并行处理技术在地理信息数据处理中的应用

随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求。分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验,该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案。实验表明,该模型能够很好地支持并行处理框架,可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案。     

城市变化多基态修正模型三维时空表达

为了减少时态地理信息系统的数据冗余、提高运行效率,该文在对比分析多种时空数据基态修正模型的基础上,选择了一种只存储几个基态和相应变化信息的多基态修正模型,并以德州市某地区为例进行三维时空数据组织,实现了城市变化的三维动态展现,达到了城市变化三维时空可视化表达的目的。     

水质关键因素光谱遥感监测技术分析

针对传统水体水质分析方法过度依赖于实地测量和实验室化学分析,需要耗费大量人力物力且效率不高的问题,从水质遥感监测数据获取手段、典型反演监测模型、不同水体光谱遥感监测应用状况、水质遥感监测技术应用及前景等方面分析归纳了使用遥感技术监测水质的新方法。从可用数据类型、数据特征等方面对水质遥感监测数据获取的3种主要手段进行了比较;从复杂程度、使用场景、优缺点等方面对4种典型的反演模型进行了归纳;对遥感数据和模型在Ⅰ类和Ⅱ类水体应用中的常用组合方式进行了分析总结。     

区域土地财政与经济发展关系研究

本文从经济发展的角度将全国30个省份划分为三大类型区,基于1995-2012年不同地区的面板数据,通过对土地财政库兹涅茨曲线假说的检验,定量分析区域土地财政收入随经济发展的演变趋势.研究表明:由北京、天津、上海构成的第一大类型区其土地财政收入与其经济发展之间呈线性增长关系,主要由东部省份构成的第二类型区和中西部省份构成的第三类型区其土地财政收入与其经济发展之间呈倒U型演变趋势;所有地区的土地财政收入随经济的增长仍处于上升阶段.此外,城镇化的发展对各地区土地财政的增长具有正向促进作用.     

广东天气雷达覆盖现状的评估

利用广东省10部天气雷达2010—2016年的观测基数据,对雷达的国土覆盖、地形遮挡现状进行评估,结果表明:珠三角地区覆盖密集,大部分区域覆盖都达到4～5部雷达重叠,海岸线连续性覆盖良好;粤东地区覆盖均匀,大部地区覆盖达到3～4部雷达重叠;粤西部覆盖较好,大部分地区达到2～3部雷达覆盖重叠;粤北等人口较少的地区雷达覆盖差、遮挡严重。     

基于ArcSDE的人防数据入库的应用研究

空间数据引擎是实现空间数据库的核心。简要介绍了ESRI公司的空间数据库引擎（spatial database engine）,它能将空间数据和属性数据集成在数据库中。进一步分析了空间数据的存储模式,并以人防工程为例构建了人防的Geodatabase数据模型,最后对实现人防工程数据的入库方法进行了探讨。     

基于模糊理论的时空数据模型及算法解决

针对当前时空数据模型中存在的主要问题,本文提出了一种基于模糊理论的时空数据模型.该模型从时空对象演化的角度出发,结合模糊隶属度的概念,力求精确表达对象演化的整个过程及对象之间的相互关系.在此基础上,进一步分析了该模型的数据结构以及算法解决,为时空数据模型的研究提供了新的思路.     

时空数据模型研究进展及其发展方向

时态GIS作为GIS理论和技术研究前沿领域的一个难点问题,越来越被重视,其时空数据模型的设计和实现一直是研究重点.在分析Gail Langran的4种典型时空数据模型基础上,重点讨论了时空数据模型的一些最新研究成果.针对现有研究存在的诸多问题,建议时空数据模型研究应主要从语义、通用以及实用3个角度出发.     

浅析公路3维电子地图

3维电子地图是以模拟的形式更加直观地表达现实世界。介绍了公路3维电子地图的应用方向及发展现状,以"山西大运高速公路信息系统"为例,论述了公路3维电子地图的实现及其关键技术,并对公路3维电子地图的应用前景作了展望。     

顾及拓扑的室内薄壁三维模型重建方法

针对当前室内三维重建没有同时顾及内、外拓扑和建筑部件语义的问题,该文提出了一种顾及拓扑的室内三维薄壁模型重建方法。该方法在已有的二维数据基础上,利用"推拉"操作,直接生成保留语义的室内薄壁三维拓扑数据模型,并通过实验进行了验证。结果表明,该方法生成的三维模型保留了墙、门、窗等建筑部件,并顾及了内、外拓扑,能够快速生成室内薄壁三维模型,为室内导航、室内应急等应用提供了模型基础和方法借鉴。