空间视图在图形数据更新中的应用研究

在研究Geodatabase数据模型的基础上,给出了空间视图的定义,探讨了基于空间视图的图形数据更新过程,设计了更新的结构图和活动图。     

一种基于BP神经网络的空间异常探测方法

空间异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器学习的优势,发展了面向空间异常探测的BP神经网络结构和学习规则,提出了基于BP神经网络的空间异常探测方法,定义了基于BP神经网络的空间异常度概念,进而探测空间异常.最后,通过3组实际算例验证所提方法的可行性,并分析得出实验结论.     

一种公交换乘路线智能选择的新方法

公交换乘问题是公共交通信息查询的重要内容,本文首先叙述了经典Dijkstra算法,并分析了其不适合公交网络最优路径选择的原因。然后提出了一种改进的Dijkstra算法,该算法将求解最短路径获得的站点作为搜索站点,并将这些站点及经过这些站点的线路构成换乘矩阵,结合换乘次数的要求,给出了基于Dijkstra的智能选择换乘线路的实现算法。最后通过一个实际算例说明改进的Dijkstra算法在公交换乘路线选择中应用的可行性。     

利用事件影响域挖掘时空关联规则

首先发展了基于事件影响域的时空事务表构建策略,提出了基于事件影响域的时空关联规则挖掘方法,给出了相应的挖掘算法(简称ECSTAR算法)。通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于线平衡点的时空演化分析

时空演化分析是时空数据挖掘和知识发现的研究热点之一。为实现定量表达线要素地理属性的时空演化特征,在力矩平衡原理的基础上,提出一种基于线平衡点的时空演化分析定量表达方法。该方法将地理属性力矩定义为线要素上各点地理属性值与该点到平衡点的线上距离的向量乘积,然后利用物理学力矩平衡计算公式求得力矩平衡点的位置。当不同时刻各点的地理属性值发生变化时,平衡点位置亦随之不断移动,进而利用平衡点与均质平衡点的偏移向量以及相邻时刻之间平衡点的转移向量,定量地表达线要素地理属性的时空演化特征。最后,通过实验验证了该方法的可行性以及有效性。     

改进的差值扩张和平移矢量地图可逆水印算法

在传统差值扩张水印算法的基础上,对水印嵌入和数据恢复公式进行了改进,无需计算顶点对之间的均值,即可在提取水印的同时,实现数据的完整恢复。仿真实验结果表明,与传统算法相比,改进的差值扩张和平移算法具有更大的嵌入容量和有效信息载荷,数据误差更可控,保密性更好。     

采用聚类技术探测空间异常

提出了一种基于聚类的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的实体集合,分别探测空间异常,给出了一种稳健的空间异常度量指标,提高了异常探测结果的可靠性。通过实例验证以及与SOM方法的比较分析,证明了该方法的正确性和优越性。     

基于城市形态学原理的面状地物层次索引方法

城市形态取决于城市规模、地形、城市用地功能组织和道路网结构等因素,其基础骨架是交通轴线和水系轴线。本文基于城市形态学基本原理,依据道路、水系等自然要素将地图空间划分为Enclave、Block、Superblock和Neighbourhood四个层次,在此基础之上,提出了一种新的GIS空间层次索引方法,并扩展了现有空间索引分类框架。不难发现,基于自然网格的空间划分方式不仅符合人的认知,同时有效地避免了地物跨网格分布的情况,通过实验证明索引记录的冗余对查询速度具有直接而显著的影响。     

一种基于局部分布的空间聚类算法

设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。     

基于云存储的空间信息服务方法

针对如何利用云存储技术提升空间地图瓦片存储与管理的可靠性,突破空间大数据服务与交互操作的瓶颈问题,该文发展了基于Hadoop的地图瓦片服务的基本框架,研究了基于HDFS的地图瓦片存储与访问模型。在GeoServer和OpenLayers开源代码的基础上,实现了基于HDFS的WMTS原型系统,通过实验验证了该方法的可行性;并对比分析了方法的访问性能,验证了该方法的可靠性及可用性。