空间数据立方体的多维数据组织及存储

定义空间数据立方体地理空间维、专题维和时间维分别包含的数据种类和内容;设计它们的维和维层次数据结构;表述地理空间维、专题维和时间维在概念层次和物理层次上构成空间数据立方体的方法;确定地理空间维、专题维和时间维数据的多维数组组织方法,以及多维数据的数据文件和虚拟内存存储策略;表达多维数组中记录间的关联运算和多维数组的压缩方法。     

面向"数字城市"多源数据的空间数据立方体空间度量研究

叙述了面向“数字城市”多源数据的空间数据立方体空间度量的基本定义;描述了空间度量的聚集概念,并结合具体的图例阐述了点状、线状、面状空间度量的聚集过程;解释了空间数据立方体维上钻、维下翻、维层次上钻、维层次下翻的空间度量聚集操作基本原理。     

基于Web的空间OLAP研究

OLAP（在线分析处理）是空间信息集成，查询与分析的重要领域和手段，基于Web的OLAP需要解决体系结构，空间数据仓库构建，多维数据模型，WebGIS，数据挖掘等诸多理论和工程问题，体系结构规定了系统开发和应用的模式，多维数据模型中定义了基于数据仓库的度量和维度结构，是OLAP和某些数据挖掘模型的基础，是数据仓库应用的重要手段，传统的体系架构，多维数据模型和OLAP技术在处理穸间数据过程中具有较大的局限性，文章尝试探讨在Internet环境下，在传统多维数据模型中引入空间维度，度量中指向空间聚合结构的空间数据索引及其空间算子集合，从而构造出空间多维数据模型，并在模型物理实现的基础上，试验了空间立方体的Web OLAP操作，可以预测，空间OLAP研究将成为GIS研究的热点，具有极大的应用价值。     

地学空间分析的关键技术应用--《ArcView地理信息系统空间分析方法》评介

西北大学城市与资源学系汤国安博士等人撰写的著作,于2002年10月科学出版社出版.全书共分14章,第1章到第7章较系统地介绍了ArcView的基本功能;第8章至第13章比较深入地探讨了ArcView空间分析、三维分析、网络分析的理论、方法和应用实例;第14章探讨了利用ArcView进行数字高程模型(DEM)空间分析的不确定性问题.该书适合从事GIS工作的中高级用户参考.通读全书,可以发现如下两个突出的特点:     

基于多维数据模型的城市建设用地数据挖掘研究——以北京市为例

针对城市建设用地数据的多源异构、多维、复杂度高等特点,探讨基于空间数据仓库理论挖掘城市建设用地潜在的空间信息,提出了面向城市建设用地利用的多维数据模型,并基于该模型构建了以城市建设用地利用为主题的空间数据仓库,实现空间数据挖掘过程.以北京市中心城区的建设用地扩展为例,研究了城市建设用地的空间格局及其演变特征,为城市建设用地管理提供决策依据,同时也为城市建设用地数据的集成、分析和高层决策支持提供了方法论.     

空间数据仓库的认知过程与代数描述

论述空间数据仓库定义包含的内容和空间数据仓库的概念框架,着重描述空间数据仓库的结构以及各组成模块的工作流程;设计了空间数据仓库认知过程的概念框图,并对其认知的基本概念进行描述,着重表述空间数据仓库认知过程的14个世界模型和13个转换算子,并用代数系统给出严格定义.     

基于SOA的空间数据起源研究

随着网络环境下空间信息服务数量和种类的不断增多,空间数据的使用和转换日趋频繁,空间数据产品的可信度成为困扰用户科学地使用空间数据产品的难题.空间数据起源记录了空间数据产品的衍生过程,是数据可信度评估的重要参考因素,对空间数据产品的维护与更新、空间信息处理工作流的检测和优化等有着重要意义,有助于提升空间信息服务应用的水平.该文介绍了空间数据起源的概念,分析了当前国内外在该领域的研究进展,针对空间数据起源的采集、管理和服务等问题,提出了基于面向服务体系架构SOA的空间数据起源系统原型框架,为分布式环境下空间数据起源系统化的管理和研究奠定了基础.     

