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GIS的网络犯罪空间管理系统设计

当前急剧增长的网络犯罪行为与有限警力、人工监控之间的结构性矛盾日益突出,针对网络犯罪的广泛性、隐蔽性、超时空性等特点,迫切需要开发应用先进技术手段,建立“网络犯罪空间管理系统”,使打击网络犯罪从突发事件、被动应对走向重点监控、主动预防。从当前公安网监部门实际需求出发,以地理信息系统为核心,结合网络搜索、IP追踪技术,建立“网络犯罪空间数据库”,进行相关空间数据挖掘,探索网络犯罪要素的空间结构、空间行为及其与环境间互动关系,以制定打击防范的对策方案。     

分布式计算环境中的空间查询语言全局解析机制

讨论一种在分布式计算环境中实现基于全局逻辑的空间查询语言解析方法,并给出其实现机制。提出空间查询语言的全局解析模型及等价分布程序的概念,给出将全局空间查询语句解析为等价分布程序的方法。利用该方法能够完成全局空间查询语句到局部查询语句的映射,从而支持空间数据的分布式查询。     

基于空间数据库的多媒体图形查询信息系统研究——以苏州河环境综合整治为例

本文介绍作者自行开发的GIS软件系统———基于空间数据库的多媒体图形查询信息系统的内容、结构和功能 ,以及在环境规划管理方面的应用。阐明了系统可满足决策管理层和公共信息发布层等不同层次的应用需求 ,对环境工程项目的规划管理可作为示范和借鉴。说明本系统除具有一般GIS系统所具有的功能外 ,还把现代多媒体技术和GIS空间数据库技术结合起来 ,实现了在空间数据基础上的多媒体信息查询 ,丰富了GIS中属性数据查询的内容 ,提高了地图的可视性。详细介绍了一种地理信息系统的空间分析方法———包含分析的算法和在本系统中的具体应用———按多边形区域进行空间相关性关系查询。     

P2P环境中的全局空间数据目录研究

P2P计算通过大量自治的节点协作共享资源与计算,为空间数据和空间操作的分布提供了新的分布式计算模式。分布在不同Peer上的空间数据库节点通过P2P协作构成一个超级全局空间数据库,全局空间数据目录是P2P环境下快速定位空间数据资源和空间计算节点的关键技术。Peer数据库节点的数据模式、元数据、资源状态参数等抽象为一系列关键词集合。全局目录基于Peer空间数据库节点的外包矩形进行动态聚类并建立P2P环境下的空间索引,支持Peer空间数据库节点的动态加入和退出,支持复杂空间查询和关键词查询。该文给出了全局空间数据目录的组织模型、P2P空间数据索引及空间资源发现算法。     

基于空间化PageRank算法的人口流动空间集聚性分析

提出了一种基于空间化PageRank算法的人口流动空间集聚性分析方法。在PageRank算法的基础上增加空间节点间要素流量大小(F)的加权作用以及距离因子(Dst)所引起的流动成本和阻力效应,使该算法具备针对空间网络模型的分析能力,通过对人口流动网络模型中的节点进行集聚性排序,描述人口流动的空间特征。以华东六省一市人口流动状况为例,PR值、区域人口总流入量(RTI)和流动人口密度区位商(MLQ)的计算结果对比表明:空间化PageRank算法可以客观地评估空间节点吸引力,并弥补了总流入量等简单人口学统计指标对于现象背后驱动机制表达不足的缺点。     

基于P2P架构的位置服务

基于位置服务技术对地理信息系统和全球定位系统的发展和应用研究具有重要意义。概述基于位置服务的体系架构研究现状,给出基于P2P架构的位置服务模型。介绍该模型所涉及的相关技术,给出基于P2P架构的位置服务的原型实现PLbs。以交通信息系统为例进行研究,表明该模型能够提高基于位置服务系统的性能。     

基于组件式GIS的云南省易门县旅游资源查询系统的设计与实现

选用MapObjects控件作平台,在VisualBasic6.0环境下进行了易门县绿汁江旅游资源查询系统的设计与开发。在选择了系统开发平台后,进行了数据收集、系统结构设计、数据库的建立,最后进行系统各功能子模块的设计与实现。系统在实现空间属性双向查询功能的基础上,还实现了如空间数据可视化、地图着色整饰、地图编辑输出等功能。系统开发后,可为该地区的旅游规划提供科学依据,为旅游业的开发者和管理者在作决策时提供参考。     

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。     

基于GIS的重庆地区气温空间分布研究

在观测资料的基础上,利用GIS技术,结合DEM引入天文辐射和高程,研究了重庆地区的多年月平均气温空间分布.并采用独立于观测站外的气象哨的多年月平均观测资料进行了验证.结果表明:天文辐射和高程的气温分布模拟,能够较好地反映地形遮蔽对气温分布的影响.天文辐射的引入较好地把地形对气温要素的影响进行了量化,是对气象要素空间分布研究的一次有益尝试,对山区气象要素空间分布的研究有一定的借鉴作用.     

