基于DInSAR技术与WorldView-2影像的煤矿塌陷区信息提取研究

结合DIn SAR与World View-2光学遥感解译技术,对研究区进行多源数据处理,提取研究地区的煤矿塌陷区信息,然后对处理后的两种结果进行对比。二者既有区别,又可以互补,最终在研究区形成完整的塌陷区信息。     

浅析GIS的地下管线查询与管理系统

城镇地下管线就像是城镇的脉络,对于城镇的运转非常重要,肩负着为城镇运送物质能量、输出废弃物的重要使命。随着城镇的扩建,敷设于地下的管线不断向周围扩张,其规模不断膨胀,因此,也变得越来越复杂。传统的管线管理方式不仅数据的查询效率低,导致因管线错挖而造成的爆管事故频发,而且不能及时准确地进行应急处理。所以在告别传统落后的地下管线管理方式的同时,我们应思考如何能够更好的管理大量的地下管线数据,从而提高了数据的查询与应急管理的效率,为城镇规划和发展提供更好的支撑作用。     

基于GIS的机场噪声预测管理系统

针对我国机场噪声预测工作中存在的问题,根据地理信息系统的固有优势,采用面向对象的编程技术,开发建立基于GIS的机场噪声预测管理系统。按照自下而上的设计思路,将系统分为数据层、业务层和用户层三级结构,并且构建模块化操作,将系统分为GIS操作、噪声预测和信息管理三个模块,通过方便快捷的界面操作,实现了机场噪声预测和影响范围的查询和分析。实验结果表明,该系统能有效提高机场噪声预测和管理工作的效率和质量,为机场规划和航班制定提供及时、准确的决策参考。     

高分二号卫星影像融合方法探析

图像融合技术是卫星影像处理过程中的一个重要步骤,它可以将全色影像的高空间分辨率特点与多光谱影像的高光谱分辨率特点有机地结合起来,使得融合后的影像更利于后续解译。由于融合处理方法的原理以及获取影像的传感器特性不同,不同的卫星影像适合于不同的融合方法。针对高分二号卫星影像的特点,本文采用Gram-Schmidt融合法、FIHS变换方法、HPF方法、Pansharp方法进行试验。实验结果表明:HPF方法所得融合结果在光谱特性保持方法性能最优,而Pansharp方法融合结果在信息量的保持以及清晰度方面效果更优,因此,在实际应用中,应根据具体需求进行方法选择。     

浅谈基于Android的移动地理信息采集系统建设

阐述了Android平台下调用GPS定位的方式方法,提出了PC端空间数据文件shapefile至Android平台可识别的SQLite数据库的转换方法和技术手段。通过Arc GIS SDK for Android移动GIS类库组件对SQLite数据库解析成Graphic图层,实现了地图属性编辑查看功能,并通过调用Android移动设备的拍照功能,将照片文件关联到属性信息,丰富地理信息数据的内容,实现地理信息数据的移动终端采集。     

智慧城市时空信息云平台建设研究

以完善的云环境建设为支撑,以构建标准安全的防护体系为保障,以时空信息云平台建设为基础,以智慧应用建设为重点,促成跨域、跨部门、跨层级的数据融合,提高城市综合智能化水平,使城市运转更加高效、敏捷、低碳与和谐。     

大连市地理信息共享平台建设内容探讨

以大连市为例,对城市地理信息系统共享平台的建设内容进行探讨,明确了建设目标,将系统的总体建设内容分为数据中心工程、标准规范工程、数据建设工程、运维管理工程、应用接口工程、应用系统工程6个部分,并对各部分进行详细地介绍。     

地理信息产业技术公共服务平台评价方法研究

福建省地理信息产业技术公共服务平台是福建省科技厅产业技术公共服务平台建设项目。要充分发挥该平台在推动地理信息产业发展中的作用,集聚产、学、研各方优势资源,提升中小企业的技术水平和创新能力,就要在交易平台中设计一套完善的评价方法,促进交易平台上交易双方不断提升自己的服务能力。本文介绍了常规电子商务网站的评价体系和存在的普遍性问题,并根据实际对本平台评价方法进行了初步设计。     

应急地理信息数据管理探讨

应急地理信息作为地理信息的重要组成部分,涉及众多行业部门,要想有效地利用应急地理信息资源,对应急地理信息数据管理的研究则非常重要。本文以应急地理信息的分类、资源目录管理、采集与入库、授权与共享为主要研究内容,结合数据管理原型对研究内容进行了实践开发。为建设应急地理信息服务平台积累了经验,为政府应急部门快速利用应急信息分析研判、处置应急事件提供了技术支撑。     

Assessing quality of volunteer crowdsourcing contributions: lessons from the Cropland Capture game

Volunteered geographic information (VGI) is the assembly of spatial information based on public input. While VGI has proliferated in recent years, assessing the quality of volunteer-contributed data has proven challenging, leading some to question the efficiency of such programs. In this paper, we compare several quality metrics for individual volunteers’ contributions. The data were the product of the ‘Cropland Capture’ game, in which several thousand volunteers assessed 165,000 images for the presence of cropland over the course of 6 months. We compared agreement between volunteer ratings and an image's majority classification with volunteer self-agreement on repeated images and expert evaluations. We also examined the impact of experience and learning on performance. Volunteer self-agreement was nearly always higher than agreement with majority classifications, and much greater than agreement with expert validations although these metrics were all positively correlated. Volunteer quality showed a broad trend toward improvement with experience, but the highest accuracies were achieved by a handful of moderately active contributors, not the most active volunteers. Our results emphasize the importance of a universal set of expert-validated tasks as a gold standard for evaluating VGI quality.