曲线多尺度表达的Head-Tail信息量分割法

本文提出一种基于Head-Tail信息量分割的地理要素多尺度表达模型。首先通过傅里叶变换将地理线要素转换为傅里叶描述子,并通过香农信息熵理论计算其频域信息量。然后,按Head-Tail数据分布模式确定地理要素信息量的分界点,并设计函数对各个分界点所对应的傅里叶截断频率进行估计。最后,参考传统方根模型,建立以地理要素频率信息量为基础的信息方根模型,计算与各个地图层次相对应的关键尺度,实现地理要素的层次化多尺度表达。采用等高线及海岸线的数据试验表明,本文所提出的模型能够有效根据设定的比例尺对地理要素进行化简,对不同目标比例尺的简化结果体现出了良好的区分度与层次性。同时,在保证化简结果与原地理要素面积重叠比一致的情况下,本文模型所得到的结果优于传统的简化算法。     

地理信息数据分级评价的相对指数熵模型

提出了一种基于相对指数熵的地理信息数据分级评价模型,构建级内相对指数熵与级间指数熵指标,分别量化分级数据级别内集聚水平和级别间的离散水平,并利用这两个指标构建了地理信息数据分级的相对指数熵评价指标。在Python中实现地理信息数据分级以及分级的相对指数熵计算。试验中,应用5种常用的分级方法对5种典型分布的6个数据集以及1个人口普查数据集进行分级,并分别计算分级结果的相对指数熵指标。试验结果表明,在面向不同分布的数据集时,相对指数熵指标能够很好地指示出最优分级方法,并且反映出不同分级方法的细小差异,对于地理信息数据分级的评价是有效的。     

基于Personel Geodatabase的数字线划图水印技术研究

数字水印技术是基础地理信息产品版权保护的重要手段。该文将提出一种在Personal Geodatabase的数字线划图数据中添加水印的方法,将置乱后的水印信息添加到数据的最小外接矩形信息中,保证数据精度不受水印的影响,通过水印信息的提取技术可有效实现数据的可追溯。实验表明,该算法具有良好的鲁棒性和实用性。     

基于Personel Geodatabase的数字线划图水印技术研究

数字水印技术是基础地理信息产品版权保护的重要手段。该文将提出一种在Personal Geodatabase的数字线划图数据中添加水印的方法,将置乱后的水印信息添加到数据的最小外接矩形信息中,保证数据精度不受水印的影响,通过水印信息的提取技术可有效实现数据的可追溯。实验表明,该算法具有良好的鲁棒性和实用性。