一种GIS空间知识分析的影像纹理尺度提取算法

本文提出了一种基于GIS领域空间知识的影像纹理尺度提取方法:该方法分析了GIS领域知识辅助下人类对纹理特征的认知过程,对4个步骤的具体实现算法进行探讨;并选取海南省昌江县作为研究区域,实验证明了本方法的有效性,且与传统的枚举法相比,在性能相近的情况下其效率显著提高,更适合于大数据量遥感影像分类运算。     

基于UML模型的空间数据库可视化建模

针对传统数据库模式在建立庞大、多维、关系复杂的地理数据库模型的过程中存在语义表达不清等问题,本文研究了空间数据库模型在传统建模软件中的构建规律,设计了空间数据库模型在UML图中的表达方式及模板库和在XML文件中的存储规则,实现了将XML文件导入GIS数据库后自动生成控件数据库模型。通过在原型系统中的应用,表明了本文建模方法具有可扩展、方便修改、建模可视化的优点。     

A multi-index learning approach for classification of high-resolution remotely sensed images over urban areas

In recent years, it has been widely agreed that spatial features derived from textural, structural, and object-based methods are important information sources to complement spectral properties for accurate urban classification of high-resolution imagery. However, the spatial features always refer to a series of parameters, such as scales, directions, and statistical measures, leading to high-dimensional feature space. The high-dimensional space is almost impractical to deal with considering the huge storage and computational cost while processing high-resolution images. To this aim, we propose a novel multi-index learning (MIL) method, where a set of low-dimensional information indices is used to represent the complex geospatial scenes in high-resolution images. Specifically, two categories of indices are proposed in the study: (1) Primitive indices (PI): High-resolution urban scenes are represented using a group of primitives (e.g., building/shadow/vegetation) that are calculated automatically and rapidly; (2) Variation indices (VI): A couple of spectral and spatial variation indices are proposed based on the 3D wavelet transformation in order to describe the local variation in the joint spectral-spatial domains. In this way, urban landscapes can be decomposed into a set of low-dimensional and semantic indices replacing the high-dimensional but low-level features (e.g., textures). The information indices are then learned via the multi-kernel support vector machines. The proposed MIL method is evaluated using various high-resolution images including GeoEye-1, QuickBird, WorldView-2, and ZY-3, as well as an elaborate comparison to the state-of-the-art image classification algorithms such as object-based analysis, and spectral-spatial approaches based on textural and morphological features. It is revealed that the MIL method is able to achieve promising results with a low-dimensional feature space, and, provide a practical strategy for processing large-scale high-resolution images.     

城市消防应急指挥地理信息服务系统开发研究

阐述了GIS(地理信息系统)的概念、特点以及GIS技术应用的范围,分析了城市消防附属设施资源与GIS技术的紧密相关特性。以城市消防部门应用需求为基础,提出了基于GIS技术的城市消防应急指挥地理信息系统结构设计、数据库设计、专题空间地理信息数据设计、功能设计等。最后结合哈尔滨市城市消防应急指挥地理信息系统开发试验,展示了部分项目开发内容。     

基于bat和vbs的Oracle属性数据和ArcSDE空间数据自动备份技术

数据库自动备份功能的实现大都是制作一个工具在Windows任务里定时执行,而工具的制作则多种多样,可以使用高级语言开发平台编写,也可以使用脚本写成批命令执行。常规的是开发一个自动备份工具,这样做有一定的开发量,且需要依赖某些部署环境。本文介绍在Windows平台下,如何仅通过dos命令和vbs脚本完成Oracle属性数据和ArcSDE空间数据的自动备份功能。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

道路网匹配的蚁群算法求解模型

目的 利用蚁群算法的群体优势,寻找全局最优的道路网同名实体匹配方案。首先从几何矢量误差和结构特征两方面建立了匹配问题的数学约束模型;然后阐述了蚁群算法求解匹配问题的基本原理,设计了问题求解模型,并引入自适应和局部搜索策略提高了算法效率;最后给出了求解的关键步骤。实验证明,利用蚁群算法进行道路网匹配是有效、可行的,为求解匹配问题提供了新思路。     

巧用GIS空间叠置分析计算遮蔽角

雷达在某个方向上发现目标的最小高低角叫遮蔽角[1]。快速准确计算出气象雷达各方向的最大遮蔽角能够为雷达站的点位和天线高度提供设计依据。本文以某机场为例,在不考虑植被或建筑物高度的提前下,利用等高线数据,采用GIS的空间叠置分析功能快速计算该机场气象雷达每隔2。5°方向的最大遮蔽角。相比传统的断面计算法,GIS空间叠置分析方法大大提高了工作效率,希望能够引导读者注重GIS在工作中的应用。     

《宁夏回族自治区第二次土地调查图集》的设计研究

地图集的设计、编制和印刷装帧汲取了众多优秀图集的成功经验,基于方正智绘制图软件的编制设计,反映宁夏回族自治区土地资源的分布规律,同时突出区土地利用的地域差异和特点.     

攀枝花“数字城管”中的基础空间信息共享策略研究

本文通过分析“数字城管”实施过程中基础空间信息共享的技术难题,在充分考虑现有的网络条件、软件平台、坐标系统的基础上,提出了基础空间信息共享的技术实现途径,包括适用于通用条件的WMS和WFS技术以及适用于特定软件环境的专用技术,对不同条件的“数字城管”的实施具有一定的参考意义。