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摘要。CE1 本研究使用基于 INSPIRE（欧洲共同体空间信息基础设施）框架设定的标准的人工智能 (AI) 方法绘制了滑坡易发性图。INSPIRE 是欧盟空间数据基础设施 (SDI) 的一项举措，旨在实现跨境空间数据的标准化，确保跨境基础设施和环境问题管理的互操作性。然而，尽管 SDI 具有理论上的有效性，但很少有实际应用使用 INSPIRE 标准。在本研究中，我们展示了 INSPIRE 标准如何增强地理空间数据的互操作性，并促进更深入的知识开发，以便在 AI 应用中对其进行解释和解释。我们设计了一个滑坡本体，嵌入了 INSPIRE 词汇表，然后将意大利威尼托地区的地质、河流网络和土地覆盖数据集与标准进行对齐。INSPIRE 正式扩展为包括广泛的滑坡类型代码列表、滑坡大小代码列表和滑坡敏感性概念，以描述地图应用的输入和输出。使用本体中的术语，我们定义了可能产生不同类型滑坡的区域的概念科学模型以及代表陆地表面的地图多边形。滑坡模型和地图多边形都被编码为语义网络，并通过对两者进行定性概率比较，分配相似度分数。然后将该分数用作滑坡敏感性的代理，并显示在网络地图应用程序中。在表达科学模型的本体中使用 INSPIRE 标准化词汇表促进了整个欧盟和全球范围内采用该标准。此外，此应用程序有助于解释
INSPIRE 标准作为人工智能框架...
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