Geo-scape,a granularity depended spatialization tool for visualizing multidimensional data sets

Recently,the expertise accumulated in the field of geovisualization has found application in the visualization of abstract multidimensional data,on the basis of methods called spatialization methods.Spatialization methods aim at visualizing multidimensional data into low-dimensional representational spaces by making use of spatial metaphors and applying dimension reduction techniques.Spatial metaphors are able to provide a metaphoric framework for the visualization of information at different levels of gran...     

一种嵌入式空间数据引擎的设计与实现

空间数据引擎是实现高效空间数据访问和管理的关键技术之一。本文提出一种基于内存映射文件和改进堆组织表方式的嵌入式空间数据引擎设计与实现方法,分析了该数据引擎的组成部分和关键算法,并在其基础上讨论了日志及事务的实现方法。通过对实际数据的实验对比,其结果表明:基于本文方法开发的系统和目前主流嵌入式数据库相比,具有数据访问速度快,占用内存少的特点,适合于空间数据的编辑环境。     

城市道路网络的中介中心性分析

将几个典型城市道路网络作为有向图来分析,这些城市道路网络弧段的BC(betweenness centrality)值的分布呈现一致的规律分布,具有层级性。从总体上来看城市道路网络中大部分等级高的道路具有较高的BC值,大部分等级低的道路具有较低的BC值。     

TIN DEM线性内插不确定性的随机过程模型

基于随机过程模型导出了TIN DEM线性内插的随机过程模型,给出了不规则随机空间三角形的不确定性描述,讨论了TIN节点误差在线性内插中的传播问题。通过理论推导和实际算例,得到了TIN DEM线性内插点的点位方差和误差椭球半轴的解析表达式、线性内插精度最高点坐标的解析表达式,该结论与三角形的形状无关;对DEM线性外推导致精度急剧下降的必然性结论进行了理论证明;得到TIN线性内插的平均点位方差解析式,从理论上说明了本文结论的有效性。     

基于点云数据的改进四叉树空间索引研究

随着测绘行业的不断发展,三维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分^[1],然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。     

基于特征的空间数据模型研究

与传统的基于分层的数据组织方式相比,基于特征的空间数据组织方式更符合人们认识和分析现实世界的模式,有利于完整而精确地描述地理现象。本文详细论述了基于特征的空间数据组织的相关概念,对基于特征的空间数据模型进行了探讨。     

Identifying local spatial association in flow data

In this paper we develop a spatial association statistic for flow data by generalizing the statistic of Getis-Ord, G _i (and G _i ^*). This local measure of spatial association, G _ij, is associated with each origin-destination pair. We define spatial weight matrices with different metrics in flow space. These spatial weight matrices focus on different aspects of local spatial association. We also define measures which control for generation or attraction nonstationarity. The measures are implemented to examine the spatial association of residuals from two different models. Using the permutation approach, significance bounds are computed for each statistic. In contrast to the G _i statistic, the normal approximation is often appropriate, but the statistics are still correlated. Small sample properties are also briefly discussed. Received: 18 February 1998/Accepted: 29 September 1998     

The CNSDTF topological vector model and structure

Geo-Spatial Data Transfer Standard is an important part of "National Spatial Data Infrastructure(NSDI)" ,as well as a necessary means for data sharing. "Chinese National Geo-Spatial Data Transfer Format (CNSDTF)" was approved by National Quality Technology Supervise Bureau in 1999 with the standard serial number of 17798-1999. It is designed to support vector and raster spatial data. This paper describes the vector part of CNSDTF, including design ideas, main characters, conceptual model, definition of spatial object, and file structure.     

面向旅游规划的空间信息服务工作流构建

针对现有工作对规划支持不足的问题,该文通过集成空间信息服务、语义网络、Web服务发现与组合等技术,探索并建立了一套完整、有效,能充分提供旅游规划决策支持的空间信息服务工作流构建方法。阐述了面向旅游规划的空间信息服务工作流构建的关键技术,包括基于旅游规划本体库的空间信息服务发现方法,旅游规划语义驱动的空间信息服务组合算法,以及可靠的空间信息服务工作流过程调用机制。在此基础上开展实证研究,实现面向旅游规划的空间信息服务工作流原型系统,并对工作流构建关键方法的可行性进行了验证。     

空间层次聚类显著性判别的重排检验方法

同时顾及空间邻近与专题属性相似的空间层次聚类是挖掘空间分布模式的一种有效手段。空间层次聚类方法虽然可以获得多层次的聚集结构,但聚类结果显著性的统计判别依然是一个尚未解决的难题。为此,本文提出了一种空间层次聚类结果显著性的统计判别方法,用于确定空间层次聚类的停止准则,减少聚类过程对参数设置的依赖。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效判别空间层次聚类结果的显著性和确定层次聚类合并过程的停止条件,同时具有很好的抗噪性,避免随机结构的干扰。