地理编码系统中地址匹配引擎的设计与实现

分析了地址匹配流程和几种模糊检索技术,选用了全文检索引擎包Lucene设计了地址匹配引擎,实现了基于XML Web Services的地理编码系统。     

C++Builder结合Matlab在测量数据处理中的应用

根据测量数据处理的特点,通过对C++Builder6.0和MATLAB特点的分析,得出C++Builder6.0和MATLAB语言两者结合,能够大大提高测量数据处理效率。详细介绍了一种以C++Builder为系统开发平台,利用MATLAB进行测量数据处理的过程。并列举平差程序的一部分源码供参考。     

空间数据库引擎关键技术剖析

解决用户应用系统与空间数据库间的数据传输成为空间数据库能否得以充分利用的关键问题.在众多解决方案中,空间数据库引擎备受关注.文中介绍了空间数据库引擎的概念和基本功能,并着重对空间数据模型的建立、空间查询语言、空间数据索引、多用户编辑的数据一致性问题等空间数据库引擎的关键技术进行了剖析.     

基于数据驱动的基本农田标志牌专题地图设计与实现

以花都区基本农田保护标志牌制作过程为例,采用Arc GIS动态图廓整饰及数据驱动页面等制图方法,快速完成了标志牌的设计与制作。实践证明,该方法减少了人工干预,提高了生产效率。     

基于空间数据引擎构建GIS应用

以利用空间数据引擎构建GIS应用为主要研究内容,从体系结构、核心技术、工作流程等方面对该技术做了详细介绍,又以MapInfo Spatialware为例,给出了基于MapInfo Spatialware构建GIS应用的解决方案。     

近20年印度北阿坎德邦奈尼塔尔地区农业面积变化（英文）

本研究对印度北阿坎德邦奈尼塔尔地区的农业用地进行了时间序列分析。该研究基于Landsat5,Landsat7and Landsat8卫星图像数据,使用随机森林分类器对该区域近21年（2000–2021年）的农业和非农业土地进行分类。陆地卫星图像使用谷歌地球引擎（GEE）平台进行处理,随机森林分类器的选择则是基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和分类与回归树（CART）之间的比较分析。对总体准确度、用户准确度、生产者准确度和Kappa系数进行了评估,以确定研究区域的最佳分类器。结果表明,2021年RF、SVM和CART的总体准确率分别为96.38%、94.44%和91.94%;类似地,RF、SVM和CART的Kappa系数分别为0.96、0.89和0.81。陆地卫星在农业和非农业地区的分类图像显示,该区域在21年间（2000–2021年）农业用地减少了4.71%。该研究还表明,过去4年（即2018–2021年）该区域农业面积下降幅度最大。本研究对于发展中国家了解农用地变化并采取适当措施以保护该地区的动植物非常重要。     

空间视图在图形数据更新中的应用研究

在研究Geodatabase数据模型的基础上,给出了空间视图的定义,探讨了基于空间视图的图形数据更新过程,设计了更新的结构图和活动图。     

基于ArcEngine网吧监管系统研究及实现

网吧监管是当今社会面临的一个热点问题,传统的网吧监管方式已经不能满足城市的需要。有效的网吧监管模式能够实现对网吧的查询、编辑、统计、分析等功能;同时,给文化、工商、公安等网吧管理的行政部门的决策给予支持和参考。结合实际应用,介绍ArcEngine在网吧监管中的应用以及网吧信息数据库和基础地理空间数据库集成,对于GIS的网吧监管系统开发具有借鉴和参考价值。     

基于C/S网络结构模式开发公路地理信息管理系统有关技术的探讨

随着信息技术的飞速发展和计算机网络的普遍使用.传统的公路管理与其他产业一样正面临着一场革命.信息技术在公路管理中正发挥着越来越大的作用.如何开发一个适用于公路部门的地理信息管理系统是值得研究的问题.本文针对基于C/S网络结构模式开发公路地理信息管理系统的有关技术问题进行有益的探讨.     

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。