自适应地图可视化表达策略研究与实现

本文在介绍地图可视化技术相关理论和发展的基础上,重点对地图自适应可视化表达策略进行探索研究,并基于Mapnik技术建立多源地理空间数据的自适应可视化策略库,最终在在线地图系统上进行了实现,取得了良好效果.     

Web环境下地理空间数据的开放式表达体系研究

对Web环境下的适合分布式异构地理空间数据表达的地理空间数据模型进行了研究 ,在此基础上提出了虚拟地图、实体地图以及可视化地图的概念 ,并分别基于XML、GML以及SVG创建了开放式地理空间数据的三层表达体系 ,该体系的建立为开放式WebGIS的数据互操作奠定了基础。     

基于用户的空间知识地图可视化探析

实现地理空间数据由信息管理向知识服务跨越是当前地理信息科学研究热点之一。本文从探讨空间知识地图及其可视化相关理论入手,针对当前地图服务应用需求和发展趋势,研究了地理空间知识分类及其可视化要点、空间知识地图特征等内容,并基于用户与空间知识地图可视化的关联,探讨了空间知识地图可视化系统研究流程模型和关键策略。     

《ArcGIS 10地理信息系统教程——从初学到精通》内容简介

本书由牟乃夏、刘文宝、王海银、戴洪磊主编,全面详细地介绍了ArcGIS 10的软件操作和使用技巧,全书内容分为3篇16章。主要内容包括:ArcGIS 10概述、ArcGIS 10快速入门、地理数据库、空间数据的采集、空间数据编辑、空间数据的拓扑处理、空间参考与变换、空间数据可视化、地图制图、矢量与栅     

基于Openlayers和ECharts的网络空间数据获取及可视化——以沈阳市主城区为例

网络地图提供了丰富的地理空间数据资源,本文以沈阳市主城区为例,以百度地图为底图,借助百度地图丰富的API,获取沈阳市行政区划矢量数据及兴趣点数据。采用开源的Openlayers,开发了“学校”兴趣点的热点图WEB页面,分析了沈阳主城区学校的空间分布规律和热点图的特点。并简介了ECharts可视化技术,初步探讨了其与Openlayers结合开发专题图WEB页面的传统开发方式,本文也为地理空间数据的获取、分析及可视化,提供了一种思路和方法。     

可视化空间数据挖掘研究综述

空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程,可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境,可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然,并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状,重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用,并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。     

论军事地图学与地理信息工程的发展

本文包括3个部分。第一部分,从10个方面简要总结了军事地图学与地理信息工程科学技术60年来的主要成就,并从7个方面分析了推动地图学与地理信息工程科学技术进步与发展的理论与技术;第二部分,从7个方面论述了地图学与地理信息工程科学技术的发展趋势;第三部分,提出了未来要重点研究的10个领域,包括空间认知理论、空间数据自动综合理论与方法、多维动态空间信息可视化、空间信息网格、空间数据挖掘与知识发现、空间数据不确定性与数据质量控制、多智能化代理技术及其应用、嵌入式GIS技术等。     

论军事地图学与地理信息工程的发展

本文包括3个部分.第一部分,从10个方面简要总结了军事地图学与地理信息工程科学技术60年来的主要成就,并从7个方面分析了推动地图学与地理信息工程科学技术进步与发展的理论与技术;第二部分,从7个方面论述了地图学与地理信息工程科学技术的发展趋势;第三部分,提出了未来要重点研究的10个领域,包括空间认知理论、空间数据自动综合理论与方法、多维动态空间信息可视化、空间信息网格、空间数据挖掘与知识发现、空间数据不确定性与数据质量控制、多智能化代理技术及其应用、嵌入式GIS技术等.     

基于OpenLayers和MongoDB的船舶信息管理系统开发

船舶数据的管理和可视化对航道、船舶管理具有重要意义。大量快速更新的船舶位置信息和影像数据,对数据存储、检索以及可视化提出了较高的要求。本文结合实际应用需求,基于非关系型数据库MongoDB和开源地图API设计并开发船舶信息管理系统。该系统将船舶和热点区域数据存储在MongoDB中,可在浏览器中高效同步显示大量空间数据,提供属性查询、空间检索和统计制图等功能,并且可在线编辑数据库中的热点区域数据。本系统主要解决了MongoDB数据库中空间数据高效检索,BSON文档格式和Geo JSON地理要素格式的转换,数据库中空间数据在线编辑等问题,为船舶信息化管理提供了支持。     

基于地图的地理信息可视化现状与发展

地理信息可视化是在地理数据库驱动下,以地图形式表达地理信息的过程。地图可视化和GIS可视化是地学可视化研究的两个重要部分,地图可视化通常在制图系统中完成,脱离了地理数据库,不便于地图更新;GIS可视化又缺乏足够的地图制图工具。文中探讨了地理数据库驱动下的地图表达机制,融入了地图制图机制与GIS符号化,形成GIS数据管理、数据综合、符号化、图形综合一体化的地图表达模型。     

从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究

提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案，并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法，从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处理，并给出了三维建模和可视化表达结果。     

一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法

空间异常探测旨在从海量空间数据中挖掘不符合普适性规律、表现出“与众不同”特性的空间实体集合,对于揭示地理现象的特殊发展规律具有重要价值。现有研究在空间异常度量方面取得了重要进展,但多缺乏对空间异常模式显著性的统计判别,且是针对单一类别数据,没有顾及多类别数据间的相互影响。为此,本文基于空间随机过程的思想,针对两种类别空间点数据,提出了一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法。首先,针对基本数据集实体,采用约束Delaunay三角网,构建合理、稳定的空间邻近域;然后,统计落在基本数据集实体空间参考邻域半径范围内的参考数据集实体的数目,度量初始异常度;进而,采用α-Shape法构建支撑域,以空间随机过程为基础构建零模型,采用蒙特卡洛模拟检验空间异常的显著性;最后,采用生存距离对异常模式的稳定性进行评价分析。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效识别具有统计显著性的空间交叉异常。     

