关于使用NewMapCM土地勘测定界系统的几点体会

一、前言 NewMapCM土地勘测定界成图系统是中国土地勘测规划院、河南省土地勘测规划院和南阳鑫友数码技术有限公司基于AutoCAD2000／2002／2004／2005平台上联合开发的建设项目土地勘测定界成果软件。其主要功能是面向国土资源部门建设项目土地勘测定界工作，以最大化提高作业效率与最简化作业员操作为原则，采用后台数据库管理技术，以GIS概念实现了图形数据与属性数据的双向联动，使用户在绘制数字化地形图、地籍图和土地勘测定界图、界址点点之记以及编制土地勘测定界技术报告书的工作中从大量重复性绘制与计算统计等密集劳动中解放出来，彻底解决了计算统计数据容易出错的问题，为国土资源管理部门用地审批和地籍管理基础资料的科学性、准确性提供了有力的保障，推动了国土资源信息化管理。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤。利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法。同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式。最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识。     

地理学视角下土地利用/覆被分类发展探讨

随着对地观测和互联网技术的发展,地理大数据时代正在到来,其多尺度、长时序、多模态等海量“超”覆盖数据为土地利用/覆被（Land Use/Land Cover, 简称LULC）分类及变化检测带来巨大的机遇,支撑着新时代人、地两大系统相互作用关系的认知和实践。然而,多数地理学者认为地理学基本原理与核心思想并未因为大数据的到来而发生本质性变化。所以,从地理学基本原理角度理解LULC分类的发展,尤其在地理大数据时代的发展方向,不失为一条可行的途径。为此,本文从区域、尺度、综合三方面的地理学基本原理视角将LULC分类技术的发展划分为地球观测数据匮乏阶段、人类行为数据融合阶段以及地理大数据“超”覆盖阶段分别探讨分析,以期主动把握LULC分类技术及应用的未来发展趋势。研究结果显示：在地球观测数据匮乏阶段,LULC分类多以类型还不丰富的遥感数据源,在空间分辨率较低的像元尺度上,进行以地表覆被状态为主的分类;发展到人类行为数据融合阶段,LULC分类在城市区域率先出现了对地观测数据和人类行为数据相融合,在街区尺度上进行以空间功能异质性划分、识别为主导的城市功能区分类;在地理大数据“超”覆盖阶段,LULC分类将实现多尺度协同、面向全空间的功能异质性划分,并在主体功能的基础上融合“社会-经济-自然”多维定量属性,本文称之为“空间场景”。希望本文的探讨能够为地理大数据时代LULC分类的新技术发展和新产品应用提供有益启示。     

高斯-克吕格投影混合坐标变换模型研究

在高斯克吕格投影正反解坐标变换常系数公式的基础上, 推导出了高斯克吕格投影混合坐标变换模型。这种模型的特点是常系数公式, 是为适应计算机测量数据处理、计算机制图、ＧＩＳ需要而提出的新算法。     

圆锥投影和圆柱投影坐标变换模型研究

圆锥投影和圆柱投影是两类应用广泛的投影。本文在文献［２］的基础上,系统地研究了这两类投影的坐标变换模型,包括它们间的坐标变换模型和圆锥投影邻带坐标变换模型。这些模型是严密而简练的解析关系式,属于直接变换法。它优于现有的反解变换法和展级数变换法。本文的研究结果,不仅具有一定的理论意义,而且具有较大的应用价值。     

一类新的变比例尺地图投影——组合投影研究

以常用地图投影为基础,通过组合投影方法,得到一类新的变比例尺地图投影。该研究开拓了常用地图投影的功能和应用范围,获得了系统的理论结果和应用实例。     

地理本体的研究进展与分析

地理本体是地理信息科学中的一个新兴的和正在发展的研究领域,从提出至今仅有10年的历史。因此,有重点系统分析地理本体研究的发展历程与进展,对中国在此方面的研究定位具有重要意义。文章在深入分析科学领域本体的定义基础上,进行了地理本体定义,探讨了地理本体的研究意义,列举了国际上与地理本体相关的主要计划与学术会议,详细剖析了当前国内外的地理本体理论研究与应用方面取得的进展。地理本体研究已成为国际GIS领域一个重要的新兴研究方向并得到了蓬勃发展,而国内在这方面的研究才刚刚开始,只有少数学者开展了一些探索性的思考和研究。因此,中国应紧跟国际地理本体的研究动态,积极开展我国自己的地理本体理论、方法和应用研究。     

遥感信息计算研究进展

遥感应用的本质是从对地观测影像上提炼专题信息和获取领域知识, 并以之服务于各类分析与决策的过程。作为整个遥感应用服务技术链(遥感空间信息系统)的基底, 遥感信息计算是在高性能计算环境支持下进行数据高效能处理和信息智能化提取的计算过程。本文在地学计算理论基础上构建了遥感信息计算的理论方法体系, 将其分为“像素级”和“对象级”两个层次的计算过程并分别介绍了各自的研究进展, 并提出了“像素—基元—目标—格局”为一体的信息计算方法, 阐述了高性能计算环境支持下遥感信息计算平台的设计开发思路及目前研发进展, 总结了遥感信息计算的发展趋势和重点研究问题。     

海岸带遥感微尺度信息及其组合挖掘提取和方法应用研究

基于海岸带高分辨率信息需求理论支持下的信息挖掘技术,面对我国海岸带可持续发展的需求,以中高分辨率遥感影像为数据源,以滩涂、水边线、海堤、养殖场等海岸带地物为专题信息挖掘提取实例,建立了"像元→基元→目标"的识别方法体系,针对面向对象的信息提取分析方法进行研究。即首先通过采用光谱和形状相结合的分割算法来获取内部特征相对均一的一系列基元对象,再通过对基元对象的典型特征进行分析和判别来实现目标提取。结果表明,该方法是可行的,它提高了遥感影像信息的识别精度,为动态性很强的海岸带地物信息挖掘提取提供了研究思路,在海岸带监测、管理、开发和利用,编制现实性很强的海岸带专题图等应用领域展现了该研究示例的科学性和实际意义。