论地理信息系统的应用与发展

论述了地理信息系统产生与发展,从分析系统的技术特点入手,揭示了其发展与应用的密切关系,进一步指出了地理信息系统的应用潜力与发展方向。     

多源空间数据无缝集成研究

随着地理信息系统的社会化发展 ,空间数据共享成为一种必然要求 ,然而要真正实现空间数据共享 ,多格式空间数据集成是一个亟待解决的问题。多源空间数据无缝集成( SIMS)技术实现了一种特殊的数据访问机制 ,不仅提供了直接存取多种数据格式的能力 ,而且使 GIS软件具有跨数据源复合分析功能 ,是实现空间数据共享的有效的技术基础。本文阐述了 SIMS技术体系结构 ,并探讨了 SIMS技术在 GIS软件开发中的应用。     

分布式多空间数据库系统的集成技术

该文提出建立分布式多空间数据库系统来实现异构空间数据源的互操作，以达到空间信息共享的目的。首先介绍分布式多空间数据库的基本概念、系统结构以及关键技术；其次，通过对空间数据分布特征的分析，提出了多空间数据库系统集成的基本思路“异构同化，同构整体化”，并建立了集成的层次模型。     

GIS多比例尺空间数据组织体系构建研究

空间数据是GIS的基础,如何构建空间数据多比例尺分级体系是城市GIS建设的关键。该文分析了城市空间信息的多比例尺特点,在定义了“单元图形”概念的基础上,总结出GIS屏幕可视化空间信息随比例尺缩小的变化规律,依据此规律,提出了空间数据尺度间隔的“四倍原则”;介绍了“四倍原则”在城市GIS多比例尺数据分级中的应用方法和示例。     

基于P2P的空间数据操作分布技术研究

分布在不同节点的空间数据库通过P2P协作共同完成复杂的空间应用任务。提出一种基于P2P的空间数据操作分布的引擎设计:引擎根据空间应用任务的解析,在P2P网络中动态地选择最佳的执行引擎,通过P2P的消息和通信机制进行协作,共同完成复杂的空间计算和空间查询任务。P2P的执行机制避免了集中式执行引擎带来的网络拥塞和单点失效问题,提高了空间数据资源和计算资源协作的可靠性和可用性。     

基于Web Service的空间数据共享平台

分析传统GIS软件存在的数据共享、集成困难和应用间互操作复杂的问题,提出了基于Web Service的数据共享平台的简单原型和实现技术。阐述如何基于开放的规范和协议构建开放的数据存储一体化模型,并在此基础上,提出了分布式环境下基于Web Service数据节点集群、互操作方案,以及上层充一的应用开发模式,包括提供以面向对象的思想定义的、构建上层应用的组件支持。重点研究了在空间数据文本化之后数据的索引、查询问题,提出了结合元数据和GML的两阶段数据查询方案。并对该平台下空间数据的语义共享方式做初步探讨。     

空间数据分析技术在公共卫生领域的应用

空间数据分析技术是分析具有空间属性的事物之间相互关系,对空间信息进行认知、解释、预测及调控等,而公共卫生研究领域集中在疾病时空规律的认识、成因分析以及干预和防御等领域。本文从公共卫生研究的方向出发,论述了空间数据分析技术在公共卫生领域的应用,以及现阶段空间数据分析软件的发展状况,并对空间数据分析技术在公共卫生领域的应用前景作了展望。     

空间数据分析与空间模型

虽然GIS已在各个领域得到广泛应用,但它相对较弱的空间分析功能正在限制其应用的广度和深度。文中系统论述了空间数据的基本特征,GIS中空间数据分析的基本需求,空间统计分析,空间数据探索分析以及空间模型,探讨了GIS与空间模型结合的必要性,结合途径以及结合中的问题与对策。     

探索性空间分析及其与GIS集成模式探讨

探索性空间分析基于让数据说话的理念,可以避免野值或非典型观测值的误导。在对探索性空间分析的基本原理和概念界定的基础上,探讨交互式和动态空间数据分析、地学可视化及可视化空间分布、确认性空间分析、空间数据挖掘等探索性空间分析的主要技术。由于统计分析软件和GIS的数据格式差异很大,直接将二者简单集成存在一定困难,因此切实可行的集成方式是采用对象连接和嵌入(OLE)技术,分别调用统计分析软件的探索性分析功能(或者函数)以及GIS的地图显示和空间分析功能,并进行必要开发,实现二者的集成。最后对探索性空间分析的发展方向进行展望。     

面向数据集成的城市空间数据内涵与特征分析

GIS对空间对象及其关系表达能力的增强以及多源数据集成应用的需要,不仅扩大 了城市空间数据的内涵,而且推动了城市空间数据集成研究.城市空间数据涉及多个学科,主要来源于航空遥感与摄影测量、勘探量测、内插推算和社会统计,可分 为地上、地表、地下3个空间层次类型.城市空间数据具有离散非连续、构造约束、零散分 布、信息隐含和体特征等特殊性,并存在多语义、多尺度和实体拓扑特征.城市空间数据具有灰白二象性,地下空间数据可以灰、白相互转化.     

空间数据挖掘与发展趋势探讨

基于空间数据挖掘的含义,分析空间数据挖掘的特点、主要方法分类和面临的主要问题;结合空间数据的特点,提出一种空间数据挖掘体系结构,并分析空间数据挖掘的基本过程,阐述了当前空间数据挖掘面临的主要问题并展望其发展趋势。