基于天地图的水体污染扩散分析服务研究

通过分析全省范围的基础地理信息水系数据,建立水系连通网络模型,设计满足水污染扩散分析的算法,以及相应的水体污染扩散分析服务接口,并利用天地图的地理信息服务和水体污染扩散分析服务接口,实现任意区域的水体污染扩散分析。结果表明,基于天地图的水系连通网络模型和水体污染扩散分析服务能够满足环保部门的深层次需求,并在实际应用中取得了较好效果。     

双线性插值近似网格的栅格数据投影变换

在栅格数据投影变换常用算法的基础上,介绍一种新的基于双线性内插近似网格算法的栅格数据投影变换,并详细描述其算法过程,认真分析其特点,并证明该算法在大范围栅格数据投影变换中有显著优点。     

基于OpenMP的并行化水文分析算法研究与实现

水文模拟计算具有数据量较大、过程连续性较强的特点。随着数据采集技术的不断发展,大范围、高分辨率的地形数据使得传统串行算法难以满足性能要求,而并行化水文分析算法研究受到越来越多的关注。本文在对GIS空间分析算法并行化进行分析的基础上,对主要并行计算框架进行了对比,并选用OpenMP框架对水文分析若干过程进行了并行化算法的研究和实践。实验结果表明,基于OpenMP框架的并行化水文分析算法是在多核平台下进行性能优化的有效手段。     

一种新的DDM区域匹配算法

随着我国经济建设的快速发展,各行各业对于测绘行业的服务需求越来越大,各种数据层出不穷,海量的数据处理尤其在实时性方面和对数据处理的时间方面有很高的要求。文章研究和分析了RTI中常用的DDM算法,指出其适用的范围和不足,并提出了一种改进的新算法,在进行匹配计算时将判断方从区域转换为网格,可同时对多个区域进行匹配,降低了总体匹配时间,对于处理测量数据的场合在时间上有很大的优势,实验结果证明,该算法在时间上有一定优势。     

越野机动路线选择算法的改进

首先介绍了最短路径算法的距离优化和方向优化思想,然后针对越野机动路线分析范围的特点,集成距离和方向优化思想,提出了方向基础上的障碍物避让算法,形成了改进算法的基本思想和基本原理,并对该算法的具体实现过程和作业流程进行阐述,最后实验证明该算法在一定程度上减少了访问节点,提高了计算效率。     

地理空间信息服务质量评价的概念与方法

本文在综合商业服务质量评价模型与软件质量评价模型的基础上,对地理空间信息服务质量评价的一般过程与方法进行了分析。首先,对地理空间信息服务的质量评价的基本概念与内涵进行了分析;其次,对服务执行质量评价与服务实体质量评价进行了比较;然后,对原子地理空间信息服务质量评价中的度量方法进行了探讨;最后,提出了5个地理空间信息服务的基本组合模型,并对几个关键质量要素的组合算法进行了分析。     

利用点角改进Delaunay三角网生长算法

分析常规三角网生长算法的优缺点,提出点角概念,在生成Delaunay三角形的过程中,逐步缩小离散点的搜索范围,克服常规算法时间效率低的缺点。构网过程中,完全遵守Delaunay三角网的剖分准则,验证算法的稳定性和高效性。     

Bowring高精度大地纬度计算方法改进

分析了Bowring B R于1976年提出和1985年改进的两种算法的推导过程;通过分析其推导过程两次近似处理产生累积误差的原因,限制了其适用范围,提出了引入拟合修正因子的改进算法;研究了修正因子的取值范围对累积误差的影响,并通过大量计算进行了验证。结果表明,改进后的Bowring算法的计算精度在10~(3.3)m H 10~(6.378)m范围内优于1985年Bowring算法近1个数量级,还解决了1985年Bowring算法在2km H 20km范围内难以确定计算算法的问题,在很宽的范围内具有很好的计算精度性能。该改进对于1985年Bowring算法来说,不增加复杂度。     

上下扫描线的Delaunay三角剖分算法

为了提高Delauany三角网构网效率,该文借助平面扫描技术,提出了一种基于上下扫描线与Lawson局部优化算法相结合的Delaunay三角剖分算法。该算法通过上扫描线构网,并发现构网过程中可能产生"盆"的现象,下扫描线处理"盆"以减少构网过程中出现狭长病态三角形的问题,在算法整个过程中尽量降低三角网合法性检查的时间消耗。最后就算法的时间复杂度进行了分析,并与其他常见算法就CPU时间运行效率进行了比较。实验表明该算法实现简单,运行效率相对较好。     

大地测量Web服务框架及其应用的研究

定位技术的大众化和数据应用的广泛化正让传统大地测量模式悄然改变。本文从分析大地测量信息系统计算模式的发展过程入手,提出了网络环境下大地测量信息服务的总体框架,重点分析了以定位服务、控制点服务和数据服务为核心的服务内容,并对构建服务所要应用的XML、数据标准和元数据三个关键技术进行阐述,最后还对基于框架的大地测量过程进行了研究,实现了基于Web服务技术的大地测量生产和服务,为实现大范围跨系统的大地测量信息集成应用提供就新的技术思路。     

