面向空间关联的空间关系计算方法

当前,利用空间关系在多源数据间建立空间关联是地理信息领域的研究热点。针对这一热点,提出一种面向空间关联的基于自适应四叉树编码计算矢量数据空间关系的方法。首先,以经纬度网格划分技术为指导思想,基于自适应四叉树进行空间编码,建立空间数据与对应编码间的关联;在此基础上,利用编码计算空间数据的网格拓扑、方向及距离关系,从而建立空间数据间的空间关联;最后,以深圳市OSM矢量地图为实验数据来验证。实验表明,自适应四叉树编码方法能集成地表达3种空间关系,且计算速度较快、效率较高,具有较强的实用性。     

空间物体分类及空间物体构造

空间物体描述是ＧＩＳ的基本任务之一，而空间物体的分类是空间物体描述的基础。理想的空间物体分类模型不但应具有完备描述（构造）各种空间物体的能力，而且应能够揭示基本的空间关系，有助于空间分析的规范化系统化。本文在分析空间概念模型和现有的几种空间物体分类模型的基础上，提出了空间物体分类的基本原则，给出了新的空间物体分类模型：简单点、复合点、简单线、有向简单线、复合线、有向复合线、多边形，并说明了以这类基本物体类型构造复杂物体的一般性方法。     

论空间数据处理与空间数据挖掘

根据现行文献中反复提到的空间数据处理内涵的理解．将空间数据处理分为空间数据处理技术和空间数据处理理论，简要论述了各自的主要内容．讨论了空间数据挖掘的现状和今后研究的重点，比较了空间数据处理与空间数据挖掘的异同。     

从空间分析到空间决策的思考

地理信息系统正处在空间分析系统步入空间决策支持系统的关键时期,及时总结GIS分析理论和技术体系,展望空间决策发展趋势是值得广大地学工作者深思的问题。在分析回顾空间分析理论和技术发展历史的基础上,总结了现状研究和应用存在的问题,指出了空间分析向空间决策支持技术发展需解决的关键问题,并对空间决策支持系统未来的发展作出了几点思考,以期对空间决策支持技术发展提供指导。     

一种顾及障碍约束的空间聚类方法

为了使得空间聚类分析更加适应实际情况,发展了一种同时顾及空间障碍约束与空间位置邻近的空间聚类方法。该方法采用Delaunay三角网描述实体间的邻近关系,并且不依赖用户指定参数。实验验证了本方法的有效性与优越性。     

一种面向并行空间数据库的数据划分算法研究

面向基于对象关系型数据库而构建的并行空间数据库系统，提出了一种基于Hilbert空间填充曲线的适合于矢量空间数据的数据划分算法。在充分考虑空间信息的海量特征以及矢量数据存储记录的不定长等特点的前提下，该算法可实现并行空间数据库中海量空间数据记录在多个存储设备上的均衡划分，以避免出现数据倾斜现象，从而提高了空间数据的检索与查询效率。     

空间和属性双重约束下的自组织空间聚类研究

形式化定义了双重聚类的聚类准则及其判定方法,提出了双重聚类的两步法求解思路和自组织双重聚类算法。通过实例验证了该算法的可行性,自组织双重聚类可以发现非空间属性的聚集、延伸等空间分布特征,可以发现任意复杂形状的聚类,并降低了人为影响。     

基于Oracle Spatial的空间数据集成互操作模型

从互操作实际需求出发,利用Oracle Spatial空间数据存储特性,根据不同层次的互操作需求,从本地互操作和Internet互操作2个层次提出了一种基于Oracle Spatial的集成互操作模型,从而兼顾了部门内部对互操作效率的要求以及部门外部对互操作广泛适应性的要求。     

Partitioning Spatial Model Uncertainty Based on Joint Spatial Simulation

In this study, an uncertainty analysis procedure for joint sequential simulation of multiple attributes of spatially explicit models used in geographical informational systems was developed based on regression analysis. This procedure utilizes information obtained from joint sequential simulation to establish the relationship between model uncertainty and variation of model inputs. Using this procedure, model variance can be partitioned by model input parameters on a cell by cell basis. In the partitioning, the correlation of neighboring cells is accounted for. With traditional uncertainty analysis methods, this is not possible. In a case study, spatial variation of soil erodibility from a joint sequential simulation of soil properties was analyzed. The results showed that the regression approach is a very effective method in the analysis of the relationship between variation of the model output and model input parameters. It was also shown for the case study that: (1) the uncertainty of soil erodibility of a cell is mainly propagated from its own soil properties; (2) the interactions of soil properties of neighboring cells could reduce uncertainty of soil erodibility; (3) it is sufficient for uncertainty analysis to include the nearest three neighboring cell groups; and (4) the largest uncertainty contributors vary by soil properties and location.     

基于Oracle Spatial的空间数据互操作模式

随着空间数据获取的增长及各桌面GIS软件功能的日益增强,如何在不同的GIS软件之间实现空间数据的互操作和共享,已成为一个突出问题。本文介绍了OracleSpatial及其在空间数据存储中的应用,提出了基于OracleSpatial的空间数据互操作模式,并在此基础上进行了部分实验。