GeoInfo Map的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

書中字有黃金屋 已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站 GeoInfo Map

另外網站MapInfo and ...也說明：THE GIS ENGINE--MAPINFO MapInfo(V7.0) is the desktop mapping solution of choice for geoscientists. It is an intuitive and powerful application that can ...

國立成功大學 測量及空間資訊學系 洪榮宏所指導 蘇利葉的 三維空間資料基礎建設中之跨域分享-以三維建物為例 （2019），提出GeoInfo Map關鍵因素是什麼，來自於三維空間資料基礎建設、三維建物、CityGML、災害管理、語意資料。

而第二篇論文國立中央大學 遙測科技碩士學位學程 黃智遠所指導 卡雅妮的 基於本體論與使用者興趣之個人化地理網路搜尋引擎 （2019），提出因為有 地理網路搜尋引擎、個人化、語意、本體論、排序的重點而找出了 GeoInfo Map的解答。

最後網站Lands Department - Geospatial Portals則補充：The GeoInfo Map is a public web map service which was launched in May 2010. It provides free and convenient public access to accurate maps of ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了GeoInfo Map，大家也想知道這些：

三維空間資料基礎建設中之跨域分享-以三維建物為例

為了解決GeoInfo Map的問題，作者蘇利葉 這樣論述：

近年來，三維數碼城市的的需求正逐漸成長中，各種不同的組織或機構均嘗試在常見的處理程序中引進三維空間資訊之相關技術及其應用。隨著相關技術的發展，具使用性之三維空間參考資料的數量、精度及類型也跟著多元化，但隨之而來的問題包括過度重複的資料建構，或者具較高應用價值的資訊其使用不夠充份，因而導致低效率的投資及過高的成本。此外，由於在空間資料基礎建設(SDI)中，三維空間資訊缺乏具通用性的處理及使用方式，故與三維空間域之相關應用知識仍然相當不足。為滿足將二維資料擴展至三維空間中應用之需求，須利用所提出的新技術把傳統的SDI改良成三維空間資料基礎建設(3D SDI)。在3D SDI中，前述問題皆能透過共

享跨領域三維資料之方式被克服，進而達成不同的應用需求。 在一座城市中，一般民眾所居住的建物與個人的生命財產安全息息相關，因此建物資訊在三維城市模型中往往被視為最重要的元素之一。然而現階段的應用例中大多仍僅以視覺化呈現為主要功能，故本文提出在3D SDI中的三維建物資料應至少包含該特徵物之建模、辨識、語意資料、細緻度、跨域連結及服務等議題。本研究將針對在災害管理應用中語意充分 (semantic-enriched) 三維建物資料的使用進行評估。依據CityGML的規範，首先建立具有「建物-樓層-戶」階層架構的三維建物資料，同時針對不同階層開發專門的辨識系統，以利辨別單一階層內的個別特徵物，

並與其他不同來源的資料做連結，例如戶籍資訊。藉由回顧並比較過去之三維水災模擬研究分析的成果，本研究成果顯示此改良式的三維建物資料能有效針對特定階層之特徵物分析災害所造成之直接影響，亦能以視覺化方式呈現豐富的分析成果來輔助決策，例如：展示在特定樓層內有多少受困人數。由於SDI的優勢在於分享可靠度足夠之資訊、促進不同專業領域之應用以及避免重復性資料建構所導致的成本開支，故本研究建議有必要針對所提出的三維建物資料結構進一步檢視不同細緻度下的成果及更多樣化的呈現，以期更具經濟效益之發展應用。

基於本體論與使用者興趣之個人化地理網路搜尋引擎

為了解決GeoInfo Map的問題，作者卡雅妮 這樣論述：

摘 要地理網路(geospatial Web, GeoWeb)表示包含地理空間要素的網路資源，如地圖、地理編碼照片、供應地理資料的網路服務等。如同一般網路資源，地理網路資源散布整個網際網路，使得辨識及整合地理網路資源成為一個艱巨挑戰的任務。為了促進地理資源的發現及重複利用，我們需要地理網路爬蟲主動探索資源並建立一個地理網路搜尋引擎以供查詢及排序結果。然而，為了進一步增進資源的搜尋效能，我們認為理解地理網路資源的語意和網路使用者興趣以提供個人化的搜尋結果極其重要。因此，本研究首先設計地理網路資源的本體論(Ontology)，結合多個領域本體的概念來表示地理網路資源。本體論有助於對應與探索概念間

的語意關係。地理網路資源本體論亦可幫助語意化(Semanticization)使用者搜尋歷史以建立使用者模型以代表使用者的偏好。最後，當搜尋引擎接收到使用者的查詢，該查詢則基於地理網路本體論和使用者模型進行個人化擴充，進而找到語意相似且符合使用者偏好的搜索結果。再透過比對地理網路資源之語意設計適當的排序機制，幫助使用者有效地找到所欲搜尋的和相關的地理網路資源。實驗分為三組使用者，第一組為五位訓練查詢數量不同的模擬使用者、第二組為五位訓練查詢數量相同的模擬使用者、第三組為十位不受限制的真實使用者，其正規化衡量搜尋引擎質量指標(Normalized Discounted Cumulative Ga

in, NDCG)值分別為0.97、0.97、及0.85。整體而言，實驗結果顯示所提出的地理網路個人化搜尋方法能夠有效地根據使用者偏好找尋並排序相關的地理網路資源。

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