地图数字化的精度评定与控制

地图数字化不可避免地会产生误差，定量分析或减弱地图扫描数字化误差的影响，是地图数字化必须解决的问题。对于系统误差，我们采用函数模型(多项式)拟合，对于异常误差采用抗差估计。针对一幅具体的数字地图，我们分别用最小二乘拟合和抗差拟合分别求得了系统误差模型系数估计值，并给出了内、外检核精度。     

矢量数字地图质量自动检查方法研究

矢量数字地图质量包括数据情况说明(元数据)、位置精度或定位精度、属性精度、逻辑一致性、数据完整性、时间精度等六方面的内容，检查方法一般采用软件自动检查、人机交互检查、人工检查等。本文针对测绘数字信息工程矢量地图的特点、所采用的数据模型和编码，根据实际工作经验，提出自动检查的方法，这些方法包括：模板匹配技术用于检查属性数据的正确性；数学算法用于检查坐标精度及拓扑关系的正确性；标准规范的具体化用于检查要素格式及完整性；制图规则的计算机理解用于检查数据的逻辑一致性；错误快速定位用于错误的确认和编辑修改等。     

基于HBase的空间矢量数据存储模型设计与优化

数据存储模型是数据库模型的重要组成部分。本文针对目前关系型空间数据库发展过程中遇到的瓶颈问题以及采用HBase管理空间矢量数据存在的问题,在分析关系型空间数据库存储模型的基础上,将关系型数据库存储模式向HBase存储模式转换规则应用到空间矢量数据管理领域,提出了空间矢量数据关系存储模式向HBase存储模式转换方法,设计了一种空间矢量数据HBase存储模型。利用HBase的实体嵌套、反范式化、无模式等特性,对模型进行了优化完善。通过试验验证了在没有辅助索引情况下,本文设计的存储模型查询效率优于目前常用的基于HBase的空间矢量数据存储模型。     

1：5万地形图框架数据质量影响因素分析

数据质量成因分析是地图数据质量控制的一项基础性的工作，只有找出产生误差的原因才能提出控制质量方法。本文介绍了1：5万框架图数据生产的基本情况，详细分析了产生框架图数据误差的诸多原因，认为地图数据质量与生产模式、生产条件、技术准备、作业环境、生产资料、技术培训、软件系统、作业人员等多种因素有关。     

矢量数据动态存贮方法的研究

本文通过对三种矢量数据动态存贮方法的分析比较，并通过实践，找到一种安全可靠并且比较实用的数据动态存贮方式。     

1∶5万矢量地形数据的质量评定

在国内外文献提出的空间数据质量内容组成的基础上,根据1∶5万矢量地形数据的特点,提出了1∶5万矢量地形数据的一级和二级质量元素,以及各质量元素的权重系数.对缺陷扣分法和模糊综合评价法进行了改进,提出了加权缺陷扣分法和多层次模糊综合评价法,并给出了1∶5万矢量地形数据质量评定的应用实例.     

基于拓扑谓词的空间拓扑关系相似性度量模型与应用

空间拓扑关系相似性度量是空间数据相似性度量的重要组成部分,它是空间数据检索和空间场景相似查询的基础和关键。本文旨在建立一种能够同时度量简单和复杂拓扑关系间的相似性度量模型。首先,以9个拓扑谓词提出一种简单拓扑关系间相似性度量方法,即定义简单拓扑关系之间距离为两个9交集矩阵之间的距离,从而得到简单拓扑关系之间的相似度。然后,综合考虑实体集合间的数量相似度和维数相似度,建立实体集合间的简单拓扑关系相似性度量模型,并在上述实体集合间简单拓扑关系相似性度量的基础上,采用分解-组合的策略先将复杂拓扑关系分解为若干个局部拓扑关系,通过组合局部拓扑关系之间的相似度,直至建立复杂拓扑关系间的相似性度量模型。实验表明,制图综合中的选取对空间实体集合之间拓扑关系相似度的影响最大,其他因素影响较小,因此,其能以拓扑关系相似度来度量制图综合对拓扑关系的改变程度。     

面向地图综合的VGI道路网重要度层次分解选取方法研究

自发地理信息数据具有现势性好、覆盖范围广、信息丰富、获取方便等特点,可作为全球范围内地理信息数据生产与更新的良好数据资料。但是由于数据的无尺度特性,导致自发地理信息道路数据细节过于繁杂,难以直接应用于生产。现有道路网自动选取算法在计算道路重要度时,对所有待选取道路的重要性进行排序,并依据重要性从大到小依次选取。这种方法忽略了选取过程中,道路网结构变化对道路重要性的影响。为此,本文提出了一种基于重要度层次分解的道路网自动选取算法,该方法针对自发地理信息道路网细节繁杂的特点,根据地图数据制图综合时逐级缩编的思路,采用基于层次分解的选取策略进行道路网选取：首先计算所有节点的重要度,然后剔除重要度最小的一些道路节点,并重新计算新的所有节点的重要度,重复上述步骤,直至所有道路节点排序完毕,从而可获得所有道路的重要性排序并完成道路网选取。利用开放街道地图道路网数据进行实验,实验结果表明本文算法选取结果优于网络中心性方法。     

抗差趋势面与正交多面函数结合拟合DEM数据

空间数据内插是DEM建模中不可缺少的环节。本文提出将趋势面与多面函数结合拟合DEM数据。在趋势面拟合过程中,提出将局部有显著起伏的采样点视为异常观测值,采用抗差估计法,控制显著异常点对曲面拟合的不利影响;针对多面函数拟合中,难以合理地选择节点这一问题,提出基于正交最小二乘法的基本思想,计算各节点核函数对曲面拟合贡献的大小,并依此为依据自适应地选择节点。最后利用新提出的方法,对野外实测的地形数据进行拟合,结果表明进行趋势面拟合后,再进行多面函数拟合,整体上优于直接利用多面函数拟合,而基于正交最小二乘法的多面函数拟合法的精度明显优于常规的多面函数拟合法。