使用Python函数式编程进行空间回归分析

针对使用传统的编程方式进行空间回归分析过于繁杂的问题,本文提出将Python函数式编程引入空间回归分析方法,分析和探讨脚本语言＋函数式编程方式在GIS数据分析中的推广应用前景。编程实践证明,采用Python函数式编程,结合既有的开源软件包,可以有效提高编程效率,减少代码量,将实践人员的注意力集中在问题本身。     

一种元数据的面向方面编程冲突解决方法

面向方面编程（AOP）是近年来新兴的编程思想，它焦距于源码级的实现分离。但是目前面向方面编程的理论还没有成熟，各种实现框架还只能支持最基本的方面编程。针对方面之间的冲突解决的支持较少状况，提出一种利用.NET环境下属性元数据处理方面编程冲突的方法，较好解决了方面之间的冲突。     

基于空间化的元数据检查

本文针对当前以文本方式处理元数据方法的不足,提出了一种图形化的元数据质量检查方法,主要是利用空间化技术的基本思想,建立文字性描述元数据与空间图形之间的映射关系,将这些数据引入到GIS软件系统的可视化环境中,采用GIS空间查询与分析技术进行元数据的检查,主要由数据规范化、空间映射、可视化、元数据自动与交互可视化检查、元数据修正等几个相互联系的步骤组成。     

基于Oracle数据库的空间信息元数据管理系统

结合国家基础地理信息系统(NFGIS)元数据标准(草案),介绍了空间数据的元数据管理以及相应的Oracle数据库设计和建立。并以宁波市地理信息系统为例,说明其空间信息元数据管理系统的建立流程和构架,获得成功的应用。研究表明,通过空间信息元数据管理系统的建立,实现元数据快速高效管理,最大程度满足了社会各行业用户对空间地理数据的需求。     

基于XML的GOMS元数据描述体系

地球信息科学元数据标准已经进入草案实施阶段,但仅仅针对有限的公共实体进行标准制定。GOMS是在地球信息科学元数据标准的基础上,综合了CIMI,根据地球科学的学科特点扩展而来,是一种适合在网上检索、交换、共享地学标本的网络信息资源描述体系。XML是W3C推出的元数据标准可扩展语言,为元数据的编码、交换和重用提供了基础框架。本文以地球科学数字博物馆中的地学标本元数据标准为研究对象,利用XML进行了描述,使得专用于地学领域的标本描述转换成通用的机器可理解的元数据,对于集成不同来源的地学标本描述,建立基于Internet的地学标本信息的管理服务体系提供了可能性。     

基于DEM的黄土高原地形纹理概念模型

黄土高原"千沟万壑"的地貌形态,在多尺度空间下表现出显著自相似性,具有"局部无规则,宏观有规律"的纹理特征.目前,黄土高原地形纹理的提取方法及应用已经得到初步发展,但依然缺乏在理论层面的框架体系.本文在已有学者研究成果的基础上,限定黄土高原为研究范围,明确提出黄土高原地形纹理的概念模型,即内涵、特征、分类及表达.将内涵...     

基于DEM的火山口地貌识别方法探讨

本文以吉林省靖宇县西南部的龙湾火山群为例,进行了火山口地貌图像识别方法探讨。在提取过程中,根据研究区内火山口均位于熔岩台地上的特点:首先,将研究区划分为平原和山地等地貌类型;然后,将生成的坡度数据与DEM高程数据相乘,实现对DEM数据按照地形高低起伏的加权,以突显火山口在高程数据上的表现。根据火山口"中间低,四周高"的形态特点及在DEM上的表现,建立了火山口识别模板,对火山口进行识别。最后,参照研究区内的遥感影像,对提取的结果进行验证和修改。     

基于ArcObjects的组件化编程

COM技术是新一代的组件式GIS发展的主流,在阐述了组件化技术的基础概念及分析了ArcObjects的体系结构的基础上,结合ArCobjects开发说明了组件编程的实现过程,并给出了开发实例.     