基于P2P的分布式矢量地理数据在线服务研究

研究P2P环境下矢量地理数据在线服务的关键技术,提出了一种基于Linking机制的矢量地理数据组织、分割及无损拓扑重建方法.通过将矢量要素各个层次的链接关系记录在Linking信息中,形成一种松散的分布式拓扑关系,并支持矢量数据无损重建.实验证明了该组织方式和相关算法的健壮性、高效性及完备性.     

空间负载平衡探讨

设计、应用合理的空间负载平衡算法是当前分布式地理信息系统研究的一个重要方向。该文介绍了空间负载平衡的基本概念,给出了空间负载平衡的基本算法和改进算法及其空间应用研究现状。对于各种算法进行对比讨论,分析其优劣,指出存在的问题和未来研究的方向。     

基于Landsat数据的2种地表温度空间降尺度算法比较研究

以2003年5月29日福州市LandsmETM＋影像为数据源,对2种地表温度空间降尺度算法——EM算法和HUTS算法进行实验、比较与分析,EM算法是利用高空间分辨率的地表比辐射率对低空间分辨率的亮度温度影像进行调节,从而达到提高热红外影像空间分辨率的目的;HUTS算法则是引入了归一化差异植被指数NDVI和地表反照率d,通过在低空间分辨率拟合二者与地表温度LST之间的关系,然后根据其尺度不变性,将该关系应用到高空间分辨率的影像上,从而达到提高热红外影像空间分辨率的目的．研究结果表明：1）2种算法所得结果影像都能在有效提高空间分辨率的同时较好地保持了原始地表温度影像的空间分布特征,达到了较好的降尺度效果;2）以RMSE为定量评价指标,HUTS算法要略优于EM算法,其中,EM算法的RMSE为1．2494,而HUTS算法仅为0．9869．     

基于HBase的矢量空间数据存储与查询方法及其应用

研究了HBase存储机制,针对现有存储查询方法效率低等缺陷,设计了HBase矢量空间数据存储表模式,如行键、过滤列族、几何列族及非几何列族等,以MapReduce算法为基础改进了原有的区域查询方法,上述改进有效提高了HBase中矢量空间数据查询效率。以某地近100 a地质灾害数据进行实验,结果表明：设计的存储模型可行,查询算法与传统查询算法相比效率更高;由于MapReduce运行过程中的通信等原因,当数据量小于5万级时,算法优势并不明显;当数据量大于10万级时,算法查询时间低于原来的1/2,而数据量达到100万级时,算法查询时间仅为算法改进前查询时间的1/20。数据量越大,并行化处理优势越明显。     

流域水文模型对土壤数据响应的多尺度分析

流域水文模拟对输入数据空间详细程度的要求受流域面积大小的影响,而流域面积影响作用的定量描述有助于模拟时的数据选取.本文以美国Brewery Creek流域(约19.5 k㎡)为例,在逐级连续的汇流面积上,分析了SWAT模型基于1:2.4万的SSURGO和10m分辨率的SoLIM土壤数据模拟的径流量的差别随汇流面积的变化...     

A Hierarchy of Spatial Marginality Through Spatial Filtering

Abstract

Taking a clue from classic time-series decomposition, this article demonstrates a spatial filtering and search technique that permits the partitioning of a measure of marginality, here measured as the percent of the population living at less than 50 percent of the poverty level, into macro, meso, and micro components. This approach supports theory that has argued for scale-specific explanations of spatial marginality. The technique also offers promise for many other types of investigations such as disease incidence, microclimate dynamics, and consumer preferences.     

A Hierarchy of Spatial Marginality Through Spatial Filtering

Taking a clue from classic time‐series decomposition, this article demonstrates a spatial filtering and search technique that permits the partitioning of a measure of marginality, here measured as the percent of the population living at less than 50 percent of the poverty level, into macro, meso, and micro components. This approach supports theory that has argued for scale‐specific explanations of spatial marginality. The technique also offers promise for many other types of investigations such as disease incidence, microclimate dynamics, and consumer preferences.     

基于地理加权回归模型的典型山地卫星反演降水产品降尺度研究

降水是陆地水循环的关键变量,高分辨率降水数据的获取是准确模拟陆地水循环过程的前提。虽然卫星反演降水产品具有较强的空间代表性和连续性,但其空间分辨率较低的问题限制了它的应用。以太行山、横断山和喀斯特山区为研究对象,基于降水与高程(DEM)、植被指数(NDVI)之间存在较好相关关系的假设,构建了GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)与高程、植被指数的地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1km分辨率GPM降水数据。研究结果表明:地理加权回归模型能有效地提高GPM数据的空间分辨率。降尺度后,GPM数据精度在太行山和横断山区略有提高。年尺度上,相比于原始GPM数据,太行山和横断山区降尺度数据站点实测数据的确定系数分别提高了0.06和0.08,RMSE分别降低了0.45%和3.89%,MAE分别降低了0.16%和1.70%;月尺度上,太行山区67%的月份,横断山区83%的月份GPM产品降尺度后更加接近于站点实测数据。喀斯特地区GPM数据降尺度后精度略有下降,降尺度后,年尺度的降雨数据与实测数据的RMSE和MAE分别增加了10.00%和8.00%,R^2降低了0.06,月尺度上仅8月和9月降尺度后的精度更高。降雨与地形和NDVI的关系较弱是喀斯特地区降尺度效果较差的主要原因。