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。     

Image data fusion for the remote sensing of freshwater environments

Remote sensing based mapping of diverse and heterogeneous freshwater environments requires high-resolution images. Data fusion is a useful technique for producing a high-resolution multispectral image from the merging of a high-resolution panchromatic image with a low-resolution multispectral image. Given the increasing availability of images from different satellite sensors that have different spectral and spatial resolutions, data fusion techniques that combine the strengths of different images will be increasingly important to Geography for land-cover mapping. Different data fusion methods however, add spectral and spatial distortions to the resultant data depending on the geographical context; therefore a careful selection of the fusion method is required. This paper compares a technique called subtractive resolution merge, which has not previously been formally tested, with conventional techniques such as Brovey transformation, principal component substitution, local mean and variance matching, and optimised high pass filter addition. Data fusion techniques are grouped into spectral and spatial centric methods. Subtractive resolution merge belongs to a new class of data fusion techniques that uses a mix of both spatial and spectral centric approaches. The different data fusion techniques were applied to a QuickBird image of a semi-aquatic freshwater environment in New Zealand. The results were compared both qualitatively and quantitatively using spectral and spatial error metrics. This research concludes that subtractive resolution merge performed better than all the other techniques and will be a valuable technique for enhancing images for freshwater land-cover mapping.     

Semantic Web Services‐based process planning for earth science applications

In a Web service‐based distributed environment, individual services must be chained together dynamically to solve a complex real world problem. The Semantic Web Service has shown promise for automatic chaining of Web services. This paper addresses semi‐automatic geospatial service chaining through Semantic Web Services‐based process planning. Process planning includes three phases: process modeling, process model instantiation and workflow execution. Ontologies and Artificial Intelligence (AI) planning methods are employed in process planning to help a user dynamically create an executable workflow for earth science applications. In particular, the approach was implemented in a common data and service environment enabled by interoperable standards from OGC and W3C. A case study of the chaining process for wildfire prediction illustrates the applicability of this approach.     

空间软数据及其插值方法研究进展

由于对地观测技术的迅速发展,空间数据的种类和数量增长迅猛,由空间数据反演得到的各种信息日趋膨胀,这些反演结果中的信息不少以软数据的形式出现。在实际应用中,这些软数据往往与空间插值的目标变量具有一定的相关性,甚至成为控制目标变量空间分布特征的重要因素。然而,由于这些数据通常表示为非数值形式,在计算和处理上存在着一定困难,以致被传统的插值方法所忽视,从而造成信息浪费。近来出现的空间软插值方法是一种利用空间软数据作为辅助信息并以改善插值效果的方法,能够较好的处理并利用软数据所隐含的信息,具有较好的应用发展前景。本文根据空间软数据的特点及其分类,系统综述了空间软插值方法及其应用领域。首先分析了空间数据软硬性质的根本区别,论述了软数据的分类和“硬化”方法,然后介绍空间插值模型中对空间软数据的集成方法和原理,最后对空间软插值方法及其应用研究领域进行了展望。     

Synchronising geometric representations for map mashups using relative positioning and Linked Data

Map mashups, as a common way of presenting geospatial information on the Web, are generally created by spatially overlaying thematic information on top of various base maps. This simple overlay approach often raises geometric deficiencies due to geometric uncertainties in the data. This issue is particularly apparent in a multi-scale context because the thematic data seldom have synchronised level of detail with the base map. In this study, we propose, develop, implement and evaluate a relative positioning approach based on shared geometries and relative coordinates to synchronise geometric representations for map mashups through several scales. To realise the relative positioning between datasets, we adopt a Linked Data–based technical framework in which the data are organised according to ontologies that are designed based on the GeoSPARQL vocabulary. A prototype system is developed to demonstrate the feasibility and usability of the relative positioning approach. The results show that the approach synchronises and integrates the geometries of thematic data and the base map effectively, and the thematic data are automatically tailored for multi-scale visualisation. The proposed framework can be used as a new way of modelling geospatial data on the Web, with merits in terms of both data visualisation and querying.     

基于场模型的空间动态数据建模及空间动态模型语言设计

目前空间数据库的研究集中于基于对象 (Object)空间数据模型的研究 ,而基于场 (Field)空间数据模型的研究相对进展较慢 ,将来的需求要求空间数据库增加基于场模型的功能 ,特别是考虑到空间动态过程模拟的需要。该文的目的是设计一种能镶嵌在GIS系统里的空间动态模型语言 ,为模拟复杂时空过程提供数据库管理和算法优化支持 ,并支持逻辑清晰的模型框架结构。该语言可为自然资源管理和生态环境应用提供定量和模拟工具 ,扩展了空间数据库基于场模型的应用。     

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。     

A modelling framework for the study of Spatial Data Infrastructures applied to coastal management and planning

The continuous development of Spatial Data Infrastructures (SDI) provides a favourable context for environmental management and planning. However, it appears that the actual contribution of SDIs should also depend on the correlation between users’ expectations and the services delivered to them. Several studies have addressed some organizational, methodological and technological aspects of the development of SDIs. However, only a few studies have, to the best of our knowledge, studied SDI use at large. This article introduces a methodological approach oriented towards the study of the relationship between SDIs and the users interacting with them as part of their professional practices. Our study is applied to coastal zone management and planning in France. This approach combines structural and data flow modelling. The former is based on Social Network Analysis (SNA) and the latter on Data Flow Diagrams (DFD). This modelling approach has been applied to an online questionnaire and semi-structured interviews. The results identify the SDIs, geographical data flows and institutional levels implied in French coastal zone management and planning.     

