数据库知识发现技术及其在测绘中的应用

详细介绍了数据挖掘与数据库中的知识发现 (KDD)技术 ,给出了KDD的定义以及KDD具体实现的3种处理模型 ,并从GIS和遥感影像分析两个方面论述了KDD技术在测绘中的应用     

中国铁路客运流联结的城市时间可达性

基于中国铁路客户服务中心提供的客运流数据,采集全国地级以上行政单元(未含港澳台数据)间铁路客运运行的最短历时,基于GIS网络分析和空间分析等方法,选取时间可达性和一日交流圈2个指标对城市可达性进行测度和分析。研究发现:①城市时间可达性水平划分为7个级别,在空间上呈现中心-外围式圈层结构,中心区域沿铁路干线和高速铁路线轴向扩展,廊道效应明显,东部、中部地区的城市时间可达性优于西部地区。②城市之间的时间可达性小于2.0 h的城市对在空间上构成了由京广、京沪、京哈、京福、杭深、青太、徐兰、沪汉蓉、沪昆、广昆等高速铁路连接的"五纵五横"带状分布格局。时间可达性小于10.0 h的城市对覆盖了"胡焕庸线"东南部的大部分区域,城市带转为城市网络。③直辖市、省会/首府城市一日交流圈以31个城市为中心,按照时间可达性由小到大呈现轴向扩展,廊道效应明显。基于城市一日交流圈划分了19个城市群和拉萨城市圈,为城市群的划分提供方法借鉴。     

A machine learning approach for predicting computational intensity and domain decomposition in parallel geoprocessing

ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.     

在Google Earth平台上的虚拟社区构建

介绍虚拟现实技术及其在GIS中的应用,并采用Google Earth作为平台,利用已有数据资料进行虚拟社区的构建,并借助Google Earth进行发布,初步实现了相关功能,在一定程度上实现了虚拟现实技术与传统地理信息的结合。     

地理国情普查外业调绘核查系统实现

针对传统的基于纸质地图的外业调绘核查工作具有操作复杂、采集数据不精确、作业流程不规范等缺点,该文设计开发了基于iPad的地理国情普查外业调绘核查系统。在内业高精度遥感影像判读的基础上,采用全数字化的外业调绘核查技术,进行地理国情要素移动式、网络化外业调查和验证,快速采集和编辑调查数据,为外业工作提供了一套完整的解决方案。该系统在青岛市崂山区和城阳区的试点中已经得到广泛的应用,较好地验证了移动GIS技术用于外业信息采集的可行性。     

基于“3S”技术的物探测量系统

对勘探精度及分辨率要求越来越高的地球物理勘探方法对测量技术提出了更严格的标准,而“3S”（GPS、RS、GIS）技术在物探测量中的应用,为物探测量工作带来更好的解决方案。通过分析”3S”技术在测量中存在的若干技术和概念问题．指出GPS技术在物探测量中的应用,可有效提高测量精度,保证测量数据的可靠性,提高测量效率,降低工程费用：RS技术在物探测量中的应用．为在沼泽地、高山区等不易到达的地区施测提供了参照资料,其小于1m的影像图分辨率,对于物探施工设计、变观放样及精确绘制测线草图,提供了较大方便;基于位置多属性处理和分析的GIS技术,在数据处理、图形处理、空间查询、可视化表达等方面,为提高物探测量技术水平提供了强有力的技术支持．     

基于GML的WFS研究与实现

网络要素服务(webfeature services, WFS) 是空间数据互操作的一个重要组成部分, 能为不同GIS数据格式提供要素级的交互.基于地理标志语言(geography markup language, GML) 的WFS能够为Web环境下的空间数据互操作技术和空间信息处理互操作技术提供简单而又有效的基本数据访问、要素编辑(包括添加、删除、更新)、要素的组合查询.通过研究开放式GIS联盟(open GIS consortiumInc., OGC) 的标准规范, 使用MAPGIS基础平台和.NET编译环境实现WFS, 使用XML传输和存储地理信息, 其中包括属性和地理要素的几何属性.最后给出了以MAPGIS平台为基础的基于GML的WFS的体系结构和实现方法.WFS只解决了空间数据互操作的一部分, 为了更好的进行空间数据互操作, WCS、WCTS的实现是必不可少的.      

ArcGIS向MapGIS的数据格式转换

介绍了ArcGIS和MapGIS两种软件的数据格式,重点研究了以直接转换和间接转换这两种方法实现Arc-GIS向MapGIS软件的数据格式转换,通过对转换前后空间数据、属性数据以及拓扑关系的比较,分析了这两种转换方法的结果和存在的问题。     

滨里海盆地东缘阿克纠宾地区遥感地质及地球物理场研究

 以图像处理、GIS为平台，对哈萨克斯坦阿克纠宾地区的重、磁、电、遥感及地震资料进行了综合分析。指出，该地区重、磁力资料信息含量较高，对于确定盐下构造分布具有积极意义。使用遥感资料对小断层及裂隙发育状况进行研究，有助于裂隙孔隙型碳酸盐岩油藏开发注水效率的提高。同时可对扎纳若尔、阿里别克莫拉等油田的井网状况进行监控和地面设施进行调查。     

基于GIS的印度洋大眼金枪鱼延绳钓钓获率与水温关系的研究

采用GIS定性分析和数值分析的方法,研究了印度洋大眼金枪鱼延绳钓钓获率与水温的 关系。结果表明,大眼金枪鱼延绳钓高钓获率的出现与印度洋加权水温大面分布存在明显的相互 关系,大眼金枪鱼的渔获适温在14～17℃间。建议测量200m水深处的水温作为海上生产时的参 考。