叠加式晕渲的生产及应用

晕渲是专题地图编绘中的常用技术之一,提出一种晕渲制作的新方法,并结合实例介绍该项技术在数字城市电子地图编制工作中的应用情况。     

潜在连接点集下拓扑推进三维建模算法研究

通过三维激光扫描仪可以获取到表示空间对象的点云数据。通过设置仪器的采样间隔可以获取到表示对象不同精密程度的点集。但是由于离散点之间缺乏相应的拓扑关系,限制了以点为基本图元的模型的应用。以空间离散特征点集为研究对象,研究了一种三维建模算法。算法基于距离较近的点之间比距离较远的点之间存在拓扑连接的可能性更大的前提,对点集进行预处理,然后在此基础上进行快速建模,最终获取到以三角形为基本面片的格网模型。所建立的模型易于进行各项空间分析和操作。该算法也能够有效地应用于更为复杂的建模任务中,以达到一体化建模的目的。     

顾及地物空间关系的卫星影像水系信息提取

为了更好地提取影像阴影部分的信息,本文采用一种顾及地物间空间关系的水系提取方法,将地物之间的空间关系与面向对象的方法相结合。通过多尺度分割算法生成同质的影像对象,利用决策树、隶属度函数和阴影与建筑物的邻接关系对水体进行提取。以昆明某区域影像为实验数据进行了试验,试验结果表明,所提出的方法可以有效解决阴影对水系提取造成的影响,大大提高了水系提取的精度。     

一种面向Stop/Move抽象的轨迹时空关系

从轨迹Stop/Move模型出发,基于Stop/Move对象来分析轨迹之间复杂的时空关系。首先扩展Stop/Move模型,提出关联于地理空间要素的时空关联Stop/Move模型,在此基础上,以Stop/Move对象为分析粒度,分析Stop/Move对象在地理空间中的拓扑关系,提出轨迹主体相对于地理空间要素的时空模式,接着从Stop-Stop、Stop-Move和Move-Move三方面重点研究轨迹时空模式之间的关联关系,最后以两个典型检索请求为例讨论该模式在轨迹时空关系分析方面的应用。     

多尺度地图面目标变化分类、描述及判别

基础地理空间数据的持续更新是制约地理信息服务的重要因素,而变化信息的获取是空间数据持续更新的基础。将不同时相多尺度地图面目标基本变化类型归纳为出现、消失、扩张、收缩、移动、旋转、分裂、合并和先分裂后合并等9种,并分别进行了形式化定义和描述。进而顾及制图综合操作产生的不同尺度地图中同名面目标表现的"伪变化",利用4交差拓扑关系模型区分真实变化和制图综合引起的几何差异。最后,采用1∶2 000和1∶10 000比例尺居民地地图数据进行实验验证,结果表明,所提的变化分类、描述及判别方法具有有效性和适用性。     

徕卡DISTO~(TM) D510的应用前景

正徕卡迪士通产品走过了20年的风雨历程,共有八代29款产品,每一代每一款都有自己的烙印,全新的D510是在迪士通产品20年纪念的大背景下推出的,意义非凡。D510在国内一经发布,就凭借其强大实用的功能受到广大新老用户的一致好评,同时人们也在不断探讨其更深更广的应用领域。     

全球导航卫星反射信号的镜面反射点算法

文章从镜面反射点的定义出发,导出了在搜索镜面反射点时应满足的几何条件,分析了目前用于搜索镜面反射点算法的优点及不足;在此基础上,提出了一种二分算法;最后通过双基实验数据对这一算法进行验证,并与其他算法进行对比,结果显示出这种算法在收敛速度、搜索精度以及准确性等方面的优越性.     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

城市基础地理信息增量模型

分析城市基础地理信息变化的描述,并给出变化的增量模型。以北京市的行政区划变化为例,给出包括几何信息、属性信息和拓扑关系在内的区域变化增量模型。对某区域的房屋数据层和水系数据层的增量信息进行提取,应用这些增量信息可以对客户数据库的旧版本数据进行增量更新。     

空间数据更新中多源数据不一致的表现与成因分析

由于地理空间数据的标准化工作相对滞后,不同部门往往根据不同的需求和目的,对同一地区的数据生产采用了异构的生产环境,导致生产出的数据各有特点和优势,对于同一个地理实体可以有多种不同的数据源,当空间数据更新和应用过程中涉及的多个数据源描述同一地理实体时,就会产生数据不一致的现象。本文首先对空间数据更新中多源数据的不一致进行了归纳和分析,分别从几何位置、要素关系和属性特征三个方面阐述了多源空间数据不一致的表现;然后分析了多源空间数据不一致的原因,认为是由于坐标系、地图投影、资料应用情况、空间数据误差等多方面因素的差异导致多源空间数据的不一致。