基于EPS的建设工程测绘自动化系统设计与实现

结合广州市城市规划勘测设计研究院GIS基础空间数据生产实际,介绍了将工程测绘系统与掌上电脑测绘系统相结合,完全实现建设工程测绘内外业自动化的全过程,以及按照GIS数据质量标准,实现GIS数据动态更新的系统设计。     

基于空间数据引擎的综合地下管线数据组织

在武汉市的综合地下管线建库工作中,数据组织是最为核心和关键的工作。我们结合实际情况,基于空间数据引擎制定了特有的、兼容性强的数据结构,并针对数据的特性进行了分层管理,建立了数据安全保障机制,充分发挥空间数据中间件ArcSDE的高性能,为数据库的安全、高效运行提供了坚实的保障。     

一种基于形状特征的地理实体相似性查询方法

为适应矢量空间数据库的相似性查询的应用需求,提出一种融合区域和边界的形状特征提取算法。通过地理实体的坐标,求解地理实体的质心及离散的旋转角度和质心距离序列,然后等角度间隔重采样,通过线性内插求出所得系列边界点的质心距离,建立质心距离直方图,构造以质心距离直方图、紧凑度和面积的三元组构成的形状特征描述。在此基础上,提出针对矢量空间数据的地理实体相似性查询算法。通过自主开发的GIS空间智能查询与分析平台,以全国1∶25万县市级行政区划矢量数据为数据源,实现了地理实体的相似性查询。实验结果表明,改进图像分析领域的形状分析方法并应用到矢量数据相似性查询领域是可行的,提出的方法可以满足地理实体的相似性查询应用需求。     

海量空间数据环境下RIAGIS的几种优化方法

如何在RIA GIS中高效流畅地显示海量空间数据,一直是地理信息系统的研究热点。从算法、表现形式等方面给出了在RIA GIS中加载海量数据的几种优化方法。研究得出,几种优化方法可以不同程度地满足地理信息工程对海量空间数据的应用需求。     

基于GIS的数字绿化系统设计与开发

随着城市化进程的迅猛发展,城市各类绿地数量、面积、密度不断增加,城市园林绿化的复杂性越来越大,采用传统的管理方式,难以准确统计城市各类绿地的信息,也难以为政府各相关部门提供准确的城市园林规划发展的决策依据.本文以地理信息系统技术为基础,紧紧围绕园林绿化中心工作、服务业务需求,以应用和服务为重点,推动信息技术与园林绿化工作相结合,满足园林绿化生产和管理需要.     

基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法

基于矢量地理空间数据自身特点,运用小波变换技术,提出了一种基于小波变换的矢量地理空间数据数字水印算法.即对一系列的线、面坐标串分别进行离散小波分解,把水印信息分段嵌入到相应的小波分解后得到的低频系数中;再进行小波逆变换得到含水印信息的矢量地理空间数据.在水印信息提取过程中,解决了删点、投影变换等对水印信息提取的不利影响.实验分析表明,该算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的噪声攻击、坐标数据轻微的移动等方面具有较好的效果.     

多源地理空间矢量数据集成与融合方法探讨

针对人们对地理空间数据迫切需求,介绍了多源地理空间矢量数据产生的管理与技术原因及其5种表现形式,提出了多源地理空间矢量数据集成与融合的概念及其相互关系.论述了地理数据模型的融合、地理要素语义的融合和地理数据投影和坐标系的统一是多源地理空间矢量数据集成与融合基本理论与方法.给出了实现多源数据集成的数据格式转换、数据互操作和直接数据访问方法.最后,讨论了地理要素几何位置的融合,以及通过地理要素语义融合消除地理要素数据描述和属性差异的矢量数据融合方法.     

众源地理空间数据的城市热点区域探测

针对众源地理空间数据具有丰富的空间、时间和语义信息,将其应用于城市热点区域的探测可为城市发展规划、区域监督预警及大众服务等提供有力支撑的问题,该文提出了一种基于众源地理空间数据的城市热点区域探测方法。针对新浪微博签到数据的特性,以新浪微博2015年全年的签到数据为例,采用一种改进的空间采样方法获取格网单元的用户活跃度与类型信息,在此基础上,依次利用度量空间相关性和方向特征的空间测度对签到数据的空间模式进行了分析,最终探测到城市热点区域及其大致发展方向。结果表明,该方法具有周期短、成本低、可靠性高等特性,为城市热点区域的探测提供了一种新手段。     

空间海量数据管理技术解读与研究

随着GIS技术在国民经济建设各领域、各部门的应用日益普及和深入,GIS潜在的价值正在不断的被发现和挖掘,并逐渐成为各类基于IT信息系统和应用系统的公共平台。以往GIS系统中的数据特别是空间数据大多是采取文件方式,空间数据越多文件就越大,对于数据的处理就越复杂。随着计算机技术,特别是数据库技术的发展,数据库存储不断优化,使空间数据借助数据库来存储的方式得以实现。     

基于SAR和AIS的角度最近邻数据关联方法

提升海上态势感知能力是构建智慧海洋的重要环节。针对目前海上目标研究单源传感器存在感知盲区,多源传感器数据关联易受杂波干扰、在密集区表现不佳等问题,本文基于合成孔径雷达(SAR)和船舶自动识别系统(AIS)数据,提出一种抗干扰性强的角度最近邻数据关联方法,充分利用SAR与AIS船舶目标的空间角度关系,提高船舶目标在密集区域点迹关联的准确性。首先,对AIS数据进行时空滤波,实现数据粗关联,构建关联分析的数据候选集;然后,从时空数据的空间关系角度出发,在灰狼优化和匈牙利算法的启发下,利用点迹对特征向量矩阵进行运算,实现对多源空间数据的优化关联;最后结合数据几何关系对结果进行置信度评估。本文选取5幅SAR影像与AIS数据进行实验,并基于SAR影像数据及船舶轨迹点分布密度设计仿真实验,结果表明,本文所提出的角度最近邻数据关联方法,在密集分布情况下,关联精度为传统NN、GNN算法的3.62和4.61倍,运行时间为1.69 s,相较于NN算法仅增长1.36 s,仅占GNN运行时间的0.49%,在运行时间增长不大的情况下具有更强的抗干扰能力,在密集区域仍能取得较好的关联效果。