湖南省矢量空间数据集成方法研究

本文针对湖南省矢量空间数据来源复杂、格式不一等问题,建立了一套多源矢量空间数据集成框架。该框架以基础地理信息数据分类分层体系为依据,从数据空间、属性、格式等方面制定数据集成规则,实现多源异构矢量空间数据集成。建立的多源矢量空间数据集成框架为湖南省地理空间数据交换共享数据库构建提供了重要支撑。     

空间数据仓库研究综述

论述了空间数据仓库的定义、基本特征;着重叙述了目前国内外空间数据仓库在学术研究、产品研制和实际应用方面的发展现状;设计出了空间数据仓库的体系结构,说明了空间数据仓库与空间数据库和应用系统的区别与联系;最后得出结论,为支持我国空间数据基础设施建设,研制空间数据仓库十分必要.     

空间数据仓库与OLAP技术研究

空间数据仓库与OLAP技术研究,提出基于GIS的空间数据仓库技术来集成GIS、MIS和OA等系统中的空间数据和属性数据,为决策分析提供一个有效的基于GIS的空间OLAP平台,有利于电子政务空间辅助决策统一平台的建立。在GIS中引入数据仓库技术,会使得空间数据不再是互不兼容,GIS用户能更好地管理和分析数据,商业用户可以方便的使用空间数据。     

城市空间数据基础设施尺度和精度研究

对城市空间数据基础设施数据的尺度和精度进行了研究,分析了衡量城市空间数据尺度的4个指标:比例尺、范围、详尽程度和分辨率,总结了现有测量规范对主要城市空间基础数据的精度要求,论述了不同尺度和精度条件下城市空间基础数据的协调,提出了数字城市空间基础数据的平面精度分级体系,建立了此分级体系与传统测量精度指标及比例尺的对应关系。     

空间数据融合技术在空间数据生产及更新中的应用

立足于现有的多源数据资料,利用空间数据融合方式进行空间数据的生产和更新。在阐述总体方案的基础上,按技术流程依次介绍了每个环节的处理内容和方法:通过多源数据分析评定确定数据的使用方案,通过空间数据集成消除多源数据间的差异,通过空间数据匹配建立同名实体在不同数据集中的对应关系,通过数据融合和更新派生得到更好的新数据。实验证明该方式生产周期短,有效可靠。     

多尺度矢量空间数据融合的基本问题研究

针对不同尺度的矢量空间数据在几何、属性和空间关系特征等方面存在诸多差异,严重影响了空间数据的共享集成与应用的问题,该文探讨了多尺度矢量空间数据融合的基本问题。通过将不同尺度的空间数据进行集成统一,经过空间数据匹配、制图综合以及空间关系处理等过程,使数据在属性和几何位置上相互印证、相互补充和相互关联,进而实现空间信息的融合和增强。该文深入分析了多尺度矢量空间数据的差异性根源和表现形式,明确了概念和研究范畴,从系统的角度进行了分类和数学上的形式化定义,并提出了具体的研究内容和技术框架。     

空间数据集成、检索和访问组件模型

为了解决空间数据集成、检索和访问的问题,从数据提供者和数据使用者2个角度出发,提出了建立具有统一集成、检索和访问接口的空间数据访问组件。该组件针对数据提供者提供统一的集成接口,实现了以ArcSDE为例的空间数据引擎和以REST服务为例的Web Service引擎,建立了针对第三方空间数据引擎和Web Service空间数据源集成方法。该组件内部构建了空间数据处理模块和Web Service数据处理模块,与空间数据集成接口相互协作完成集成并处理空间数据源的任务。同时,针对数据使用者提供了空间数据检索和访问功能,在空间数据检索接口中实现了基于要素的检索方法,能对集成后的空间数据进行快速的查询检索,达到空间数据共享、访问的目的。     

异构空间数据集成技术

为了实现大量地理空间数据的资源共享,以及降低数据应用集成的开销和复杂度,基于对物化集成系统、Mediator集成系统、FS模式和MDBL系统等的对比分析,阐述了空间数据集成的具体实现模式、不同空间数据源之间的异构类型以及相应的消解措施。研究结论有利于总体把握空间数据集成、提高空间数据利用率、加速GIS应用系统的建设进程。     

基于GML的空间数据集成技术研究

GIS的快速发展和广泛应用导致空间数据的多源性的产生,给数据的应用和共享带来不便。使得空间集成技术越来越受到大家关注,因此,GML的空间数据集成技术也被许多不同行业接受和采用,使用GML存储和发布空间数据大大地提高了数据共享性,也将有利于GIS的发展和应用。     