增强语义的地理信息服务匹配相似性算法探讨

针对服务匹配技术存在缺乏定量分析能力和匹配精度不高等问题。该文在总结地理信息服务及服务匹配过程特点的基础上,有机地融合了概念信息量算法和概念距离算法的优势,提出一种增强语义的地理信息服务匹配相似性算法,并通过原型系统的实现证明了该算法的可行性和有效性。     

排水管网GIS数据入库与更新方法研究

在对排水管网数据特征进行分析的基础上,设计了其在排水管网GIS系统中的入库算法,对新测管网数据和历史管网数据先进行缓冲区分析确定数据更新范围,然后叠加分析并进行相应数据编辑,实现排水管网GIS系统中数据的更新。     

基于OpenMP的海量DEM快速并行裁切算法

为了提高海量DEM的裁切效率,且充分利用现有的多核CPU计算资源,提出一种基于OpenMP框架的快速并行裁切算法,并对其性能进行实例验证.通过对规则和不规则DEM数据用不规则矢量范围线裁切的任务进行分解,设计了相应的并行程序,将遍历点与矢量范围线的空间关系及DEM内插的过程进行并行化计算,缩短了计算时间.算法在实际生产...     

结合边缘编组的Hough变换直线提取

针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。     

脉冲耦合神经网络支持下的网络Voronoi图构建

针对网络Voronoi图中点与点之间通过实际路径距离而非传统欧式距离相连,在实际应用中较平面Voronoi图更加合理,该文提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络的网络Voronoi图构建算法。借助模型的自动波发放及并行处理特性,较好地实现了基于路网的网络空间剖分,顾及了道路网及其点群自身属性对其服务范围的影响。实验表明,该算法实现了点群网络Voronoi图的构建,最短路径思想的引入使得构建的网络Voronoi图符合Voronoi图基本特征,可以用来表示点群的服务范围,不仅如此,算法的并行特性保证了算法的高效率。     

Geohash编码的周边查找算法优化

周边查找是一项地理空间分析功能,用于从大范围的海量地理要素中检索出局部的地理要素。基于Geohash网格的空间索引可以很容易地实现周边查找算法。但是目前基于Geohash的周边查找算法在网格筛选过程中存在一些低效的情况。在阐述前人利用Geohash实现周边查找的算法基础上,提出了一些针对网格筛选环节的算法优化策略,进一步提高了周边查找效率。     

基于行程距离最优及容量受限的避难所分配算法研究

针对城市重大突发事件人员紧急疏散策略,提出一种基于替换插值机制的预受灾人员避难所分配算法,该算法综合考虑避难场所容量受限性及城市人口在空间分布上的不均匀性,实现对预计受灾人口（空间单元）进行科学分配避难所,在确保每个避难所容量不超限的同时,使所有被疏散人员的总行程距离最小化,并尽可能使每个避难所服务范围具有空间连续性,从而为城市人员紧急疏散提供科学依据和辅助决策。试验证明该算法的有效性和可行性,并在实际项目中得到较好应用。     

小波分析在空间数据处理中的应用研究

在GIS中,海量数据的处理问题一直是个难题,如果解决了海量数据的网上传输,则在WebGIS中就可以实现大范围矢量影像叠加漫游及大范围地形三维浏览飞行展示。在研究基于小波系数的地形、DEM及影像简化方法的基础上,提出了一种基于小波变换的大规模地进行简化算法;其思路是先将大地形、影像分块管理并作小波变换,然后根据视野从中提取可见的一组子块,最后基于小波系数进行简化并绘制地形和影像。试验结果证实了小波分析方法对地形简化的有效性。在数据处理过程中,对小波变换处理过程进行了优化和改进。     

线要素化简算法的传递误差模型

在分析了算法对线要素化简过程中对其邻近其他地理要素的空间精度和空间关系产生影响的基础上,提出了线要素化简算法误差传播的研究方法,建立了线要素化简算法的传递误差模型,并利用误差椭圆将模型可视化。最后针对不同线要素,对不同算法的传递误差进行了分析和评估。     

附有限制条件的逐点压缩算法的设计与实现

讨论矢量数据压缩问题,着重介绍Douglas-Peucker算法,并分析该算法在矢量数据压缩过程中的局限性,提出附有限制条件的逐点压缩法.新的算法存满足给定限差的前提下,能够对曲线进行实时分析,并很好地考虑了目标曲线之间的相互关系.试验表明,该算法与Douglas-Peucker算法相比,不仪克服了后者在数据压缩过程中的局限性,且存数据压缩率和算法效率方面都得到了改进.