多比例尺空间数据库更新技术研究

提出了基于CHT_EUR空间数据库模型的多比例尺空间数据库更新方案。该方案通过空间要素匹配和属性对比对发生变更的数据进行自动识别，并且能通过基于地理对象构建的关联关系实现多尺度空间数据的联动更新，有效地解决了多比例尺数据不一致的问题。     

跨比例尺新旧居民地目标变化分析与决策树识别

变化分析与探测是跨比例尺地图数据更新的核心问题之一。以往研究主要关注时间维上地理实体时空演化引起的地图目标变化,甚至将地图目标变化等同于地理实体真实变化,忽略了尺度维上由地图综合导致的表达变化。本文以居民地数据为例,从表层形式和深层缘由对跨比例尺新旧地图数据间的目标变化进行深入分析。在此基础上,引入机器学习领域的决策树方法构建变化信息识别模型。该模型的目标是判别时态变化和表达变化两种类型,从而提取用于更新小比例尺地图数据的真正变化信息。结合广州市多比例尺地图数据库更新任务及实际数据进行验证,结果显示设计的变化探测模型可以达到90%以上的整体精度。     

基于关键比例尺的空间数据多尺度表达

已有的空间数据多尺度表达多为基于静态多版本机制的.其原理是通过不同的系列比例尺数据之间的尺度变换来模拟地理要素的连续显示,这在地图缩放过程中给用户视觉上造成了较强的跳跃感.这里在相邻的基础比例尺数据之间插入中间比例尺(关键比例尺)数据来进行空间数据的多尺度表达,给用户连续的视觉感受.     

顾及尺度变化和数据更新的道路网匹配算法

道路网数据匹配是地理空间数据库进行变化探测和数据更新的重要前提,不同比例尺下的道路网之间的匹配是一个非常重要的部分。本文总结和分析了道路网匹配的已有算法,针对不同比例尺道路网之间的匹配可能存在的问题和难点,设计了一个融合多种匹配技术的算法。在考虑不同比例尺下道路网数据的特点基础上,改进了空间场景结构的评价方法;分析了stroke匹配算法在不同比例尺道路网数据下的局限性,提出了一种可针对不同比例尺下道路数据存在变化与更新的stroke部分匹配算法。试验表明,文中所提出的方法能够适应不同比例尺下道路网的匹配,匹配效果较好,运行效率较高。     

基础地理数据库建设与地形图生产

本文根据现有城市基础地理数据库建设中分比例尺对于应用所产生的问题进行了分析,提出将市域范围最大比例尺的地理空间数据融合于一个数据库中,形成多数据源基础地理数据库,以利于基础地理数据的生产、管理和应用进行了初步的研究和探讨.     

基于无人机的城市大比例尺基础地理信息数据快速更新方法

介绍了大比例尺基础地理数据更新的方法,结合无人机航摄系统的特点,提出了基于无人机快速更新大比例尺基础地理信息数据的方法及基本流程,分析了无人机在大比例尺数据测绘应用中存在的不足并提出改善建议,为基础地理信息数据快速更新提供参考。     

面向变比例尺的空间基础数据结构模型研究

从地理空间数据自动综合的角度出发，对不同比例尺中的地理对象的空间几何数据的特征进行分析，提出一种适用于自动派生相应中、小尺度地理信息数据的空间数据结构模型——复合对象。通过研究，认为这种复合对象为空间数据自动综合生成不同比例尺地图提供了可能。     

基于语义映射的大比例尺基础地理信息数据库快速制图技术

为满足大比例尺基础地理信息数据库快速制图的应用需求,通过对GIS数据模型和CAD数据模型的深入研究,构建了基础地理信息库体数据与地形图之间的语义映射关系。基于AE及C#研发了大比例尺基础地理信息数据库快速制图系统,实现了库体数据到标准地形图数据的自动、快速生产,并在多个数字城市项目中得到成功应用。     

地理空间数据库联动更新技术

以浙江省地理空间数据交换平台多比例尺、跨行业的地理空间数据整合与更新为背景,介绍了地理空间数据库的联动更新模式,描述了多比例尺数据的级联更新和跨行业数据的协同更新两种模式,以及支撑联动更新的两大关键技术,即实体级增量更新和地理实体编码。联动更新技术在浙江省地理空间数据交换平台的运用与相关机制的建立,对提高平台各类空间数据的更新效率和数据一致性提供了技术保证。     

多源地理空间数据差异的成因探讨

随着地理信息的应用不断深入,人们对地理信息的需求也在不断变化,不可避免产生不同来源、格式、比例尺、多投影方式或大地坐标系统的地理空间数据.从空间实体或现象本身不确定性、人类认知表达能力的局限性、空间实体或现象观测的误差、计算机表达地理对象的局限性和空间数据操作产生的误差等方面详细分析了多源地理空间数据产生的客观和主观原因,这对GIS部门之间的数据共享和数据集成来说,具有重要应用价值.     

