交通图出版前的数据质量控制研究

数据质量控制一直以来都是地理信息系统(GIS)的一个关键环节,随着GIS在地图出版领域的应用,地图出版前的数据质量控制也成为了目前需要迫切解决的问题。本文研究了交通图编制的基本要求以及编制规范,通过GIS数据和交通图出图数据的比较,总结了在交通图出版前有可能存在的数据质量问题,并提出了相应的控制措施。     

抗差卡尔曼滤波在聊城古建筑动态数据处理中的应用

古建筑在日照、风压等因素的影响下,易产生老化变形,一般会采用及时补救的方法,有时并没有分析其根本原因,本文在布设动态监控网,获得监控数据后,用抗差卡尔曼滤波对监控数据进行分析的方法,对变形方向进行预测,预测值与平差值的误差均在限差范围内,且变化方向大致相同,可以将它作为古建筑变形方向的预报,做到防患于未然。     

房产产权产籍系统中数据缓存的应用

针对房产产权产籍系统中由于大数据量图形数据传输所造成的性能过低的问题,本文首先分析了系统业务特点以及数据特点。在此基础上,利用业务数据访问相对集中的业务特点以及系统数据相对稳定的数据特点,着重研究缓存的内容选择、内容预取、替换策略和一致性维护策略等关键技术,并形成了详细的解决方案。实验表明,适当使用数据缓存技术能有效提高系统的性能。     

小卫星数据的变化监测能力分析

为了促进小卫星数据在地质灾害监测中的应用与推广,本文以监测采矿图斑变化为目标,通过对北京地区的2006年和2007年两期北京一号小卫星4m全色影像采用正射校正、配准和迭加对比的方法发现变化信息。结合1∶50 000影像图、野外调查和测量,确定变化图斑的边界、变化原因和规模,并对小卫星全色图像的变化监测能力进行分析和总结。本文通过对小卫星4m全色影像数据的分析,基本上可以概括出其变化监测能力。     

基于空间数据挖掘技术的农用地产能核算数据库的应用研究

为提高农用地产能核算数据库的利用效率,以空间关联规则为基础,在河北省土地产能核算数据库的应用中得到提高河北省农业用地普查结果的利用效率的几条知识规则。利用现有软件,使用GIS软件进行空间数据预处理及空间关系计算。属性数据使用access管理,而关联规则挖掘算法直接应用Clementine。通过数据选取、数据预处理、数据变换、数据挖掘算法实施以及模式解释与评估,从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其他一些隐含在数据中的普遍的数据特征,从而得到提高土地产能核算成果利用效率的规律。     

数字水准仪数据传输转换和管理信息系统的建立

随着市场上数字水准仪类型的增多,水准测量数据的后处理软件也呈多样化,且软件之间没有互通性,给实际工程带来诸多不便。其次,许多工程单位仍是人工数据管理模式,已不能满足现代信息化的需要。基于此,本文利用Delphi可视化开发语言、SQL Server 2000大型数据库以及SuperMap Objects图形组件开发了一套程序,使得各种典型数字水准仪的数据传输转换和水准测量数据的管理更方便、有效。此程序已经在大量的工程实践中得到应用。     

利用海量探测数据实现昆明市地下管线三维建模的应用研究

本文讲述以Skyline5.1为三维GIS开发平台,以C#为二次开发语言,结合昆明市地下管网的实地探测数据,快速实现昆明城市地下管线探测数据三维模型的建设。在此过程中解决了大数据量城市地下管线数据直接三维模型构建并正确处理管线数据之间的逻辑关系,减少人工干预工作量;从而实现城市地下管线探测数据快速生成三维图形并提交使用。     

一种面向GML的多维压缩算法研究

本文通过对GML文档的深入分析,借鉴传统的XML和空间数据的压缩算法,提出了一种面向GML结构数据、空间数据和属性数据的一体化多维压缩算法。对结构维数据,采用改进的LZW压缩机制;对特征维数据,采用实体间与实体内的双重压缩,并考虑到空间特征数据的特点,采用分割压缩的算法。实验证明,此算法不仅压缩率高,而且简单实用。     

基于LabView的GPS数据采集及处理

首先介绍全球定位系统(GPS)的基本工作原理及其通常所采用的通信协议,然后阐述了基于LabView的GPS串口数据采集及处理程序的设计思路和主要功能,最后程序实现了对GPS定位信息的采集、存储及对定位信息的实时显示。     

基于主成分分析的ENVISAT ASAR数据在福建省漳州市香蕉园地提取中的应用(英文)

Banana is one of the main economic agrotypes in Zhangzhou, Fujian Province. The multi-temporal ENVISAT ASAR data with different polarization are used to classify the banana fields in this paper. Principal component analysis (PCA) was applied for six pairs of ASAR dual-polarization data. For its large leaves, banana has high backscatter. So the value of banana fields is high and shows very bright in the 1st component, which makes it much easier for banana fields extraction. Dual-polarization data provide more information, and the VV and VH backscatter of banana show different characters with other land covers. Based on the analysis of the radar signature of banana fields and other land covers and the 1st component, banana fields are classified using object-oriented classifier. Compared to the field survey data and ASTER data, the accuracy of banana fields in the study area is 83.5%. It shows that the principal component analysis provides the useful information in SAR images analysis and makes the extraction of banana fields easier. Supported by the Program for New Century Excellent Talents in University (NCET-05-0573), Fujian Science and Technology Project (No.2006I0018), the Science Project of the Education Department of Fujian Province(No. 2006F5022).