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传统的数据库模型适合于表示数字字母数据,难以处理复杂的空间数据。面向对象的语义数据模型克服了传统数据模型的许多不足,越来越多地应用于计算机科学各个领域。本文先描述了面向对象的语义数据模型,然后介绍了建立于这种模型基础上的空间数据库实验系统 spobase。 相似文献
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本文主要介绍在Turbo C++支撑下,用面向对象的方法,对地图的空间数据进行采集、分类、编辑、净化。该系统利用C++中面向对象的概念及类的继承与地图数据的层次关系相吻合的特点,使得数据的输出能满足更多的要求,并且针对地图数据量大的特点,引入了多态和动态覆盖相结合的方法,以满足内存和速度两方面的要求。 相似文献
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面向对象方法在地籍信息系统设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
面向对象方法是人类认识世界的一种自然的方式,是一种世界观和方法论。在地籍信息系统中,利用面向对象方法可以将复杂的地籍要素抽象成封装了属性和方法的独立对象。本文采用面向对象的方法对地籍信息系统进行基本对象及其关系的抽象和提取,建立地籍逻辑模型。在此基础上,提出采用面向对象的地理数据模型进行地籍物理模型设计。 相似文献
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建筑物变化检测在城市环境监测、土地规划管理和违章违规建筑识别等应用中具有重要作用。针对传统孪生神经网络在影像变化检测中存在的检测边界与实际边界吻合度低的问题,本文结合面向对象图像分析技术,提出一种基于面向对象孪生神经网络(Obj-SiamNet)的高分辨率遥感影像变化检测方法,利用模糊集理论自动融合多尺度变化检测结果,并通过生成对抗网络实现训练样本迁移。该方法应用在高分二号和高分七号高分辨率卫星影像中,并与基于时空自注意力的变化检测模型(STANet)、视觉变化检测网络(ChangeNet)和孪生UNet神经网络模型(Siam-NestedUNet)进行比较。结果表明:(1)融合面向对象多尺度分割的检测结果较单一尺度分割的检测结果,召回率最高提升32%,F1指数最高提升25%,全局总体误差(GTC)最高降低7%;(2)在样本数量有限的情况下,通过生成对抗网络进行样本迁移,与未使用样本迁移前的检测结果相比,召回率最高提升16%,F1指数最高提升14%,GTC降低了9%;(3) Obj-SiamNet方法较其他变化检测方法,整体检测精度得到提升,F1指数最高提升23%,GTC最高降低9%。... 相似文献
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利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路 总被引:24,自引:0,他引:24
传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难。本研究利用面向对象的影像分析方法对IKONOS全色影像进行了河流与道路的分类,包括利用影像对象的光谱特征的初次分类和利用子目标对象的线特征的二次分类两个过程;其中初次分类由于仅依据光谱信息,不能很好地将河流或道路与其他光谱特征相似的地物区分开,而通过引入子目标的形状特征进行二次分类,就可以准确地将河流与道路提取出来。试验结果表明,面向对象的分类方法能够满足高分辨率或纹理影像的分类需要,具有很大的应用潜力。 相似文献
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面向对象时空数据模型的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
时空数据模型是建立TGIS的基础.首先指出了建立时空数据模型中应该考虑的问题,同时指出面向对象时空数据模型的优越性;然后提出了面向对象的时空数据模型.指出地理世界抽象是由时空属性对象组成,每个时空属性对象由空间、属性、时间3部分组成.系统分析了时空属性对象各个组成部分之间的关系并通过UML进行了表达.最后,以地籍管理中的宗地为例说明了该数据模型的实现. 相似文献
100.