地学可视化探讨

提出了关于地学可视化的研究框架。地学可视化包括地图可视化、地理信息系统（ Ｇ Ｉ Ｓ） 可视化及其在专业应用领域的可视化。地图可视化与 Ｇ Ｉ Ｓ可视化是地学可视化理论和技术的２ 个基础部分。地学多维图解是从非可视化角度提出的,关于图的地学知识表达、获取及其图的地学问题解的求证原理和方法,是地学可视化的高一级发展阶段。地图可视化中的信息表达交流模型和地理视觉认知决策模型的研究,将从理论上促进地学多维图解模型的进一步发展。基于虚拟现实技术和计算机网络技术的虚拟地理环境是地学可视化、地学多维图解理论和技术发展的最后集成系统。     

基于同源数据的序列比例尺地图综合缩编平台建设

如何维护更新数据是"数字城市"建设中面临的重要问题,而构建基于同源基本大比例尺数据连续化生产序列小比例尺数据,对多尺度城市空间数据进行纵向一体化管理的软件平台成为数据更新维护的关键。研究以基于同源数据的序列比例尺地图综合缩编平台建设为对象,主要从地图综合知识库形式化表达、地图综合流程决策控制机制、构建开放式地图综合软件系统构架体系、高效地图综合算子设计等方面进行重点阐述。此研究建设的软件平台已在广州市大型多尺度空间数据库快速构建中得到成功应用。     

贫信息条件下的多点变形预测模型及其应用

常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息，不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型，建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析，结果表明，多点预测模型为解决少数据，多因子的动态系统预测与分析提供了新的途径。     

多进制小波及其在DEM数据有损压缩中的应用

多进制小波是近几年刚发展的小波理论的一个新的分支,本文阐述了多进制小波分析的基本方法及其较之于二进制小波的若干优点,提出利用多进制小波变换压缩（简化）ＤＥＭ数据的方法,并给出实验结果。     

要素级多时态地形数据库建库与管理技术设计

通过建立要素级多时态的国家1：50 000地形数据库,实现了对地形数据要素级的管理和多时态信息的存储。本文介绍了国家1：50 000地形数据库采用要素级多时态数据库建库与管理的相关技术设计,并给出了数据库管理服务系统的应用实例。     

A points of interest matching method using a multivariate weighting function with gradient descent optimization

Volunteered geographic information contains abundant valuable data, which can be applied to various spatiotemporal geographical analyses. While the useful information may be distributed in different, low‐quality data sources, this issue can be solved by data integration. Generally, the primary task of integration is data matching. Unfortunately, due to the complexity and irregularities of multi‐source data, existing studies have found it difficult to efficiently establish the correspondence between different sources. Therefore, we present a multi‐stage method to match multi‐source data using points of interest. A spatial filter is constructed to obtain candidate sets for geographical entities. The weights of non‐spatial characteristics are examined by a machine learning‐related algorithm with artificially labeled random samples. A case study on Fuzhou reveals that an average of 95% of instances are accurately matched. Thus, our study provides a novel solution for researchers who are engaged in data mining and related work to accurately match multi‐source data via knowledge obtained by the idea and methods of machine learning.     

地理国情普查中卫星遥感影像处理方法研究

在山西省地理国情普查实验区朔州市资源3号卫星遥感影像数据的处理中,需要使用多种软件处理遥感影像数据。本研究结合多种处理流程和技术方法,通过对处理后的影像数据分析比较,找到了卫星遥感影像数据处理的最佳途径,重点分析了卫星遥感影像的纠正方法,为在地理国情普查工作中提高多源卫星遥感影像数据处理效率和质量进行了有益探索。     

大比例尺地形图在地理国情普查中的应用探讨

地理国情普查最主要的内容是地表覆盖分类与重要地理国情要素,其中地表覆盖主要基于遥感或航空影像影像进行分割、分类,解译出地表覆盖物的类型,以便从地理的角度进行统计分析。大比例尺地形图具有地表覆盖物与地理要素丰富信息的特点,本文结合生产实践探索出一套大比例尺地形图数据应用于地理国情普查的有效技术方法。     

尺度驱动的空间聚类理论

空间聚类是探索性空间数据分析的有力手段,不仅可以直接用于发现地理现象的分布格局与分布特征,亦可以为其他空间数据分析任务提供重要的预处理步骤。空间聚类有望成为大数据认知的突破口。空间聚类研究虽然已经引起了广泛关注,但是依然面临两大最根本的困境:"无中生有"和"无从理解"。"无中生有"指的是:绝大多数方法,即使针对不包含聚类结构的数据集,仍然会发现聚类;"无从理解"指的是:即使同一种聚类方法,采用不同的聚类参数就会获得千变万化的聚类结果,而这些结果的含义不明确。造成上述困境的根本原因在于:尺度没有在聚类模型中被当作重要参数而恰当地体现。为此,笔者受到人类视觉多尺度认知原理的启发,根据多尺度表达的"自然法则",建立了一套尺度驱动的空间聚类理论。首先将尺度定量化建模为聚类模型的参数,然后将空间聚类的尺度依赖性建模为一种假设检验问题,最后通过控制尺度参数以自动获得统计显著的多尺度聚类结果。在该理论指导下,可以构建适用不同应用需求的多尺度空间聚类模型,一方面降低了空间聚类过程中的主观性,另一方面有利于对空间聚类模式进行全面而深入的分析。     

地理国情监测在城市化发展中的应用研究——以汕头市为例

开展地理国情监测工作的目的是为了获取自然与人类社会经济活动引起的地表变化信息,为政府、企业和公众提供地理国情信息服务。城市化发展、变迁是地理国情监测的重要应用方面之一,本文以广东省汕头市为例,基于遥感技术（ RS）,利用多时相影像数据提取不同时期建成区变化信息,并有针对性地对比分析,直观反映了汕头市三十多年的城市化发展的特点和进展情况。