面向土地规划管理的"多规合一"信息平台建设应用初探

近年来,许多城市以开展"多规合一"信息平台建设为抓手推进"多规合一"工作,以期建立统一的空间规划体系.但是,大部分地区实践的"多规合一"信息管理平台建设侧重于多规空间数据展示和协同审批等方面,而对面向土地规划管理方面并无相关应用.本文首先尝试对土地规划管理与多规合一的关系进行探讨;进而梳理出面向土地规划管理的多规合一的信息平台建设思路;最后重点研究解决了土地集约利用管理、建设用地选址预审、土地规划实施效果评价等功能的关键技术问题.     

基于MapReduce的空间数据并行划分算法

针对海量空间数据分布式存储中存在的不顾及空间邻近性、分布不均和数据倾斜的问题,基于MapReduce并行编程模型,对Hilbert空间曲线层次分解的思想和节点容量感知的方法进行了研究,提出了一种层次分解的空间数据并行划分策略,并通过临界值判定实现空间数据的均衡存储。最后通过实例分析说明该方法可以在保证空间数据邻近特性的同时,解决海量空间数据分布式存储不均和数据倾斜的问题。     

新一代高速对向观测数字水准尺仪的发明与实践

水准测量一直是获得地面点精密高差的重要手段,其测量速度慢、效率低也一直是困扰全球测量界的一大难题。为了提高水准测量的速度和效率,本文提出了新一代高速对向观测数字水准尺仪的概念、结构、原理与方法。具体采用水准仪与标尺合二为一的一体化结构设计,将传统水准测量的3点互动配置改变为2点互动配置来提高测站仪器安置速度和地形适应能力;采用对偶测量原理将传统水准测量的单向单系统测量改变为对（双）向双系统测量来提高水准测量的精度及可靠性;采用正交二脚架及L型水准器来提高水准标尺及水准仪的安平速度。理论分析及初步实践表明：新一代高速对向观测数字水准尺仪与传统水准仪相比,水准测量效率可提高1倍以上,是目前世界上最快速、最智能、最精密的电子水准测量系统。高速对向观测数字水准尺仪的发明,将对全球大地及工程测量界产生重大及颠覆性的影响,将开启人类社会普及电子水准仪的新时代。     

基于规则库和网格算法的土地利用现状图自动数字注记

图形自动注记可极大地提高制图的工作效率。针对土地利用现状图数字注记的特点,本文从地图认知角度出发,建立注记自动配置的规则库,提出面状要素自动注记的一种新的算法——网格法。该算法最大的优点是容易实现、效率高,可方便地解决注记压盖冲突等问题。通过开发一个程序实例,对图斑要素进行了自动数字注记,实验表明95％以上的图形注记效果都较为理想。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

基于Web搜索搭建OWS索引服务中心

OWS(OGC Web Service)为空间数据共享提供了可行的方法,但如何在浩瀚的互联网上快速、准确地查询到符合用户需要的OWS是一件比较困难的事情。在对Web搜索方法进行深入理解的基础上,提出一种基于全文检索搜索引擎搭建OWS索引服务的思路,并采用Google实现了OWS索引服务中心的原型系统,该系统可以为互联网用户提供OWS搜索服务。     

基于边优先的任意多边形最优三角剖分

针对现有多边形三角剖分算法不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及剖分三角网质量的问题,提出一种基于边优先的任意多边形最优化三角剖分算法:首先直接对多边形的边进行构网,最后再对生成的非约束边进行构网,最终完成整个多边形的三角剖分。剖分得到的三角网为约束Delaunay三角网,网形稳定、最优,算法简单,执行效率较高,且适用于任意复杂多边形。实验证明了该算法的合理性和有效性,较好地解决了现有多边形三角剖分算法存在的问题。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

重力辅助惯性导航中重力归算的垂直梯度计算

重力辅助惯性导航技术是利用地球物理特征信息数据—重力来完成水下运动载体的辅助导航与定位。为了实现水下运动载体上重力传感器输出的实测重力信息与重力数据库中存储的重力信息之间的匹配,首先必须将这两类数据归算到一个平面。本文研究分析了重力归算中重力垂直梯度求解的各种方法;探讨了不同数值积分区域对扰动重力垂直梯度精度的影响;并通过计算分析,提出了可以直接以重力异常垂直梯度代替扰动重力垂直梯度来求取重力垂直梯度。     

制图综合中移位算法概述分析

本文首先对移位算法的发展史进行简要介绍,然后,在其基础上,根据各移位算法的思想特征,对各移位算法进行归纳,将其划分为七类,并对每一类算法的核心思想进行详细论述,最后,对各类移位算法进行评价,分析其优缺点,总结各类算法中的可借鉴思想,为更好地实现移位奠定基础。