全国极端气温事件的空间关联模式挖掘研究

根据全国739个气象台站1961年1月至2005年12月的逐日气象数据记录建立时空序列数据集,提取极端高温事件和极端低温事件。结合传统关联规则挖掘技术和地理空间数据分析方法,对极端气温事件数据集进行了空间关联模式的分析。实验结果显示,所得空间关联模式中涉及的区域在空间上具有明显的聚集性;在东北、华中两个局部地区的台站中,极端气温事件的发生存在较强的关联规则（支持度阈值6%,置信度阈值95%）,而在其他区域的台站中,极端气温事件不存在类似的关联规则,且极端高温事件的关联规则数量要明显高于极端低温事件。对存在关联规则的台站进行空间分析发现,同一关联规则内的各台站具有空间邻近性,其邻近范围约为200 km。以上空间关联模式的挖掘分析,可以为我国极端气温事件的预警和防控提供有价值的参考。     

基于Geodatabase的四川省矿区地质环境数据库设计

四川省矿区环境评价空间数据库采用面向对象的Geodatabase地理数据模型,通过ArcSDE空间数据引擎连接,把空间数据都存储在关系数据库Oracle9i中。结合矿区基础地理数据与矿山环境、地质灾害、基础类等专题数据,构建核心矿区空间地理信息框架和基于B/S和C/S的系统,实现有效地存储、管理和发布四川省各地矿区研究中所获得的大量的宝贵的资料。     

网络空间同位模式的加色混合可视化挖掘方法

同位模式挖掘是空间数据挖掘的热点问题之一,应用领域广泛。已有的同位模式挖掘方法一般采用统计或数据挖掘的方式,要求对复杂的数学公式、算法及相关参数等有深刻的理解,主要针对同质的欧式空间中地理现象。而城市空间中人为地理现象大多发生在网络空间,鉴于此,本文提出了一种网络空间同位模式可视化挖掘方法。该方法利用视觉语言表达网络空间现象之间的影响和交互作用。首先,利用网络空间核密度估计表达网络空间现象的分布情况和影响范围,为网络空间现象的同位模式挖掘提供支持,并建立单个地理现象分布情况与颜色之间的映射;然后基于色光加色混合原理获得两个地理现象相互影响的认知,借以挖掘空间同位模式。本文提出的方法属于形象思维,具有直观,形象和易感受等特点。     

领域专家知识及其在空间数据挖掘中的作用

根据空间数据挖掘的需要，提出把领域专家知识分为3类，即，属性划分规则(Attribute Partition Rule)、概念层次树(Concept Hierarchical Trees)和约束条件(Constraints)。文中详细介绍了领域专家知识和领域专家在空间数据挖掘各个阶段的作用。领域专家知识的表示方法也是一个非常值得重视的问题，文中给出了常用的表示模型。     

基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别

露天煤矿开采易对区域生态环境产生不利影响,对其进行高效监管有利于矿区环境保护和可持续发展。随着遥感技术和人工智能的发展,基于高分辨率遥感影像的露天煤矿区场景自动识别成为可能。本文针对单标签学习算法在场景子区域识别中识别率较低的问题,将多标签学习策略和地理学第一定律相结合,提出一种基于子区域多标签学习的露天煤矿区场景识别方法。为了区分露天煤矿区场景与其周边场景,设置了6类矿区标签和7类非矿区标签,对9768张场景子区域图像进行标注,构建多标签数据集,利用该数据集训练基于多标签学习的Inception-v3模型。场景识别时,首先将一幅覆盖研究区的遥感影像划分为相同大小的子区域并进行多标签分类;然后对含有矿区标签的子区域,利用地理学第一定律对其矿区标签的相关性和完整性进行判定,识别出属于露天煤矿区场景的子区域。胜利西露天煤矿区识别实验结果表明：该方法提取的结果最接近真值,显著高于单标签学习的识别精度;其子区域多标签分类F1分数达到0.857,与单标签学习中性能最好的ResNet50模型相比,提高了8个百分点。本文提出的方法能够自动提取子区域内多类标签的有效特征,提高露天煤矿区场景识别的精度,其识别结果可为露天矿区开采管理提供数据支撑。     

国内空间数据挖掘研究进展与技术体系探讨

基于空间数据具有的海量、非线性、尺度性等特点,分析了空间数据挖掘技术具有的复杂性、尺度性、综合性、空间性、可视化、多样性特征,并结合调研国内5年来空间数据挖掘研究进展,探讨分析了空间数据挖掘技术体系的组成内容。     

可视化交互空间数据挖掘技术的探讨

随着地理信息获取技术飞速发展,使得当前存储在空间数据库中的空间数据的深度和广度得到了前所未有的发展,传统的空间统计方法和空间分析方法已经难以有效而迅速地处理和分析它们,如何有效而及时地分析和处理空间数据变得越来越迫切。空间数据挖掘作为上个世纪90年代逐步发展起来的新兴技术,逐渐在研究和实践中显示出它的优势。与此同时,地理可视化技术也逐步走向成熟,二者的结合催生出新型空间数据分析技术———可视化交互空间数据挖掘。本文就该技术的相关问题进行了一些研究探讨。