基于Web的资源环境模型元数据管理

模型元数据是资源环境模型共享的重要信息,它有利于促进模型的高效利用。在面向对象的资源环境模型库管理系统中,模型的属性、方法、数据接口和元数据被封装为模型对象,模型元数据用于资源环境模型的辅助管理。通过建立资源环境模型元数据库,开发基于Web的资源环境模型元数据管理系统,使Internet上的一般用户也可以查询到已建立模型的信息,避免了模型的重复构建,促进了资源环境模型信息的共享。目前,模型元数据研究还需要解决以下两个主要问题:①制定资源环境模型元数据的国家标准;②建立面向对象资源环境模型表达的行业规范。     

基于Python的“地理处理”并行方案

在传统方式下,ArcGIS地理处理工具的执行过程不能充分利用高性能多核计算机的全部运算能力处理日益增加的地理数据,导致数据处理效率低下。本文在分析地理处理工具特点的基础上,充分利用Python语言的并行编程特点,构建具有通用性的地理处理任务并行运行解决方案。结合ArcGIS软件自身的特质,有效解决了并行运行所带来的数据竞争、数据共享与进程通讯等问题,达到了一定硬件环境条件下ArcGIS工具执行效率最大化的目的。通过典型地理处理任务中不同运行方式效率的对比测试与分析,证明了并行运行的有效性。     

基于Python的井下地震计数据校正软件设计

为了实现井下地震计校正方位角后的输出地震数据校正的PC端可视化操作,利用Python技术开发出井下地震计数据校正软件。介绍了所使用到的关键技术、编程工具以及开发环境配置的简要过程,着重介绍开发过程中所使用的ObsPy库和Matplotlib库,并给出软件设计过程中所用到的这两个库的源代码。该软件界面友好,能够实现可视化操作,但存在只能够处理单一类型数据的不足,需要进一步完善。     

基于DEM的福建省小流域划分研究

以1∶10万的数字线划图为工作底图,在ARC/INFO软件环境下,采用空间内插法生成福建省的DEM。其在ARC/INFO软件的水文模块环境下,经过数据预处理、流向分析、汇流分析和流域识别等过程,最终自动提取1435个小流域。研究结果表明:在山区,流域界线基本与分水岭吻合,但在平坦地区由于等高线稀疏,加上福建海岸线非常曲折,海湾支离破碎,流域提取的结果不尽人意,流域界线需要人工进一步修正。基于DEM的流域的快速提取,大大节省了的人力、物力,从提取的效率和精度来看都是切实可行的。随着DEM的精度将不断提高,这种方法将为在全省范围内实现流域各自然要素空间组合特征的快速分析与站点观测数据的综合管理,以及流域信息的空间可视化浏览、查询、统计和流域水文模型的应用分析奠定了坚实的基础,从而推动了生态环境保护、生态环境建设等生态环境管理工作的实施。     

基于DEM的一体化山地特征要素提取

山顶点和山脊线等特征地形要素是构成地表地形及其起伏变化的基本框架,对地形在地表的空间分布具有控制作用。基于DEM研究山顶点、山脊线及其空间组合关系,是DEM地表形态特征研究的重要内容,也是衔接从地形特征分析向山峰等地貌学本源语言的途径之一。本文以四川盆地西南缘与青藏高原过渡地带的川西凉山山原为例,基于山峰-山脊线-控制范围一体化构建的算法策略,识别了山峰和山脊线及其等级、主山脊及其范围。结果表明,研究区内有主峰9座,次峰53座,平均高程2540 m;山脊线230条,其中主山脊9条,平均长度60 km;9大山系,近南北走向,平均控制面积1017 km^2。研究用模糊隶属度方法对算法所提取的主峰、主脉进行精度验证,隶属度介于0.98~1.00和0.37~0.57时提取的主峰、主脉基本吻合算法提取的结果。研究采用一体化山地特征要素提取方法,实现了各山地要素间紧密联系、总体结构与区域地貌特征相对吻合的目标;完成了由栅格单元向地理对象的转变;可以应用于协助地貌类型划分,协同区域地理规划等。     

基于DEM模型的新填洼算法

本文介绍一种新的填洼算法,该算法定义了溢出高程的概念,并在最小代价搜索算法中结合数据结构中的优先队列,逐步算出每一个栅格的溢出高程,最后得到的高程就是填洼处理的高程数据.利用STL库完成填洼模块的开发,通过对不同分辨率的DEM的处理,发现该算法程序简单,运行速度快,该算法提取的水系效果较好.     

