线状要素自适应标注算法的设计与实现

线状要素是道路、管线、界限等实体的抽象表达,是地图显示中最基本的组成部分。对线状要素进行标注能帮助人们直观地了解对象的地理特征。标注算法是GIS软件的基本功能,过自适应标注算法实现了对任意形态线状要素的自动标注,方法简单有效。     

地图线状符号图案单元的优化配置方法

在分析地图线状符号的分解与组合等特征的基础上，提出了线状符号的优化配置方法和常见的线状符号之间的空间关系的处理方法，并着重讨论了顾及格式塔理论的虎线型线状符号优化配置算法。     

全关系型地籍空间数据存储的研究

本文在分析传统地籍管理信息系统不足的基础上 ,提出用 (对象 )关系数据库集成存储管理地籍空间数据和属性数据的基本设想。并讨论关系型地籍空间数据存储的必要性、可行性、地籍空间数据的表达、地籍空间数据的组织和操作及地籍空间数据存储的实现。     

线状要素化简算法的分析与评估

线状要素是地图中量最大、形式最多样的要素,它们的化简在自动制图综合中非常重要。目前对线状要素化简的算法研究较多,但其化简质量却少有研究。针对化简算法的基本要求,提出了易于操作的评估化简算法质量的6个方面:面积差、弯曲度、最大拐角比率、化简变化趋势、化简结果一致性和自相交性。通过大量实验,比较了Douglas-Peucker等算法的化简效果,最后对化简中的自相交问题提出了相应的改正措施。     

线状要素化简算法的分析与评估

线状要素是地图中量最大、形式最多样的要素,它们的化简在自动制图综合中非常重要.目前对线状要素化简的算法研究较多,但其化简质量却少有研究.针对化简算法的基本要求,提出了易于操作的评估化简算法质量的6个方面:面积差、弯曲度、最大拐角比率、化简变化趋势、化简结果一致性和自相交性.通过大量实验,比较了Douglas-Peucker等算法的化简效果,最后对化简中的自相交问题提出了相应的改正措施.     

基于SuperMap Objects线状地物面积快速扣除算法实现

线状地物调查是土地资源调查中的一项重要内容。在分类统计汇总土地面积时,计算、扣除线状地物面积时显得尤为重要。本文在分析线状地物与地类图斑空间关系的基础上,设计了线状地物面积快速扣除算法。利用SuperMap Objects作为开发平台,VC++6.0为开发工具实现了该算法。经验证,该算法能够快速实现线状地物面积扣除,可达到相关建库工作的精度要求。     

基于分形理论的线状要素的地图自动综合算法实现

线状要素的制图综合往往由于数据容量过大在选择比例尺可视化输出时不能进行清晰图形表达.本文基于分形理论中的步距算法,在visual studio中开发系统窗口平台,以线状要素为研究对象,实现对线要素的地图自动综合计算,从而以少量控制点清晰表达出图形的轮廓特征.该方法较好的保持了地图的形状特征和细节,使化简的图形与原始数据的图形在形状结构特征上基本保持了一致性.     

滚圆法用于空间点聚类的研究

空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法（spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC）。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。     

GIS中专题属性数据综合的若干问题

探讨了GIS中专题属性数据综合的若干问题，分析了专题属性数据综合与空间几何数据综合的区别和联系，在此基础上提出了GIS中实现专题属性数据综合的两种模式，并探讨了实现专题属性数据综合的基本思想和主要内容。     

海洋渔业专题属性数据多尺度综合与表达

针对海洋渔业专题属性数据的特点,在分析陆地GIS中专题属性数据综合思想的基础上,提出海洋渔业专题属性数据多尺度综合方案,并据此进行东海渔业专题属性数据的三级尺度综合可视化表达.     

基于多种空间权重矩阵的区域经济空间自相关分析——以河南省为例

在空间统计分析的应用中,空间权重矩阵的设定对空间自相关的分析结果有较大的影响。通过构建基于邻接关系和空间距离的两大类共计14组空间权重矩阵,以河南省县域经济为研究对象,计算全局和局部两种空间自相关指数,研究空间权重矩阵对区域经济空间自相关分析的影响。结果表明:1)一阶车矩阵比二阶车矩阵能更好地度量河南省县域经济的空间分布,表明河南省县域经济的空间自相关性主要发生在边界直接相邻的区域之间,空间依赖效应从邻域不断向外辐射的现象不明显。2)合理应用空间距离矩阵的关键是能够正确设定阈值距离d,当40 km<d<50 km时,河南省县域经济呈现显著的空间自相关性。3)由郑州市以及围绕郑州的环形区域共同构成了河南省唯一的大面积高GDP值聚集区域,省会城市的经济外溢现象明显;豫东北的鹤壁市和新乡市为低GDP值聚集区域。     

基于局部空间统计分析的SPOT 5影像分类

受同物异谱和异物同谱现象的影响,对遥感影像进行分类时若仅利用光谱信息则分类精度的提高将会受到限制,而局部空间统计特征可以通过对地物空间聚集度的描述与分析在一定程度上减轻这种影响。本文研究了局部空间统计在不同指数(Moran’s I, Getis-Ord G_i, Geary’s C)、邻域规则和间隔距离下,对高空间分辨率的SPOT 5影像分类精度的影响规律。首先,对波段1进行局部空间统计分析,运算结果作为纹理波段添加到原始的光谱波段中;然后,综合利用光谱波段和纹理波段进行监督分类;最后,选取测试样本进行分类的精度评价,并比较分析不同条件下的分类精度,得到地物分类精度同参数之间的关系与规律。通过分析可以得出Getis-Ord G_i指数对于总体分类精度的提高最理想,总体分类精度从 87.74%提高到95.12%。     

