全(半)自动地形因子智能提取方法研究与设计实现

结合工作流思想,采用XML建模语言实现支撑全(半)自动地形因子智能提取模型的设计与过程描述。结合地形因子提取算子体系与模型,建立全(半)自动地形因子智能提取系统,并以地面起伏度提取为实验样例,通过流程组合、因子模型建立、参数配置、程序驱动执行等环节实现地形因子流程化、全(半)自动智能提取。系统解耦流程、算法以及专业软件对传统地形因子提取模式的捆绑,通过订制提取模型,灵活提取专题地形因子,提取效率、精度与扩展性较为理想。     

Finding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties

ABSTRACT

Currently the increase in the variety and volume of data sources is demanding new data analytical workflows for exploring them concurrently, especially if the goal is to detect spatial outliers. In this paper, we propose a data analytical workflow for exploring Call Detail Records in conjunction with geotagged tweets. The aim was to investigate how massive data point observations can be analyzed to detect spatial outliers in collective mobility patterns that are coupled with social ties. This workflow consists of analytical tasks that are developed based on the a-priori assumption of two isometric spaces where Natural Language Processing techniques are used to find spatial clusters from geotagged tweets in a Social Space which are later used to aggregate the Call Detail Records generated by antennas located in the Mobility Space. The dynamic weighted centroids that are given by the mean location of the number of calls per hour of all antennas that belong to a particular cluster are used to compute Standard Deviation Ellipses. The longer the period of time a weighted centroid stays outside of the 99.7% probability region of an ellipse, the highest the likelihood that they are spatial outliers. The workflow was implemented for the city of Dakar in Senegal. The results indicate that the further the hourly weighted centroids are skewed from the normal mean of an ellipse, the stronger the influence of a cluster is in finding spatial outliers. Furthermore, the longer the period of time the outliers stays outside of the 99.7% probability region of an ellipse, the highest the likelihood that the outliers are genuine and can be associated to extraordinary events such as natural disasters and national holidays.     

分布式多源处理集成的地学工作流脚本方法

针对地学空间信息基础设施迫切需要能够集成多源地理信息处理软件包与分布式空间信息网络服务的工作流软件,以帮助用户构建复杂的处理流程,实现从数据、信息到知识转换的现状,该文提出了一种分布式多源处理功能集成的地学工作流脚本方法。利用脚本来连接不同地理信息处理软件中的功能,并通过工作流自动生成技术来构建复杂的空间信息处理流程,以实现对数据处理与分析能力的提高。通过扩展地学工作流建模工具——GeoJModelBuilder,在空间信息服务组合的基础上集成地理信息处理软件,实现了多源处理功能集成的原型系统,并以从数字高程模型中提取水文模型为例来证明该方法的可行性。     

3维城市模型建模方法分类与建模流程探讨

3维城市模型建模方法有很多种,每种方法在数据量、建模效率、逼真度、数据管理、适用范围、拓扑复杂度、几何复杂度、纹理复杂度等诸多方面都存在差异,如何选择一种适合实际情况的3维城市模型建模方法,规范建模流程,是一个值得讨论的问题。     

工作流模型的分层建模法

工作流建模对工作流管理系统的实现具有重要的作用,目前大多数工作流模型在形式化语义描述、可视化、易修改性等方面难以均衡,健壮性和柔性不足.本文提出了一种基于层次结构的建模方法,将工作流模型的建立过程划分为对象定义、业务逻辑和工作流执行3个层次,同时给出了工作流的实现框架.实验证明,该建模方法在一定程度上增强了工作流系统的易修改性、容错性、自适应性和可扩展性.     

基于工作流的学报管理系统的研究与实现

以开发《成都医学院学报》编辑部管理信息系统为背景,将编辑部业务流程与工作流技术相结合,提出～种改进的审稿流程和系统架构,在Microsoft Office Sharepoint Server平台对系统进行设计与开发,最后对系统上线的实施效果进行分析,认为该系统能够有效地帮助编辑人员提高工作效率。     

土地利用现状图数据缩编的流程探讨

1∶50 000土地利用现状图是土地利用研究的基础数据之一,编制土地利用现状图对制定河南省的社会和经济中长期发展规划、土地利用总体规划和城乡规划,全面加强土地管理,促进全省经济发展起着非常重要的作用。本文结合河南省省级数据库及管理系统建设中的县级1∶50 000土地利用现状要素数据缩编工程,探讨总结了数据缩编的工作流程及作业中使用的新方法。     

一种基于Web Services的事务流中间件模型

介绍事务工作流，实现了Web服务组合的可靠和自动完成。将传统的事务工作流模型应用到Web服务的特殊环境下，提出基于Web Service的事务流模型WSTW，并设计了可扩充的事务流中间件。最后给出WSTW模型的一个实现。     

基于微工作流的可扩展GIS模型研究

通过对微工作流及GIS业务流程特点的分析,提出了基于微工作流的可扩展GIS模型,并根据功能领域、业务流程及单位组织形式三者之间的关系,对工作流引擎进行了设计。试验结果表明,系统模型具有较强的水平扩展能力和垂直扩展能力,对建设数字城市具有较强的实用价值。     

基于工作流的协同空间决策支持系统的研究

分析了协同空间决策支持产生的背景,结合当前应用日益广泛的工作流技术,提出了基于工作流的协同空间决策支持的概念框架,描述了其技术实现方法与过程,给出了工作流中的决策者模型、空间数据库与模型库管理方法。以某城市规划信息系统为例,对以上方法给予了验证。