矢量数据库的建立及技术研究

随着计算机技术、GIS技术和数据库技术的不断成熟完善,基于这些技术建立的空间数据库技术也日益发展起来。Oracle ArcSDE目前是一种比较成熟、稳定的空间数据管理技术,也是省级基础地理数据库的主流模式。ArcSDE作为中间插件联系应用程序和关系数据库,解决了空间数据和属性数据统一存储。通过广东省1∶10000矢量数据库的设计过程,阐述其中的核心技术。     

栅格图形数据叠置分析方法及其在城镇规划中应用

本文介绍用栅格数据进行图形叠置分析的方法,提出矢量数据转换为栅格数据的链拓扑法、减少栅格数据存储量的编码方法、根据模糊综合评判原理建立多因素综合评价数学模型以及叠置评价结果的类型格网合并的边界跟踪算法,最后给出一个实例说明栅格图形数据叠置分析方法在城镇规划中的应用。     

特征根估计

介绍的特征根估计是主成分估计的推广，其特点是把因变量和自变量放在一起来考虑它闪的特征根和特征向量，而主成分估计只限于自变量。因此，这个新提出的有偏估计引起广泛的兴趣，言语中在阐述其理论的基础上，结合实例说明这种有偏估计和主成分估计一样可以改进最小二乘估计。     

一种基于分布中心的矢量数据零水印算法

针对鲜有零水印算法能同时适用于点、线、面矢量数据版权保护,提出一种基于分布中心的矢量地理空间数据零水印算法。首先,对矢量数据进行格网划分;其次,计算格网内每个点到其算数平均值中心的距离,并将得到的距离序列与距离平均值进行比较,大于等于距离平均值,则记为1,否则为0;然后,统计格网内的0和1数量的多数,记为0或1,以此生成空间数据特征值;最后,将该特征值与置乱后的二值水印进行异或,构造出零水印图像。实验表明,文中算法能同时适用于点、线、面矢量数据,并且对常见的平移、缩放、裁剪、格式转换、随机删点等攻击鲁棒性好。     

GRASS数据结构分析

详细分析了ＧＲＡＳＳ的三种数据结构，为设计ＧＲＡＳＳ与其它系统数据格式转换接口提供了基础。     

Improvement of spatial interpolation accuracy of daily maximum air temperature in urban areas using a stacking ensemble technique

ABSTRACT

The reliable and robust monitoring of air temperature distribution is essential for urban thermal environmental analysis. In this study, a stacking ensemble model consisting of multi-linear regression (MLR), support vector regression (SVR), and random forest (RF) optimized by the SVR is proposed to interpolate the daily maximum air temperature (T_max) during summertime in a mega urban area. A total of 10 geographic variables, including the clear-sky averaged land surface temperature and the normalized difference vegetation index, were used as input variables. The stacking model was compared to Cokriging, three individual data-driven methods, and a simple average ensemble model, all through leave-one-station-out cross validation. The stacking model showed the best performance by improving the generalizability of the individual models and mitigating the sensitivity to the extreme daily T_max. This study demonstrates that the stacking ensemble method can improve the accuracy of spatial interpolation of environmental variables in various research fields.     

顾及地理矢量场空间变化特征的多分辨率纹理可视化方法

网络环境下海量、高维、动态、多尺度地理空间矢量场数据的在线高效可视化,一直是大规模密集矢量场数据集成与综合应用分析亟须解决的关键问题。地理矢量场数据蕴含大量非规则、多尺度、时空异质的变化特征与结构,传统矢量场纹理可视化方法,受全局统一采样密度的限制,存在典型的稠密遮挡、特征模糊的问题。针对上述问题,本文提出了一种顾及地理矢量场空间变化特征的多分辨率纹理可视化方法,引入复合信息熵定量显式描述矢量场的空间变化,以此驱动图像空间内多频噪声纹理生成、矢量场多分辨率纹理的构建与增强表达,有效克服传统纹理可视化方法的技术瓶颈。最后采用风场数据进行试验,验证了本文方法的可靠性与有效性。     

多源地理空间矢量数据关联分析

针对多源地理空间矢量数据多来源、难以集成综合利用这一现状,本文提出了多源地理空间矢量数据关联方法,并以此为基础构建了多源地理空间矢量数据关联的可视与计算查询系统。首先,对多源地理空间矢量数据关联的概念及分类进行了定义。然后,以此为基础,提出了关联关系构建技术：自适应四叉树编码技术、扫描线技术、几何匹配及语义匹配技术。最后,为实现关联关系的直观展示,设计了原型系统。关联技术的提出可建立起多源地理空间矢量数据之间的关联关系,原型系统的构建也为用户综合利用多源地理空间矢量数据提供了平台,提高了数据的利用率及数据查询的效能。     

一种基于边界搜索的栅格矢量化算法

栅格数据的矢量化是GIS领域重要的研究内容。针对栅格数据矢量化准确率低和效率低等问题,该文提出了一种基于边界搜索的矢量化算法,通过对栅格图像的一次遍历,提取结点和中间点,生成弧段,构建多边形;并在构建多边形中,提出了一种简单易行的最右侧方向判断方法,综合运用最小外接矩形和射线法判定逆时针多边形的归属。实验表明,该文提出的矢量化算法能够较准确矢量化复杂的栅格图像,具有较好的效率,可为多值栅格图像快速矢量化及相关研究提供借鉴。     

基于分类K—L变换的多波段遥感图像近无损压缩方法

去除空间和谱间相关性是多波段遥感图像压缩中的重要环节，为了得到更好的去相关效果，将矢量量化方法引入多波段遥感图像压缩中，以去除对应同一地物的波段矢量间的相关性，再通过分类K－L变换去除量化误差图像的变间相关性，对K－L变换后的特征图像采用预测树的方法进一步去除谱间结构相关性和空间相关性，实验结果表明，该方法可以取得很好的压缩效果。