CAD数据空间参考的判断与参数获取

地形图CAD数据是GIS应用与开发的重要数据源,而相应空间参考缺失的情况却并不鲜见。该文分析了CAD数据的特点,并指出在实际应用中对空间参考缺失的处理存在一些不科学的方法;针对我国及地方数字地形图坐标系建立的一般规律,提出了CAD数据空间参考判断及其参数获取的方法:以大地基准及地图投影已知(高斯-克吕格投影)为前提,通过对比实际地图坐标和标准地图坐标在数值上的差异,确定北伪偏移量和东伪偏移量这两个地图空间参考的重要参数;针对不同的CAD地形图数据,用不同的实例说明了该方法的具体实施过程。     

基于特征的土地利用空间数据库模型

目前普遍使用的基于图层的空间数据库模型存在许多问题。基于特征的空间数据库模型是一种新的空间数据存储模式,它在很大程度上代表了GIS的发展方向。采用超图数据模型分析、设计和描述土地利用特征在概念和逻辑层次的提取与定义,建立土地特征分类体系,进行基于特征的土地利用空间数据库建模。     

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。     

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。     

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.     

地学数据集成的理论基础与集成体系

地球空间数据 (简称地学数据 )来源的拓宽、更新手段的发展和应用领域的扩大使数据集成或集成使用的研究和实用化成为必需。简单地理解 ,地学数据集成是指不同来源、不同性状数据在相同环境下的使用。地学数据是对地理现象和过程及过程时空特征认知基础上的表达 ,地学数据集成的基础主要表现在 :地理现象和过程的空间和时间统一性、地学过程时空过程的连续性、地学现象和过程的层次性、地学数据认知的一致性、依赖于元数据的地学数据的透明性、数据内容和形式的相对独立性等 ;在此基础上 ,作者在论文中描述了基于地学知识和地理信息系统功能的地学数据集成概念模型和过程 ,并对地学数据集成过程中涉及到的问题进行了说明。     

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。     

多维空间分析的关键技术--空间数据立方体

介绍空间数据立方体在“数字城市”建设中的作用以及国内外研究现状;讨论非空间维、空间维、数字度量、空间度量的基本概念和结构,给出空间数据立方体的完整描述。空间数据立方体的分析操作主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成,介绍这些分析操作的功能和结构;结合具体实例数据介绍多维缓冲区空间分析。     

基于空间分析方法的中国区域差异研究

利用中国1952~2000年各省区的人口、土地利用和人均GDP等数据,采用空间分析方法对中国区域社会经济发展差异问题进行了实证研究。对中国大陆的几何中心、可利用土地、人口和GDP总量的空间中心计算表明,空间中心统计是一种简单有效刻画要素空间分布的方法。通过对中国各省区人均GDP的空间自相关系数Moran's I的计算,表明中国社会经济发展主要指标存在强烈的空间自相关,空间分析方法不失为一种深入理解区域经济格局及其变化的重要和有益的方法。对不同年度的Moran's I和Local Moran I的分析也揭示了中国区域经济格局的时空变化规律。     

极地科学数据关联方法及应用研究

为了从海量极地科学数据中准确、智能地发现用户所需要的数据,首先,系统研究分析极地科学数据特征,挖掘极地科学数据本身隐含的语义信息,建立极地科学数据关联指标体系;其次,研究极地科学数据关联方法,最后设计并实现极地科学数据关联查询应用原型系统。以极地科学数据共享平台的元数据作为语料库,自动抽取极地科学数据关联指标数据,实现极地科学数据集之间的自动关联。应用实践表明,利用极地科学数据关联方法不仅可直接检索出满足条件的数据,还可以检索出潜在的相关联的数据。该关联方法研究可促进极地科学数据的集成、融合与共享应用。     

一种基于拓扑三角形集的地上下空间数据集成方法

地上下空间数据集成是数字城市、数字矿山与数字岩土工程建设中地上下无缝集成建模的关键.在空间数据集成内涵分析的基础上,讨论了地上下空间数据集成的机制与原理,提出地上下空间数据集成的初步方案.通过对Open GIS简单要素规范进行扩展,强调"体"的引入对三维空间数据集成的重要性,针对地上建筑、地形和地层建模分别采用CSG、CD-TIN和GTP模型的特例.提出了对CSG+CD TIN+GTP模型数据进行集成的数据组织结构;并且设计了一种基于拓扑三角形集(TTS)进行地上下空间数据集成的技术框架,提出集成模型数据表达的方法.结合某城市地上下空间建模应用实例,给出基于TTs进行地上下空间数据集成与建模的效果.     

空间数据挖掘技术研究进展

空间数据具有海量、非线性、多尺度、高维和模糊性等复杂性特点,空间数据挖掘技术是对空间数据中非显性的知识、空间关系等模式的自动提取。该文从空间数据挖掘的知识类型、方法、体系结构、过程以及与GIS系统集成等方面对其进行综述。重点阐述空间特征及区分规则、空间分类及聚类规则、空间分布及关联规则、空间序列及演化规则等知识类型以及统计分析、机器学习、探索性数据分析、可视化分析等数据挖掘方法。通过对空间数据挖掘理论、应用和系统实现等方面研究方向、存在问题的分析,指出集数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具、网络等技术于一体的空间数据挖掘系统是其主要发展方向。