大型GIS与数字地球的空间数学基础研究

将地图投影概念由传统的曲面到平面的变换扩展为曲面到曲面的变换，并提出一套适合于大型GIS和地球数字产品的实用“地图投影”模型。该模型的视图采用等距离切圆柱投影，度量空间是椭球面几何系统，符合计算机环境下GIS视图与度量空间分离的特性。鉴于全球多分辨率连续可视化，精密可视化量算，三维、多维地球数据统一，标准的空间定位框架和只有在统一的空间系统内，全球资源、生态环境数据才能进行精确的地理分析等4个方面的需要，从地图投影发展到本模型将是方向和技术趋势。     

基于粗规则对象空间信息表的最小规则集生成

提出了粗规则对象空间信息表的概念、相关概念和性质，并给出实现粗规则最小化算法。基于此，编写了相应的计算机程序，并对一个地理信息系统实例规则进行了研究。实例表明运行可靠、结果正确，可应用于智能决策信息系统的知识库优化。     

基于空间统计学的空间数据窗口大小的确定

提出基于空间统计学的方法来确定空间数据窗口大小,实例证明是可行的。同时提出了对海底照片成像不均匀光照进行纠正的思路和方法，该方法简单有效，效果较理想。     

基于GIS与空间统计分析的可持续发展度量方法研究——以缅甸Myingyan District为例

利用空间信息系统所提供的强大空间数据处理和分析能力，并将之与统计分析软件包的统计分析功能进行有效的集成，建立了基于空间统计分析的可持续发展定量分析评价模型（ＳＢＳＡ）。从在缅甸中部Myingyan县的应用实例来看，该模型能够提示影响Myingyan县可持续发展能力的主导因子，通过对这些因子和可持续发展综合指数的定量化、空间化的分析，为政府部门规划区域综合发展方案，制定发展政策提供很好的决策支持。     

川南区域构造变形及应力场遥感图像定量解析

采用区域构造变形及应力场遥感图像分层解析法，利用遥感TM图像对研究区宏观构造及有关的横张大节理系统进行详细解译，结合物探资料并应用力学方法对区域构造变形场和应力场进行了计算与分析，建立了该区构造变形场和应力场的三维彩色定量解析模式图，通过综合分析研究，对该区构造组合的空间格局及其控矿（油气）规律进行了探讨。     

近40年高层温度场和高度场的时空变化特征

用4种方式对NCEP／NCAR全球再分析资料中1958－1997年300hPa月均温度、100hPa月均高度资料序列进行对比分析，发现300hPa温度资料可靠性高于100hPa高度资料；详细考察近40a高层温度场、高度场的时空变化特征，并通过Morlet小波进一步分析两要素场的周期变化发现，温度场和高度场的EOF第1模态具有很好的空间整体民生和明显的年际和年代际变化，以10a左右和3a左右的周期为主要周期。     

彩色地图图像分色的研究及算法实现

研究了目前国内外现有的彩色地图图像分色算法 ,并在此基础上提出一种新的彩色地图图像自动分色算法。该算法直接利用彩色地图图像的颜色特点 ,并充分考虑图像的空间相关信息进行自动分色 ,最终可得到理想的分版图。     

数字地球与数字河南建设

根据当前数字地球理论和实践的发展趋势 ,讨论了数字地球的概念和作用 ,分析了“数字河南”建设的必要性和可行性 ,提出了“数字河南”建设的战略方针和近期及远期目标。     

一种面向地理信息系统的空间索引方法

空间检索技术是有交地管理和操纵空间数据的一种必要手段，本文分析了目前常用的空间检索方法在地理信息系统应用上的局限性，指出了一种基于凸多边形的空间索引技术，本文首衔介绍了目前常用的几类空间索引技术及其特点，接着讨论卫面向地理信息的空间索引技术面临的基本问题，提出了基于凸多边形的空间索引结构－CP－树，并侧重分析了其空间运算算法及时空效率，最后指出了空间索引技术所存在的问题及下一步的研究方向。     

Developing a bivariate spatial association measure: An integration of Pearson's r and Moran's I

 This research is concerned with developing a bivariate spatial association measure or spatial correlation coefficient, which is intended to capture spatial association among observations in terms of their point-to-point relationships across two spatial patterns. The need for parameterization of the bivariate spatial dependence is precipitated by the realization that aspatial bivariate association measures, such as Pearson's correlation coefficient, do not recognize spatial distributional aspects of data sets. This study devises an L statistic by integrating Pearson's r as an aspatial bivariate association measure and Moran's I as a univariate spatial association measure. The concept of a spatial smoothing scalar (SSS) plays a pivotal role in this task. Received: 07 November 2000 / Accepted: 02 August 2001