基于XML的可互操作空间对象的探讨

地理空间数据的互操作研究是近几年来地理信息系统（GIS）研究中的一个热点。本文针这个问题结合新一代互联网置标语言XML（eXtensible Markup Language)在互操作以及GIS领域的运用，做这样一种理论与实践的探索，主要介绍一中互操作地理空间对象IGO（Interoperable Geospatial Objevts)概念模型，来讨论它对空间互操作的解决方法，并且着重探讨了XML基础上的GIS互操作问题，阐明XML对于实现空间互操作的重要意义，指出不仅要在元数据层实现互操作，同时应致力于空间数据的基于XML的互操作研究。     

基于Web-XML的地理信息服务体系的设计与实现

本文通过对现有的web地理信息系统(W ebG IS)技术和网络数据共享技术的研究,提出了地理信息服务体系(G ISS)的概念,给出了相关的核心支撑技术,并结合具体的研究内容和研究对象,设计了一个详细的应用原型系统模型。在该模型设计中,利用XML技术重新构造了地理空间数据的实体结构,提出了一种新的解决空间信息共享的方法,设计了空间数据共享和互操作的整体框架。最后利用该方案具体实现了各种地理空间信息的网络服务与共享,初步解决了地理空间信息(GSI)在Internet/Intranet上的发布、共享和互操作的问题。     

一种基于XML的WebGIS研究与实现

研究了基于XML技术开发WebGIS的优点,提出了一种基于XML的WebGIS体系结构,利用GML(GeographyMarkupLanguage)编码进行地理信息的存储与传输,将SVG(ScalableVectorGraphics)用于地理信息的显示,便于实现空间数据的共享和互操作,最后通过实例来证实该体系结构的优点及可行性。     

一种基于ISM的空间数据共享、互操作解决方案

随着GIS的蓬勃发展和地理空间数据内容的逐步丰富,面向行业和社会公众的综合地理信息应用成为GIS和地理空间数据存在的生命线.不同的GIS软件和地理空间数据之间由于软件接口、数据格式的不同,很难做到数据和应用的集成,影响了地理空间数据的共享和互操作.本文结合ISM关于地理空间数据组织与管理的思路.提出地理空间数据共享与互操作的解决方案.     

基于GML的多源异构数据交换模式研究

地理空间数据共享与互操作模式是数字地球的关键技术,是国家空间信息建设以及空间数据利用的前提。本文在分析了GIS数据集成、互操作以及GML研究现状的基础上,研究了GIS数据集成和互操作的系统框架;提出了基于GML空间数据交换和基于SVG的信息可视化模型。     

Oracle空间数据互操作解决方案

本文探讨了空间数据在Oracle Spatial中的异构存储问题,分析了目前在Oracle Spatial中空间数据无法实现互操作的原因,针对各个GIS软件的实际情况,对解决异构空间数据库的三种模式进行了探讨,通过研究提出了基于Oracle Spatial进行开发以实现空间数据互操作的解决方案。     

基于并行空间数据库和GML的WebGIS系统的研究与实现

目前,对海量空间数据的快速处理与地理信息的互操作问题正制约着WebGIS的进一步发展和应用。作者对并行空间数据库和GML技术进行了探讨与研究,并采用并行空间数据库存储和管理GIS数据、GML作为其在因特网上地理信息的传输数据格式,设计和实现了一个基于WebService的WebGIS系统,取得了良好的应用效果。     

地理空间矢量数据交换中间件的研究

地理空间数据互操作一直是制约GIS发展的瓶颈。本文借鉴中间件的思想提出建立数据交换中间件解决数据互操作问题的方法,讲述了数据中间件实现的关键技术,试验表明,数据交换中间件通过数据源语义解析是一种较为理想的模式。     

GML空间数据查询与索引机制研究

由于传统GIS数据模型的差异，导致空间数据难以集成与共享。各GIS软件厂商及第三方软件厂商提出了利用空间数据转换的解决方案，但是它还是不能很好地解决空间数据集成与共享存在的问题。地理标记语言GML的出现，为GIS空间数据建模、集成与共享提供了统一的标准与框架。GML已经成为事实上的空间数据编码、传输、存储和发布的国际标准，大量GML格式的空间数据开始涌现。如何有效地存储管理GML空间数据，已经成为GIS研究的热点问题。本文结合XML数据库技术和传统的空间数据库技术，对GML空间数据的查询、索引进行了深入的研究。以XML标准查询语言XQuery为基础，提出了XQuery空间扩展的内容，开发了GML空间数据查询语言，实现了GML空间数据的本原查询；结合XML文档编码和传统的空间数据索引，提出了基于空间索引的GML一体化索引机制，并以R树索引为例，对一体化索引的查询处理性能进行了实验分析。实验结果表明，本文提出的基于空间索引的GML一体化索引机制是可行的、高效的。     

Web要素服务的优化方法

基于(Web)XML空间数据互操作规范的方式是目前实现Internet上空间信息共享和互操作的有效途径.Web要素服务是OGC提出的基于(Web)XML空间数据互操作规范中功能最为强大、应用前景最好的一种数据服务.Web要素服务通过GML传递空间数据,但是由于GML描述方式冗余度大,生成和传输GML的时间长,在现有的网络带宽下难以令用户满意.本文介绍从GML模式定义、数据压缩和客户端生成内存结构3个方面提出优化Web要素服务的方法.     

