面的位置关系不密切，或者说 object)：预定义的交通描述常用对象，主要分三类：道
只是偶然关系密切[1]。空间数据(Spatial Data)是能够表 路交叉口、路段、poi兴趣点。
示位置信息的数据。随着社会经济的快速发展，大数据 传统的地理编码解析是通过 HTTP/HTTPS 协议访
挖掘分析的范围不仅仅局限于非空间数据，更趋向于挖 问远程服务的接口，将结构化地址转换为经纬度。主要

掘统计空间数据。如何准确、高效、统一的将非空间数 是将地理位置信息提交至各在线地图服务来获取经纬
据转换为空间数据是现阶段业务领域与技术领域融合 度坐标点。其中结构化地址是指内含国家、省份、城市、
的关键。 区县、城镇、乡村、街道、门牌号码、屋邨、大厦等建筑
物名称，按照由大区域名称到小区域名称组合在一起的
研究背景 字符，且有效的地址是独一无二的[2]。而实际中人们上

地理位置坐标信息是对地理空间信息进行具体分 报的地址信息往往无法做到标准的结构化，并带有不
析统计挖掘的基础。人们日常生活中使用频繁的都是非 定量错别字。通常都是非常主观化的描述。这使得传统
结构化的地址信息，而任何技术应用的衍生发展都需 的地理编码解析存在许多不足：
要以精确的地理位置坐标信息为依据。为了提供准确的 非结构化地址进行语义识别时错误率高；
地理坐标，必须对非结构化的地址信息进行解析关联， 各在线地图POI地址库坐标不全，使得地理编码转
尤其是在交通领域，通过对黑车、套牌、超速、逆行等 换准确率低；
车辆违法行为以及由此引发的道路交通事故等的精确 各在线地图坐标系不同，转换后的经纬度坐标点不
定位，能服务决策支持，优化勤务调度，提高执法效率 能统一使用；
和执法水平，有效保障车辆和行人的出行安全，并能为 必须在有互联网的环境中才可以进行地理编码转换；

后续分析挖掘打下良好的基础。 通过 HTTP/HTTPS 协议访问远程服务的接口速度慢；
多源语义地理信息坐标解析方法通过构建标准 各在线地图远程服务每日有访问量限制，不适用于
化高精度离线地址库，对非结构化地址信息进行地 大批量地理编码；
理编码，关联交通对象及多维度辖区。非结构化地址 各在线地图不提供关联交通对象功能。
(Unstructured address)：指不规则、不完整的地址描述，

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