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GML在中国的研究进展

凭借其开放和可自我描述的格式体系、完善丰富的空间数据表达技术、灵活多变的应用模式生成方法,经过短短几年时间的发展,GML迅速在空间数据的建模、传输与交换、集成与共享和空间互操作等诸多G IS研究与应用方向中发挥着重要作用。本文从国内与GML相关的研究课题、博、硕士学位论文和公开发表的核心期刊中文论文等几个方面,深入分析了GML在中国的研究进展,并就GML规范研究、GML技术研究和GML应用研究三个方面提出了国内GML研究与应用面临的挑战、急需解决的问题。研究结果表明:目前国内形成了众多特色鲜明和高水准的GML研究团队与研究成果,但随着GML研究与应用的逐步开展,国内GML低水平重复性研究工作的弊端也日益暴露出来。因此,丰富与完善GML规范,深化GML技术研究,建立多层次的GML应用技术模式,开展基于GML的空间服务应用,发展GML软件工具,积极参与GML国际规范的修订,将是未来我国研究人员开展GML研究工作的重点。     

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GML Server 的设计与实现

利用GML解决空间数据共享问题是当前的研究热门,在GML核心模式的基础上定制了大量的GML应用模式,GML数据大量涌现.然而缺少专门存储管理和发布GML数据的平台.本文针对OGC的服务规范,在对当前GIS服务器技术研究基础上,提出了GML Sever服务平台,设计了一整套基于GML数据的Web服务系统.利用当前开源软件进行扩展,系统实现了发布基于GML数据的WFS,WMS,WCS服务及其各种空间分析查询功能.     

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一种通用GML 3.0解析引擎的设计与实现

GML提供了一套核心模式和一个基于对象／属性的简单语义模型,使用GML模型及其模式组件,用户可以灵活定义自己的应用模式.然而由于GML建模的这种灵活性,导致不同领域、不同用户定义的应用模式之可能存在较大的差异,从而大大增加了GML数据处理软件的设计难度。如何解析不同用户、不同领域的GML应用模式并理解GML应用模式中元素及类型的语义,就成了基于GML空间数据语义集成共享必须解决的难题。本文首先简单介绍了GML3.0中最常用的3个核心模式、GML应用模式与核心模式的关系及GML模式中元素类型间的约束关系:然后分析了GML 3.0要素的属性组成;提出了通用GML3.0解析引擎中元素语义识别方法;最后,利用JavaBeans技术,在JBuilder X环境下实现了通用GML 3.0解析引擎。     

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GIS中空间数据属性不确定性研究

空间数据是ＧＩＳ的主要研究和表示的对象,其质量的好坏及其在ＧＩＳ中的正确表示是ＧＩＳ工程建设中最重要和最基本的问题。文中运用模糊分析学的理论和方法,在系统地分析了ＧＩＳ空间数据属性不确定性的基础上,提出了模糊关系数据模型,并探讨了其相应的基本操作和运算的原理和方法,对ＧＩＳ的研究和应用具有一定的实用价值。     

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基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法

针对卫星激光数据处理算法这一难题,分析了COMPASS系统GEO卫星激光观测数据的质量,讨论了反求工程和计算机视觉中的曲线识别与激光观测数据预处理的异同,提出了基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法。该算法将卫星激光观测数据预处理视为有序带噪声的空间曲线重建问题,利用COMPASS系统多圈GEO卫星实测数据进行验证。结果表明：该方法与常用算法一致率在85％以上,能够实现激光观测数据的自动处理与满足导航系统的需要。     

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