3DGIS中空间对象的存储与快速查询

空间对象的存储和快速查询是三维地理信息系统研究的基本问题。本文采用面向对象的方法将三维空间对象抽象为点、线、面、体四类,点对象用一个坐标点(x,y,z)来表示,线对象用一组首尾相接的线段表示,面对象与体对象用三角网表示,然后采用SQL Server 2005来组织存储数据。为了提高空间数据库的检索速度,作者编程实现了线性八叉树空间索引,应用程序采用目前比较流行的ADO.net技术来访问数据库。     

空间目标方向关系的定性扩展描述

由于空间问题固有复杂性不确定性，空间关系的描述和推理普遍采用定性方法以符合人们的空间认知行为，方向关系是一类重要的空间关系，用以确写目标的方位，以往的方向关系描述模型通常将空间目标作为一个抽象点，或者用目标的最小外接矩形表示目标，这两种方法都丰在明为不足，为了更细致，准确的描述方向方法，文章提出一种方面关系描述的分层多处理方法,在以点，线，面为参照目标的空间目标间建立方向关系描述的3层模式结构，每层模式又由基本方向关系描述，推理模型和方向关系描述，推理化模型组成，从而扩展了方向关系的描述。     

城镇地价的空间相关性研究

空间自相关(spatial autocorrelation)是指变量在空间上表现出一定的规律性,空间回归是考虑了空间相关性的回归技术。本文将空间自相关性理论应用于地价样点价格分析,发现地价分布规律,并通过地价样点和地价影响因素建立空间线性回归模型的方法估算土地的价值,改进了传统的回归估价方法,从而提高了地价评估的准确程度。     

基于空间自相关的河南省城镇化水平空间格局研究

城镇化水平是衡量一个地区经济发展状况的重要指标。本文基于空间自相关分析方法,利用2007年河南省各市城镇化数据,分析了城镇化水平的空间分布规律。结果表明,河南省城镇化水平全局Moran’sI指数为0.299,达到显著正相关,呈现明显的全局空间集聚现象;其次,河南省城镇化水平分布的局部空间集聚现象亦十分显著。总体上,城镇化水平分布呈正关联的地市数量明显高于呈负关联的数量。根据计算结果,提出了促进河南省城镇化水平快速全面发展的对策和建议。     

DEM误差的空间自相关特征分析

采用空间自相关分析方法,从空间角度对数字高程数据误差的空间分布特征进行了研究。实验表明,利用双线性曲面表示地形表面时,产生的数字高程数据误差的全局Moran’sI指数趋近于0,在整个区域单元上的分布不存在显著的全局空间自相关,邻近区域单元上高程数据误差之间的关系在整体上既不综合表现为趋同,也不综合表现为趋异,高程数据误差的整体空间格局为随机格局;而且数字高程数据误差在空间上的分布与地形坡度和地表粗糙度有一定的联系,一般情况下,平均坡度、地表粗糙度越大,高程数据的全局Moran’sI指数偏离0稍远一些;否则,距离0近一些,但全局空间自相关仍不显著,在整体上表现为随机格局。     

基于ArcObjects的空间权重矩阵的建立与实现

空间自相关度量的基础是空间权重矩阵的生成,而人工建立空间权重矩阵是一项耗时且计算量大的工作,因此需要解决空间权重矩阵的自动生成问题。本文以ArcObjects为空间目标的管理工具,利用VB可视化编程环境,研究了空间权重矩阵的自动建立方法。实验结果表明,该程序具有较好的健壮性和可执行性,可以成功的应用于空间统计分析模块的计算中。     

空间统计分析的环境质量评价应用

本文阐述了空间统计分析方法的基本原理,介绍了判断空间关联显著性的相关指标及其计算方法,并将空间统计分析方法应用于环境质量评价领域,探索区域环境质量在空间上的分布特征,挖掘环境质量数据中的空间关联关系。结合惠州市2008年空气现状调查中的硫酸盐化速率数据进行分析,结果表明,该数据在整体上存在显著的空间自相关和聚集模式;在局部层面存在三个统计显著性较高的聚集区。由此可知,空间统计分析方法能有效地挖掘环境质量数据中的潜在关联关系,为环境质量评价提供十分重要的统计依据。     

地球化学的空间自相关异常信息提取方法

针对地球化学数据存在的空间分布相关性特征,该文提出了一种基于空间自相关统计的地球化学异常提取方法。以内蒙古浩布高矿床外围的土壤地球化学数据为例,通过对Sn、Cu元素地球化学数据在不同空间间隔上的全局自相关计算,测算其空间聚集的程度,选取聚集程度最高时的间隔距离作为局部空间自相关的参数,通过局部Moran’s I值研究元素的空间分布特征,分析空间聚类和异常值,从而提取地球化学异常。结果表明,局部空间自相关分析可以揭示Sn、Cu地球化学数据的空间分布特征,能够更好地提取地球化学弱缓异常,说明空间自相关是一种有效的地球化学异常识别方法。