地理空间信息服务构件技术研究

对多源异构条件下的空间数据库引擎和面向服务的空间数据综合查询进行了研究。首先针对多源、异构的特点,采用合理的空间数据组织和存储方式,并采用良好的类层次结构实现了灵活的数据库访问模式;然后对面向服务条件下空间数据的综合查询实现方式进行阐述,通过建立关键字库对多源空间数据进行关联。     

GEOSPATIAL INFORMATION

Reflections on the National Geographic Conditions Census Spatial Data Quality Control of Provincial Geological HazardsWarning SystemDesign of the Public Service System of Earthquake EmergencyShelters     

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Data Extraction Technology of Land Cover Element in Geographic Conditions Census Based on FME by YU Yongsheng Abstract In this paper, the problems and deficiencies of land cover classification based on vector and raster overlay were analyzed under the Wuhan geographic conditions census project. The thematic elements extraction and processing technology for large scale topographic map data were proposed. The results show that this method can improve the efficiency and quality of land cover classification interprets, and show certain significance for carrying out the geographic conditions census. Key words geographic con ditions census, land cover classification, FME, data extraction （Page： 1 ）     

空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室简介

<正>深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室及海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室是新组建的实验室,研究领域为时空数据挖掘、多传感器集成测绘新技术、海岸带测绘及海岸带遥感和应用,以及位置服务与智能交通等;研究思路是将空间信息智能感知的理论和方法应用于多源时空数据快速获取以及时空数据的分析、挖掘和可视化,并与地理信息服务相结合,应用于位置服     

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Analysis and Application of Urban Geographical Conditions Statistics by LUO Minghai Abstract This paper summarized the basic methods of statistics and analysis, and introduced the main contents of the statistics and analysis research of Wuhan East Lake New Technology Development Zone. Key words geographical national conditions, statistics and analysis, urban surveying and mapping     

“智慧重庆”建设路径研究

在研究国内外"智慧城市"发展现状与趋势的基础上,分析了重庆市建设"智慧城市"所具备的基础及已开展的实践,提出了"智慧重庆"建设的目标、任务、总体框架和支撑技术;并提出了"智慧重庆"建设可能存在的主要问题以及解决方案。     

本刊声明

<正>为适应我国信息化建设,扩大本刊及作者知识信息交流渠道,本刊数据已被《中国核心期刊(遴选)数据库》、《CNKI中国期刊全文数据库》和《中文科技期刊数据库(全文版)》等收录。在《地理空间信息》发表的论文均默认将其在著作权保护期内的复制权、发行权、汇编权、翻译权以及信息网络传播权授权给《地理空间信息》杂志编辑部,编辑部可将上述权利转授权给第三方使用。作者不再许可他人以任何形式使用该篇论文,但可以在其后继的作品中引用     

一种基于高通滤波的主成分分析影像融合方法

针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。     

融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法

提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。