基于DEM的福建省土质滑坡敏感性评价

已有滑坡敏感性研究中对评价指标的选取可以归结为气象、水文、地形、地质、植被、人类活动等方面,这些因子指标来源不一,在缺少数据资料地区难以完整收集。针对这个问题,考虑到目前DEM数据的广泛可获得性及其对滑坡评价的重要性,本文仅利用DEM数据及其派生因子,研究土质滑坡敏感性评价的可行性。研究中把评价因子分为2组：第1组数据仅由DEM派生,包括高程、坡度、坡向、地形起伏度、曲率、水流强度指数（Stream Power Index, SPI）、沉积运输指数（Sediment Transport Index, STI）、地形湿度指数（Topographic Wetness Index, TWI）;第2组数据作为对照组,除了包括上述DEM派生的8个因子外,同时加入植被覆盖度、土地利用、土壤类型、年均降雨量因子。本文分别选取逻辑回归模型和证据权法,基于上述2组评价因子,以德化县为例对比2组因子评价结果,利用第1组和第2组数据进行滑坡敏感性评价,结果精度分别为73%和83%。结果表明,仅利用DEM数据进行土质滑坡敏感性评价方法可行,可以为缺乏资料区滑坡敏感性评价提供借鉴。     

基于DEM提取坡谱信息的不确定性

坡谱是黄土高原地学分析新方法、新思路的探索。本文基于坡谱不确定性的概念及其过程分布模型的论述,以陕北黄土高原国家1∶10000和1∶50000DEM数据为基本信息源,分析了坡谱不确定性的产生原因、主要影响因素与影响规律,阐述了坡谱提取与应用中应注意的主要问题,为正确应用坡谱进行地学分析提供重要依据。     

基于计算网格的DEM空间分析系统

计算网格技术可以解决DEM空间分析中大数据量和高密度计算对计算资源的需求。计算网格平台Alche-mi给出了模型系统的架构设计和层次设计,将系统划分为DEM分析服务器、计算网格节点和空间数据库服务器;通过集中式空间数据库服务器和基于数据分解的方法设计了系统的并行算法。实例结果表明,应用网格技术可以显著提高大计算量DEM模型分析的运算效率,具有重要理论和现实意义。     

基于Python的农村土地承包经营权地块数据处理的研究

地块数据是农村土地承包经营权确权颁证工作中一个重要的数据。在实际生产工作中,从dwg格式数据提取地块边线并获取相关信息工作量大且具有重复性,文章针对这个问题以Python为开发环境调用Arc GIS地理处理工具,实现地理数据批处理,提高地块数据处理的工作效率。     

基于DEM的广西宁明林地生产力的探讨

文章以广西宁明主要树种马尾松和桉树为例,在GIS技术的支持下,利用高精度的DEM数据快速提取了地形地貌因子参数,基于此建立了马尾松和桉树的生产力估算模型,并预测了研究区域潜在的森林生产力,以期为林业部门营造林树种提供决策依据.     

CryoSat DEM与多种南极DEM的对比分析

南极洲被巨厚冰雪覆盖,地质构造以南极横断山脉为界,总体分为东南极地盾和西南极活动带。数字高程模型（DEM）是研究南极冰盖变化的基础数据之一。通过多期次数字高程模型相比较获得高程的变化信息,是分析南极冰盖厚度变化和物质平衡的重要手段。然而不同类型DEM之间存的平面误差和垂直误差影响分析结果的精度。首先利用配准消除DEM间的水平误差,然后计算并按坡度提取CryoSat DEM与其他DEM的平均高程差和标准差,最后分析高程差的时空变化特征。通过分析发现,DEM之间存在不同的平面误差。其中TanDEM_X DEM与CryoSat DEM的高程平面偏差最小,而ICESat DEM与CryoSat DEM的高程平面偏差最大。在垂直方向上,0°~1°的坡度范围内,CryoSat DEM与TanDEM_X DEM的平均高程差在3.5~5.5 m之间,标准差小于18.0 m;CryoSat DEM和Bamber 1km DEM的平均高程差在-2.5~+1.0 m之间,标准差小于24.2 m;CryoSat DEM与ICESat DEM的平均高程差在-25.0~-1.0 m之间,标准差小于47.2 m;CryoSat DEM与RAMPv2 DEM的平均高程差在1.3~3.2 m之间,标准差小于45.6 m。通过研究发现南极冰盖内部高程增加,但西南极冰盖和东南极冰盖高程均在降低,且西南极降低明显,同时南极边缘地区高程降低明显。本研究为全球变化研究和南极物质平衡研究提供了重要参考。