一种土地多要素综合评价模型的构建方法研究

针对传统土地评价不精准的问题,本文在传统的土地评价基础上,运用层次分析法,提出了一种基于多要素综合评价的模型构建方法,重点研究了主、客观评价因子以及相关权重确定原则,通过构建土地多要素综合评价模型,并以桂林市会仙镇为例,实现了基于多要素权重的土地评价。     

基于VR的时空数据组织方法研究

在对VRGIS的研究基础上,将虚拟空间地理实体抽象为空间几何对象,用BR-TIN剖分方法提取空间几何对象的几何要素,将空间几何对象的几何特征、属性特征等信息进行封装,在空间数据库中进行存储管理,并在数据库中建立关系表和几何对象间的空间关系,最后以桂林理工大学的数据为例,对VR时空数据进行可视化,验证基于VR的时空数据组织方法的有效性。     

一种虚拟三维校园模型的构建方法

运用虚拟现实技术以及GIS将传统地图与虚拟三维场景结合起来,实现校园信息的查询浏览和动态交互管理。使对数字校园的漫游、查询等各项功能更加完善。给用户创建了一个更好的了解校园的平台,构建虚拟三维校园的基础是三维模型的构建,本文把桂林理工大学雁山校区作为研究对象,利用无人机拍摄的高分辨率影像作为数据源,通过结合MAPGIS进行影像配准、矢量化。最后采用SketchUp作为三维建模工具,实现了虚拟三维校园模型的构建。     

面向Web服务的非结构化数据组织方法

提出了面向Web服务的非结构化数据的组织与存储方法。在五面体模型的基础上,对非结构化数据进行基于语义的表达,阐明模型数据结构与数据解析方法,并以树形结构方式描绘数据的关键节点,利用对象关系型数据库存储数据并论述了存储结构树的描述方法,确保了数据在网络中能被充分查找与利用。     

PCA-RBF网络预测模型在水质信息预测中的应用

在分析RBF神经网络预测算法和主成分分析方法的基础上,本文针对地理空间数据的复杂相关性和较强非线性,深入研究了主成分分析与RBF神经网络结合原理,构建了PCA-RBF网络预测模型,最后将预测模型应用于水质信息预测中。实验结果表明:该模型对海量的高维异构数据可进行有效降维,从而优化RBF神经网络结构,有效地提高了地理空间数据预测时的精度,并为GIS领域地理空间数据的预测提供了一种新思路。