论地图数据库合并技术

本文探讨了地图数据库合并技术的研究范畴、研究内容、一般数据处理流程以及与其他已有技术的关 系等一些基本问题,并给出了一个简单应用实例。这些问题的研究丰富和完善了地图数据库合并技术的基本理论 体系,对建立地图数据库合并的主要技术框架有着重要的意义。     

地籍信息系统图形处理的几个问题

对地籍信息系统中地籍图的显示与变换、注记、地籍实体的捕捉等的实现进行了探讨,运用一些有效的算法,取得较好效果。     

面积率α幂修正Neugebauer方程

网目调地图彩色印刷颜色再现 ,由于光在油墨和纸张第一表面上的反射和光在油墨和纸张内部的多重反射 ,将产生网点在转移过程中面积率的扩张和亏损。这一效应将破坏原始 Neugebauer方程关于色块三剌激值和网点面积率之间的线性关系。本文作者提出面积率 α幂修正的 Neugebauer方程 ,对于三色和四色印刷过程给出计算结果。     

1:1万地形图上地名表示的探讨--以江苏省为例

随着经济建设的不断发展,地形图的使用越来越广泛,图上各类信息内容中地名的表示和注记是最直观的信息之一,因而占着十分重要的位置.笔者根据多年的生产、工作实践,就地名的调查、注记、表示等问题进行探讨和总结.     

基于码字匹配和引力筛选的半监督协同训练算法

针对传统的Co-training和Tri-training协同训练算法中基分类器独立性低、迭代过程中误差累积和整体泛化性能低的问题,将多视图理论、编码理论和万有引力公式引入协同训练分类算法中,提出了改进算法,算法有效地防止了迭代过程中的误差累积,同时提高了分类系统的泛化性能。在高光谱图像分类实验中,随机地从数据集中抽取5%、10%和20%样本作为已标记训练集时,码字匹配的协同训练分类算法对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了12.38%和6.13%,在Kappa系数上平均分别提高了0.2和0.07。进一步加入引力筛选机制,对比Co-training和Tri-training算法,在分类精度上平均分别提高了21.30%和10.99%,在Kappa系数上平均分别提高了0.26和0.13,结果表明了本文算法的有效性。     

地图上消失的名字(二十六)尼尼微,血腥的大城

尼尼微,是《圣经》中提到过的城市.《圣经》中说:“这尼尼微是极大的城,有三日的路程.”可见,在那个时代,尼尼微是一座巨大、繁华的城市,需要三天才能走完.有些西方学者甚至认为,尼尼微曾是世界上最大的城市,并且这个记录保持了50多年(前668年一前61 2年). 尼尼微在《圣经》中还是一座血腥之城—一“这流人血的城、充满谎诈和强暴抢夺的事总不止息”,“马兵争先、刀剑发光、枪矛闪烁、被杀的甚多、尸首成了大堆、尸骸无数”.这些记述,与真实历史是相符的.     

浅论高精度DEM的制作

结合地理国情普查DEM精细化生产项目,论述了基于ArcGIS 10.1、ERDAS 2011软件,批量生产高精度DEM的工艺流程及作业过程中关键性技术问题的解决.     

地图上消失的名字(二十八)巴达维亚,城市和国家

历史上,在17世纪和19世纪,分别出现过两个“巴达维亚(Batavia)”,前者是一座城市的名字,而后者是一个国家的名字.更有意思的是,这两个地名相隔甚远,一个位于亚洲,另一个则在欧洲. 亚洲的“巴达维亚”,位于爪哇岛的西北部,即今天的印度尼西亚首都雅加达.其实,早在1527年就有了“雅加达”这个名字,意为“繁荣昌盛的城市”.在当时,雅加达和万丹都是爪哇岛西北部的重要港口,各国商人云集于此进行香料等贸易,其中万丹尤为繁华.