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。     

区域地下水信息管理系统研究

本文通过《河南省地下水动态信息管理系统》的建立,讨论了区域地下水信息管理系统的设计目标,数据结构和软件实现,着重介绍了系统的软件设计特点,最后指出了这种管理系统在水文地质部门中具有广泛的应用前景。     

基于Intergraph GIS的基础空间数据库一体化建设研究

阐述了基于Intergraph GIS的城市基础空间数据的结构和建库的内容,提出了一体化的建库、质量控制、空间数据动态更新以及基于版本信息的历史数据存储与恢复的方法,介绍了一体化建库实例。     

Geodatabase版本控制原理剖析

随着地理信息系统的发展及其应用的不断扩大,多用户并发操作、长事务处理以及历史数据回溯管理成为大型空间数据库的基本要求,ESRI在面向对象地理模型(Geodatabase数据模型)中通过版本控制为空间数据库的上述要求提供了有效的解决方案。本文详细分析了Geodatabase版本控制基本原理,为建立、管理大型空间数据库以及研究开发全新面向对象空间数据库管理系统提供参考。     

油气化探数据库系统

建立油气化探数据库是油气化探信息资源共享、科学管理、宏观决策的基础和依据,是油气化探数据处理及异常评价的基础。本系统采用动态自适应结构,收集、录入了几十年来我国油气化探数据,可以完成油气化探数据登录、管理、浏览、检索、报表、数据预处理。文章中论述了油气化探数据库的结构、特点及功能,反映了油气化探数据库研究领域的新进展和研究水平。     

车载智能地理信息查询系统及其自然语言接口

车载地理查询系统涉及到多方面的软、硬件技术和数据来源；本文提出了车载系统所需具备的主要功能，并对其中所需解决的关键问题进行了讨论。特别是针对如何使车载系统具备一定的智能问题，提出了将自然语言和空间查询语句结合，构造模式库，在自然语言识别处理的基础上，完成自然语言空间查询的方法。     

基于VRMap平台上的电子沙盘研制

通过与国内外数字沙盘制作方式及功能的比较，详细介绍了数字沙盘研究方面的一些方法，并以中原油田数字沙盘的研制为例，选择北京灵图公司的VRMap2．3软件作为平台制作中原油田数字沙盘，为油田开发提供基本资料。     

电子地图的数据结构与模型

电子地图是集地图表达、数据处理、地图分析为一体的新型地图产品，其数据组织形式直接关系到电子地图的质量与性能。本文对几种数据结构和模型进行了分析、比较，并探讨了它们在电子地图领域的应用前景。     

摄影测量数据库的设计与建立

摄影测量数据库主要存储和管理数字地图成果数据，包括数字高程模型数据（DEM）、数字矢量地图数据（DLG）、数字影像地图数据（DOM）和数字栅格地图数据（DRG）。本文主要介绍了摄影测量数据库的设计、建立以及应用分析等内容。     

Development of a remotely sensed,historical land-cover change database for rural Chihuahua,Mexico

The purpose of this article is to describe the development of a remotely sensed, historical land-cover change database for the northwestern quarter of Chihuahua, Mexico, The database consists of multi-temporal land-cover classifications and change detection images. The database is developed to facilitate future investigations that examine urban–rural linkages as possible drivers of rural land-use and land-cover changes. To develop the needed land-cover change database, this study uses the North American Landsat Characterization (NALC) MSS triplicates because of their temporal depth and spatial breadth. Challenges exist, however, to effective classification and change detection using the NALC triplicates, including illumination differences across multiple scenes and periods caused by topographic and solar variations and the lack of ground reference data for historic periods. Therefore, creation of the database is a four step process. First, extensive pre-processing is performed to enhance comparability of multi-date images. Pre-processing includes topographic correction, mosaic creation and multi-date radiance normalization. Second, ancillary sources of land-cover data are combined with visual interpretations of enhanced images to define reference pixels used to classify the images using the maximum likelihood algorithm. Third, classification accuracy is assessed. Fourth, post-classification change detection is performed. Results indicate significant image improvements after pre-processing that permit very good overall classification (86.26% classified correctly) and change detection. To conclude, findings are presented that indicate significant changes to arid grasslands/shrublands and forest resources in mountainous regions.