数字社区数据标准研究

当前数字社区建设缺乏统一的智能化综合管理平台以及相应的各项数据标准，使得数字社区难以真正实现统一的数字化管理。该文参考国内外相应数据标准，研究数字社区的标准体系结构。针对现有标准体系缺乏相关数据标准的现状，提出数字社区系列数据标准，包括数据接口层标准、数据分类编码标准、数据模型、数据字典和元数据标准。阐述系列标准中各标准间的相互关系以及各标准所包含的具体内容。     

ArcSDE在基础地理信息数据库更新中的应用

在国家1∶50 000地形数据库动态更新过程中,笔者通过总结"十二五"期间传统地形数据库的更新方法,提出了基于ArcSDE的、支持多用户分布式在线整理、编辑地形数据库的新方法。本文以朝阳市作为研究对象,通过ArcSDE构建支持集中管理、多用户同步编辑和更新的数据库处理平台,完成了2015年朝阳市1∶50 000地形数据库的更新工作,与以往传统更新方法相比,该方法节省作业时间,提高了工作效率。     

甘肃省第一次全国地理国情普查数据库设计

地理国情普查数据库是地理国情普查成果数据存储、管理和分发应用的基础,为地理国情动态监测提供本底数据库。本文从甘肃省实际情况出发,结合信息化测绘服务体系和"天地图·甘肃"等现有成果,从数据库概念设计、逻辑设计、物理设计、接口设计,以及数据库管理系统和地理国情展示系统等方面进行了详细的设计,为全面开展地理国情普查数据库建设奠定了坚实的基础。     

农村土地承包经营权确权登记颁证的实践与探索

土地是人类赖以生存和发展的物质基础。真实、准确的土地所有权数据是国家进行宏观经济调控的基础和重要依据。本文以广东省韶关市某村为试点,介绍了农村土地承包经营权确权登记的技术路线和工作流程,探讨了权属调查及数据库建设的方法。     

研习新时期地理信息系统中测量数据的管理方式

地理信息系统是把各种信息用地理以及相关的视图相结合,利用计算机及数据库技术对所需的信息进行收集和分析,经过分析和研究处理过的信息具有很高的使用价值,能够为土地利用、城市规划等各种大型工程提供数据参考。本文在简要阐述地理信息系统中测量数据管理问题的基础上,对新时期地理信息系统中测量数据管理的方式和优缺点及无缝空间数据管理的技术原理和优缺点进行了详细研究和分析。     

专题地图数据库快速成图系统的研究

针对吉林省专题地图的发展现状,详细地阐述了专题地图数据库快速出图系统的软件硬件配置、需求规定、运行模式、总体架构、地图缩编流程,以及数据库管理系统的功能设计,实现了不同区域、不同比例尺、不同内容的地图的快速整合和专题地图的快速生成。     

重要性权值的驾车导航POI表达规则

在导航电子地图中,针对驾车任务的POI自适应表达是提高导航电子地图信息传输效率的关键。针对这一问题,提出了基于重要性权值的驾车导航POI表达规则。首先,分析了POI重要性权值的影响因素;其次,从影响因素出发,研究了基于权值的POI规则表达的各规则项;最后,设计了POI自适应表达规则库,并在嵌入了数据处理规则库的绘图软件上进行了技术实现。试验结果表明,利用基于权值的POI表达规则进行地图表达,可以提高地图内容的层次性与清晰性,优化驾车导航服务。     

顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法

针对互联网POI(兴趣点)地址信息中广泛存在的地址要素不完整、文字表达不一致等不规范现象,提出一种顾及位置关系的网络POI地址信息标准化处理方法,首先对POI信息进行切分提取并逐层匹配地址树模型;然后基于4种位置关系从标准POI库中选出相应集合,作为丰富和修正非标准POI地址要素的候选;最后通过最小粒度地址要素的回溯,实现POI地址信息的快速标准化处理。试验表明该方法可以获得较高的准确率,尤其适用于在互联网数据环境中的POI地址信息标准化。     

面向矿床三维动态建模的地质勘探数据库增量更新方法

针对深部找矿过程中地质勘探数据增加和动态三维地质建模需要,提出了一种基于版本管理的矿床地质勘探数据库增量更新方法。在分析矿床地质勘探工程数据与三维地质模型映射关系的基础上,建立时序版本和建模版本作为矿床勘探数据增量更新版本标识。针对矿床地质勘探数据库增量更新的版本管理,提出了一种扩展的有向无环图版本管理模型,设计了基于关系数据库的版本管理方法并探讨了其实现过程。以安徽铜陵凤凰山矿床地质勘探数据为例,基于SQL Server数据库系统建立了实例矿床地质勘探版本数据库,以C#编程实现了实例矿床勘探数据库的版本管理,包括版本的建立、查询与显示等功能,通过勘探工程增量更新版本数据建立了三维矿体的动态修正模型,证实了方法的可行性与有效性。     

Quality control methods for KOOS operational sea surface temperature products

Sea surface temperature SST obtained from the initial version of the Korea Operational Oceanographic System(KOOS) SST satellite have low accuracy during summer and daytime. This is attributed to the diurnal warming effect. Error estimation of SST data must be carried out to use the real-time forecasting numerical model of the KOOS. This study suggests two quality control methods for the KOOS SST system. To minimize the diurnal warming effect, SSTs of areas where wind speed is higher than 5 m/s were used. Depending on the wind threshold value, KOOS SST data for August 2014 were reduced by 0.15°C. Errors in SST data are considered to be a combination of random, sampling, and bias errors. To estimate bias error, the standard deviation of bias between KOOS SSTs and climatology SSTs were used. KOOS SST data yielded an analysis error standard deviation value similar to OSTIA and NOAA NCDC(OISST) data. The KOOS SST shows lower random and sampling errors with increasing number of observations using six satellite datasets. In further studies, the proposed quality control methods for the KOOS SST system will be applied through more long-term case studies and comparisons with other SST systems.