分布式空间数据库安全机制探讨

伴随着空间数据量与应用需求的急剧增长,传统基于单节点的空间数据库服务模式向分布式集群服务模式扩展,面临新的安全问题。本文梳理了空间数据库安全的概念及其发展现状,分析了分布式空间数据库的安全特性及空间信息服务过程中分布式空间数据库集群面临的安全挑战,提出了统一安全管理模式下"通信加密—身份认证—权限管理—数据加密—安全审计"全流程分布式地理空间信息服务安全框架,对分布式空间数据库安全的发展有一定的借鉴意义。     

面向GIS增量数据的订阅与发布机制研究

在分析已有数据分发策略的基础上,提出了一种基于"订阅与发布"机制的GIS增量数据快速分发方法。该方法首先利用用户的注册信息记录用户感兴趣的数据范围或类型,当服务器接收到增量数据时,根据不同的用户对增量数据进行筛选,并提出了一种基于联想模式的数据关联查询策略,再将筛选出来的数据发送给相应的客户端用户。经试验论证,该方法能够针对不同的用户需求,将GIS增量数据快速准确地发送给客户端用户,有助于数据的有效利用和管理。     

遥感数据在线信息分析服务技术研究

遥感数据的在线信息分析服务技术是基于在线处理技术,整合各种遥感信息和技术资源,通过标准Web Service调用方式以按需共享的方式提供遥感应用服务。本文就高分遥感数据产品的在线信息分析技术框架及信息分析结果的在线可视化系统实现展开研究,通过整合遥感数据处理算法及处理工具资源进行系统集成,并利用标准Web Service调用的方式为用户统一提供在线数据分析服务,使用户无须安装复杂处理软件就能在线对数据进行处理分析。试验结果表明,在线信息分析服务系统能稳定高效地为3—5级高分影像数据产品提供在线的数据分析功能,能有效降低行业应用高分遥感影像的难度,进一步增强了对高分遥感影像数据的应用能力。     

“三规合一”数据成果质量检测系统的开发与应用

为确保"三规合一"一张图空间数据库成果符合数据入库标准,并提高"三规合一"工作效率和数据成果质量,基于Arc GIS Engine 9.3,开发了"三规合一"数据成果质量检测系统;以宁夏为例,系统实现了全自治区各市、县"三规合一"一张图成果数据入库前的自动化检测,为后续信息联动平台各项业务应用提供了强大的工具保障。     

开放式地理实体关系抽取的Bootstrapping方法

从网络文本中抽取地理实体间空间关系和语义关系要求高时效性和强鲁棒性。本文提出一种开放式地理实体关系的自动抽取方法,通过bootstrapping技术统计词语的词性、位置和距离特征来计算语境中词语权值,据此确定描述地理实体关系的关键词,最终组织成结构化实例,并使用百度百科和Stanford CoreNLP开展了试验。研究结果表明,本文方法能自动挖掘自然语言的部分词法特征,无须领域专家知识和大规模标注语料,适用于未知关系类型的信息抽取任务;较之经典的Frequency、TFIDF和PPMI频率统计方法,精度和召回率分别提升约5%和23%。     

利用Abel-Poisson径向基函数模型化局部重力场

多种类型高分辨率重力场数据的不断增加,使得在局部范围内精化重力场模型成为了可能。本文采用Abel-Poisson核将重力场量表示成有限个径向基函数线性求和的形式,对局部区域的多种重力场数据进行联合建模。为了提高运算速度,运用了基于自适应精化格网算法的最小均方根误差准则(RMS)来求解径向基函数平均带宽。以南海核心地区为例,联合两种不同类型、不同分辨率的重力场资料(大地水准面起伏6'×6'、重力异常2'×2'),构建了局部区域高分辨率的重力场模型。所建模型表示的重力场参量达到了2'×2'的分辨率,对原始的重力异常数据(2'×2')拟合的符合程度达到±0.8×10-5m/s2。结果表明,利用径向基函数方法进行局部重力场建模,避免了球谐函数建模收敛慢的问题,有效提高了模型表示重力场的分辨率。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

全景图增强地理现实的空间认知问题

基于全景图的增强地理现实平台是一种新的空间认知工具,研究其空间认知问题是进行技术研究的基础。文中介绍全景图增强地理现实的主要技术流程和优势;阐述基于全景图增强地理现实进行空间认知的基础模型;分析全景图和地理信息数据的信息匹配问题,包括比例尺和位置匹配两个方面;介绍地理信息在全景图像上的表达方式,重点解决增强目标和属性信息的选择问题;最后通过与街景地图、虚拟现实平台进行空间认知比较,得出全景图增强地理现实平台的有效性和主要适用范围,表明该平台具有独特的空间认知优势。     

论虚拟地理环境对地理知识的表达与共享

地理知识是通过对地理科学领域独特的背景、过程和结果进行解释而得到的知识。如何有效表达和共享地理知识是地理学研究和应用中的重要问题。本文首先将地理知识划分为3个层次,事实型知识、规则及控制型知识和决策型知识,分析了不同阶段地理语言对地理知识表达与共享的支持能力。对比地图和GIS语言,发现新一代地理语言—虚拟地理环境VGEs(Virtual Geographic Environments)能够较为全面地支持3个层次的地理知识。针对VGEs,从多个角度分析了其服务于地理知识表达与共享的能力,包括虚实结合理论、地理模型库及管理系统、动态可视化表达和异地协同工作环境。结合面向珠江三角洲地区空气质量研究问题的虚拟地理环境平台,对上述各方面进行了阐述。最后从地理知识生成、管理与应用角度对未来研究提出展望。