基于网格技术的空间知识发现与数据挖掘研究

设计了基于服务网格的空间知识发现与数据挖掘的槊构，并对其关键技术进行了探讨性研究。     

基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.     

“数字城市”建设中的地图综合技术

在“数字城市”建设中,完成了基本比例尺地图数据建库后,面临的紧要问题就是如何维护更新数据,以及建立跨比例尺数据间的联系,数字技术环境下的自动化地图综合技术成为必须解决的技术问题。通过“数字深圳”空间数据基础设施建设实际,讨论了数字环境下地图综合的概念、实施路线及软件开发方法,对多尺度空间数据库建设有关问题进行了思考。     

论空间数据处理与空间数据挖掘

根据现行文献中反复提到的空间数据处理内涵的理解．将空间数据处理分为空间数据处理技术和空间数据处理理论，简要论述了各自的主要内容．讨论了空间数据挖掘的现状和今后研究的重点，比较了空间数据处理与空间数据挖掘的异同。     

线与线之间的空间拓扑关系组合推理

在空间拓扑关系组合描述的基础上，进一步完善了利用基本空间拓扑关系进行组合推理的方法。并建立了组合表。详细绘制了两条线之间的空间拓扑关系图。     

基于小波的高分辨率遥感影像纹理分类方法研究

在基于小波的纹理分类算法的基础上，提出了逐点特征加权和活动窗口算法，使小波纹理分析能够用于高分辨率遥感影像的分类。逐点特征加权算法用样本的均值和方差构造偏离量，对纹理特征进行自适应加权。实验结果表明，本文提出的算法能够有效地提高分类精度．使地物的内部和边缘的分类效果都得到改善。     

基于图斑空间关系的遥感专家分类方法研究

以光谱均质单元——图斑作为空间对象粒度的基本单元，采用图斑邻域搜索算法，获取不同类别图斑间的空间关系。在ERDAS专家分类系统中，根据图斑相邻关系以及DEM信息对初始分类结果进行了修正，提高了湿地、草地和农业用地的分类精度。     

一种基于位置的移动服务系统的设计与实现

基于位置的移动服务需要设计高效、稳定和可扩展的体系结构与开发方式，提出了一种基于Web服务的LBS体系结构（WS-LBS），并设计了WS-LBS系统框架，实现了空间信息服务的构建与发布机制，扩展了终端用户，实现了一个WS-LBS原型系统。     

基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法

提出了一种基于空间多项式曲面拟合的自适应阈值选取方法，该方法初步考虑了图像上空间目标、背景及像素的空间分布特征，拟合了图像及其空间分布结构。     

黔东南暴雨气候特征及其地形影响

利用1960~2000年贵州省黔东南地区降水观测资料,统计分析黔东南地区暴雨时空分布特征,进一步揭示其活动规律及主要影响因素。结果表明:黔东南地区暴雨有显著年代际变化特征,存在准15年的周期变化,并与贵州降水和长江中下游降水呈同位相;存在两个暴雨多发中心,夜间暴雨较多。黔东南暴雨地域分布极为复杂,局地性暴雨较多,这与黔东南特殊地形有着密切关系,地形因素是影响黔东南地区暴雨的重要原因,对形成上述特征的气候学成因做了初步讨论。