Geo2Vec: Neuronale Darstellung geographischer Objekte mit Form‑ und Distanzsensitivität
Die Entwicklung von GeoAI‑Anwendungen wie städtischer Analyse erfordert ein tiefes Verständnis der räumlichen Eigenschaften von Geo‑Entitäten. Traditionelle Verfahren konzentrieren sich meist auf einen einzigen Entitäts…
- Die Entwicklung von GeoAI‑Anwendungen wie städtischer Analyse erfordert ein tiefes Verständnis der räumlichen Eigenschaften von Geo‑Entitäten.
- Traditionelle Verfahren konzentrieren sich meist auf einen einzigen Entitätstyp oder zerlegen komplexe Formen in vereinfachte Bestandteile, um Fourier‑Transformationen d…
- Diese Vorgehensweise führt zu hohem Rechenaufwand und verliert dabei feine Details wie Kanten und Grenzen.
Die Entwicklung von GeoAI‑Anwendungen wie städtischer Analyse erfordert ein tiefes Verständnis der räumlichen Eigenschaften von Geo‑Entitäten. Traditionelle Verfahren konzentrieren sich meist auf einen einzigen Entitätstyp oder zerlegen komplexe Formen in vereinfachte Bestandteile, um Fourier‑Transformationen durchzuführen. Diese Vorgehensweise führt zu hohem Rechenaufwand und verliert dabei feine Details wie Kanten und Grenzen.
Geo2Vec löst diese Probleme, indem es sich direkt auf die ursprüngliche Raumdarstellung stützt. Inspiriert von signierten Abstandsfeldern (Signed Distance Fields, SDF) wählt das Verfahren adaptiv Punkte aus und kodiert deren Abstand zum Objekt (positiv außerhalb, negativ innerhalb). Dadurch wird die Geometrie ohne Zerlegung erfasst, was die Rechenkosten deutlich reduziert.
Ein neuronales Netzwerk approximiert das SDF und liefert kompakte, geometrieman̈sige und einheitliche Repräsentationen für Punkte, Polylinien und Polygonen. Zusätzlich wird eine rotationsinvariante Positionskodierung eingesetzt, die hochfrequente räumliche Variationen abbildet und so einen strukturierten, robusten Einbettungsraum für nachgelagerte GeoAI‑Modelle schafft.
Experimentelle Tests zeigen, dass Geo2Vec bestehende Methoden in der Darstellung von Form, Lage, Topologie und Distanz übertrifft und gleichzeitig effizienter arbeitet. Der Quellcode und die Datensätze stehen unter https://github.com/chuchen2017/GeoNeur zur Verfügung.
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