一种面向对象的4层空间数据模型

针对“空间数据是否要建立拓扑关系并在数据库中显式地存储记录”一直是G IS领域争论的问题,给出了解决方案:融合拓扑关系数据模型和面向实体数据模型,进而在分析和总结现有数据模型的基础上提出了一种面向对象的4层空间数据模型。对模型作了4个层次划分:几何对象、基本和复杂要素、分层与分区以及多尺度表达。模型具有3个特点,即多尺度描述地理空间;能描述不同要素层、不同区之间的关系;用户可根据实际情况自定义要素层拓扑关系。最后给出了模型在自主开发的地理数据库管理平台Geoinfo中的应用情况。     

论空间数据处理与空间数据挖掘

根据现行文献中反复提到的空间数据处理内涵的理解．将空间数据处理分为空间数据处理技术和空间数据处理理论，简要论述了各自的主要内容．讨论了空间数据挖掘的现状和今后研究的重点，比较了空间数据处理与空间数据挖掘的异同。     

基于空间数据引擎的城市园林绿化空间数据组织

城市园林绿化,具有数量庞大、种类繁多、覆盖范围广等特点,为城市绿化日常管理工作增加了难度。合理、高效地组织城市绿化空间数据,是城市园林绿化数字化管理的关键与核心。本文提出了以Arc SDE空间数据引擎为基础,分析城市园林绿化数据特点,制定绿化数据结构,采用分层方式管理绿化数据,实现园林绿化要素的一张图管理。实践验证表明,此方案具有较好的可行性与实用性,可为园林绿化管理提供精确的空间位置服务,提高工作效率。     

大数据时代的空间数据挖掘综述

随着大数据时代的到来,数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题,介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术,在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法,并指出了该类研究存在的不足。最后,探讨了空间数据挖掘的发展趋势。     

面向对象的空间数据采集

本文主要介绍在Turbo C++支撑下,用面向对象的方法,对地图的空间数据进行采集、分类、编辑、净化。该系统利用C++中面向对象的概念及类的继承与地图数据的层次关系相吻合的特点,使得数据的输出能满足更多的要求,并且针对地图数据量大的特点,引入了多态和动态覆盖相结合的方法,以满足内存和速度两方面的要求。     

一种面向并行空间数据库的数据划分算法研究

面向基于对象关系型数据库而构建的并行空间数据库系统，提出了一种基于Hilbert空间填充曲线的适合于矢量空间数据的数据划分算法。在充分考虑空间信息的海量特征以及矢量数据存储记录的不定长等特点的前提下，该算法可实现并行空间数据库中海量空间数据记录在多个存储设备上的均衡划分，以避免出现数据倾斜现象，从而提高了空间数据的检索与查询效率。     

基于Oracle Spatial的空间数据集成互操作模型

从互操作实际需求出发,利用Oracle Spatial空间数据存储特性,根据不同层次的互操作需求,从本地互操作和Internet互操作2个层次提出了一种基于Oracle Spatial的集成互操作模型,从而兼顾了部门内部对互操作效率的要求以及部门外部对互操作广泛适应性的要求。     

面向大数据的空间数据挖掘综述

随着大数据时代的到来,海量空间数据与获取手段不足的矛盾日益显著,空间数据挖掘的地位日益提高。从大数据的含义出发,分析了空间数据与大数据的关系,回顾了传统空间数据挖掘存在的问题,最后从平台和算法两个方面探讨了空间大数据挖掘的最新研究进展。     

不同空间数据格式的数据量实验研究

针对一些通用的空间数据的数据交换格式进行了研究，并就不同数据格式的数据量进行了对比实验。结果表明，在栅格数据中，．bmp格式的数据量最大，.jpg格式和．gif格式的数据量较小；矢量格式的数据量的大小与空间数据的属性有关，在几种常用的矢量格式中，．e00格式的数据量最大。     

地理空间数据质量检测

针对当前数字地图数据库中数据存在的一系列问题，提出了地理空间数据质量检测的5方面内容，分别是地理空间数据形式检查、拓扑关系检查、位置关系检查以及逻辑一致性检查。对于不同的检测方面，提出了相应的检查手段和算法，并完成了数据质量检测系统。     

一种一体化的空间数据模型

数字制图与GIS空间分析由于应用不同导致相应软件和数据不能共享,其根本原因是二者采用了不同的空间数据模型。在分析面向数字制图数据模型和面向GIS空间分析数据模型的特征基础上,提出了一种一体化的空间数据模型。该模型以面向GIS空间分析数据模型为主,面向数字制图数据模型为辅,在几何层次融合了拓扑数据模型和实体数据模型。最后,设计和开发了相应的原型系统,验证了模型的合理性和可行性。