从平台GIS到跨平台互操作GIS的发展

介绍了跨平台互操作GIS的基本概念、主要关键技术和目前的发展状况以及该技术在我国的进展     

Web Service在空间数据互操作中的研究

介绍了Web Service的概念、组成技术和协议,分析了基于Web Service的空间数据互操作规范,总结了Web Service在空间数据的共享、互操作和集成上的良好支持和适应性,指出Web Service是实现空间数据互操作的最佳解决方案。     

Geospatial Service Web: towards integrated cyberinfrastructure for GIScience

A geospatial cyberinfrastructure is needed to support advanced GIScience research and education activities. However, the heterogeneous and distributed nature of geospatial resources creates enormous obstacles for building a unified and interoperable geospatial cyberinfrastructure. In this paper, we propose the Geospatial Service Web (GSW) to underpin the development of a future geospatial cyberinfrastructure. The GSW excels over the traditional spatial data infrastructure by providing a highly intelligent geospatial middleware to integrate various geospatial resources through the Internet based on interoperable Web service technologies. The development of the GSW focuses on the establishment of a platform where data, information, and knowledge can be shared and exchanged in an interoperable manner. Theoretically, we describe the conceptual framework and research challenges for GSW, and then introduce our recent research toward building a GSW. A research agenda for building a GSW is also presented in the paper.     

基于GIS的海南省人口空间分布模式统计分析

在GIS平台上利用空间自相关统计分析方法对海南省人口的全局和局部空间差异的特征、分布形态与变化趋势进行初步的探索分析,从根本上改变了传统的统计分析观念,改善了统计分析方法与方式。研究的结果显示,海南省人口分布呈现显著的空间相关性,且表现为从中部山区逐渐向周边沿海区域扩展的环带状聚集模式。根据这一结论提出几点促进海南省未来人口与经济可持续发展的建议。     

GIS专业“空间数据库”课程教学内容和方法探讨

"空间数据库"课程是GIS专业的核心课程,也是一门综合性交叉学科,为地理信息系统提供了重要的理论基础和技术基础。本文从GIS专业的学科专业性质、人才培养目标出发,结合实际教学经验,对"空间数据库"课程的定位与目标、教学内容与方法进行了探讨,以期提高GIS专业学生应用"空间数据库"基本理论、基本方法和解决现实问题的能力。     

The framework of a geospatial semantic web-based spatial decision support system for Digital Earth

Abstract

While significant progress has been made to implement the Digital Earth vision, current implementation only makes it easy to integrate and share spatial data from distributed sources and has limited capabilities to integrate data and models for simulating social and physical processes. To achieve effectiveness of decision-making using Digital Earth for understanding the Earth and its systems, new infrastructures that provide capabilities of computational simulation are needed. This paper proposed a framework of geospatial semantic web-based interoperable spatial decision support systems (SDSSs) to expand capabilities of the currently implemented infrastructure of Digital Earth. Main technologies applied in the framework such as heterogeneous ontology integration, ontology-based catalog service, and web service composition were introduced. We proposed a partition-refinement algorithm for ontology matching and integration, and an algorithm for web service discovery and composition. The proposed interoperable SDSS enables decision-makers to reuse and integrate geospatial data and geoprocessing resources from heterogeneous sources across the Internet. Based on the proposed framework, a prototype to assist in protective boundary delimitation for Lunan Stone Forest conservation was implemented to demonstrate how ontology-based web services and the services-oriented architecture can contribute to the development of interoperable SDSSs in support of Digital Earth for decision-making.     

Temporal data mining using genetic algorithm and neural network —A case study of air pollutant forecasts

This paper integrates genetic algorithm and neural network techniques to build new temporal predicting analysis tools for geographic information system (GIS). These new GIS tools can be readily applied in a practical and appropriate manner in spatial and temporal research to patch the gaps in GIS data mining and knowledge discovery functions. The specific achievement here is the integration of related artificial intelligent technologies into GIS software to establish a conceptual spatial and temporal analysis framework. And, by using this framework to develop an artificial intelligent spatial and temporal information analyst (ASIA) system which then is fully utilized in the existing GIS package. This study of air pollutants forecasting provides a geographical practical case to prove the rationalization and justness of the conceptual temporal analysis framework.     

Temporal Data Mining Using Genetic Algorithm and Neural Network--A Case Study of Air Pollutant Forecasts

This paper integrates genetic algorithm and neural network techniques to build new temporal predicting analysis tools for geographic information system (GIS). These new GIS tools can be readily applied in a practical and appropriate manner in spatial and temporal research to patch the gaps in GIS data mining and knowledge discovery functions. The specific achievement here is the integration of related artificial intelligent technologies into GIS software to establish a conceptual spatial and temporal analysis framework. And, by using this framework to develop an artificial intelligent spatial and temporal information analyst (ASIA) system which then is fully utilized in the existing GIS package. This study of air pollutants forecasting provides a geographical practical case to prove the rationalization and justness of the conceptual temporal analysis framework.     

Temporal Data Mining Using Genetic Algorithm and Neural Network——A Case Study of Air Pollutant Forecasts

This paper integrates genetic algorithm and neural network techniques to build new temporal predicting analysis tools for geographic information system (GIS). These new GIS tools can be readily applied in a practical and appropriate manner in spatial and temporal research to patch the gaps in GIS data mining and knowledge discovery functions. The specific achievement here is the integration of related artificial intelligent technologies into GIS software to establish a conceptual spatial and temporal analysis framework. And, by using this framework to develop an artificial intelligent spatial and temporal information analyst (ASIA) system which then is fully utilized in the existing GIS package. This study of air pollutants forecasting provides a geographical practical case to prove the rationalization and justness of the conceptual temporal analysis framework.