基于OOSEVM的城乡地籍一体化数据组织方法

在定义了面向对象空间实体矢量模型(OOSEVM)的基础上,结合城乡一体化地籍管理的实际需求,设计基于OOSEVM城乡一体化地籍数据组织形式,具体包括基于OOSEVM的城乡地籍一体化对象体系构成以及基于OOSEVM的地籍信息数据库的构建方法。该数据组织方法的提出可有效地解决地籍信息的多属性、多时态和一体化等问题,实现城乡地籍数据的无缝集成以及土地利用管理和权属管理的一体化。     

市级基础测绘在城市应急服务中的应用

本文从市级基础测绘与城市应急系统的关系入手，分析了城市应急系统对基础测绘的需求．从而指导市级基础测绘工作更好地为城市应急服务。     

基于Oracle 10g SDO 网络的GIS网络Web GIS开发

如何实现GIS网络数据在Oracle中的存储、管理、应用与开发是GIS的一个重要研究内容。基于Oracle10g SDO网络实现GIS网络数据的存储与管理,不需要人为设计存储方案,并利用MapViewer完全支持SDO网络的特点,快速实现GIS网络的Web GIS开发,为建立与开发更为复杂的GIS网络系统提供基础支持和保障。     

多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。     

一种基于主题爬行模式的地理信息分布式检索方法

当前网络中地理信息以几何形式递增,为了高效地从海量网络信息中检索出高质量的地理信息,本文提出了一种基于主题爬行的地理信息分布式检索方法。本文采用面向对象的方法将网络地理数据按照四元组的要求进行分解和组织,对地物实体的主题文本特征、地理空间特征、时间维特征等相关信息进行封装,建立四元组实体对象,实现了地理信息数据的相互集成与组织。引入MapReduce模式的并行处理机制完成对网页中地理信息数据的优化存储与索引,并且通过分别计算网页文本、地理文本与查询关键词的主题相关性对爬取的网页进行有序的排列,从而提供快捷、高效的地理信息主题查询。     

桂林市土地开发整理规划管理系统设计与开发

本文结合桂林市土地开发整理规划编制的实际工作,设计了桂林土地开发整理规划管理系统的功能、系统的总体结构、空间数据的划分及入库的过程和方法,提出了利用Oracle9i管理空间数据,用MAPX控件开发管理系统前端的方案,利用VB和MAPX控件开发了系统的主要功能,并给出了部分系统开发的关键程序代码。     

基于RESTful API的智慧旅游系统设计与实现

从系统的扩展性、耦合性和可用性出发,在深入研究RESTful API的基础上,结合智慧旅游的特点,提出了基于RESTful API的智慧旅游系统建设方案。设计了基于RESTful API的智慧旅游框架,制定了RESTful API设计的基本原则,并从资源标识、参数、资源的表述、验证、异常处理和缓存6个方面分别介绍智慧旅游API的设计方法。最后,通过具体的实例证明了该方法可提高智慧旅游系统的扩展性、耦合性和可用性,为智慧旅游系统设计提供了一种可行的方案。     

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。     

基于分水岭和多尺度分割方法的耕地信息提取

在探讨了分水岭和多尺度相结合的影像分割方法的基础上,研究了高分辨率影像耕地的信息分类以及分类精度评定;重点对影像分类精度进行了分析,在影像分类的过程中,分别采用基于像素的分类方法和基于对象的分类方法,实验结果表明基于对象的耕地分类方法精度远高于传统的分类方法。     

基于MapReduce的时空数据模型设计方法

针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存储模型,并在此模型的基础上,设计了基于MapReduce的时空数据查询并行化框架。该框架通过对时空数据的并行操作,使其适用于海量时空数据的存储与管理。