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《国土资源遥感》2016,(1)
为解决高分辨率遥感应用中的断层在线解译及产状测量问题,利用主流网络地图服务提供的高分辨率卫星遥感影像及应用程序接口,开发断层在线解译及产状测量平台。通过该平台在线分析地质构造、解译断层,提取断裂地理信息;数据以可扩展标识语言(extensible markup language,XML)格式存储,可转换为主流GIS软件数据格式;对已有断裂的GIS数据通过格式转换进行查看、校准;使用Google Earth Plug-in嵌入三维地图服务,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据同步采用多点法解算断层产状要素,以提高精度。结果表明:基于网络地图服务的断层在线解译和产状测量方法,发挥了高分辨率遥感影像在断裂构造解译中的优势,同时突破了遥感影像和DEM数据源的限制,可快速、准确地提取断裂构造地理信息和产状要素;平台矢量化数据具有可共享性,程序具有可移植性。 相似文献
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现代三维数字地球已成为GIS技术应用的常用前端展现平台,采用的海量高分辨率遥感影像、分层地名数据和DEM数据的数字地球能否提供高效服务成为制约数字地球框架实用性的关键因素。本文对目前流行的由World Wind项目组基于OGC标准实现的WMS服务及通过Geo Server项目实现的地名服务建立基础地理集群服务的方法进行了研究,同时还针对不同分辨率、不同存储模式的的影像数据服务效率给出了实际分析测试结果。 相似文献
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随着地理信息公共服务平台建设的深入,用户对看图、用图、制图、出图等系列地理信息在线服务提出了更高要求.为了满足公众及专业应用部门的地理信息服务需求,本研究从云计算视角切入,提出了一种基于云服务的云GIS服务平台架构设计与服务模式设计方案.平台在云计算技术下构建了云GIS环境,用户可以按需租用云GIS环境动态提供的虚拟数据中心、基础设施、平台、软件等资源,最大限度地拓展省级测绘服务保障能力.基于该软件架构,专题图在线制作等高级地理信息应用可以通过在线服务的方式高效、稳定地提供. 相似文献
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在5．12汶川特大地震抗震救灾中,国家测绘部门设计和组织实施了以数据成果服务、专用系统服务和专题制图服务为核心的基础地理信息综合应急服务。其是针对汶川震区地形特点和抗震救灾主体工作需求,快速整合和提供震区已有的基础测绘成果和最新遥感影像资料;快速搭建集震区海量数据集成管理为一体并具备3维影像浏览、对比分析等功能的专用地理信息系统,为灾情评估分析和重建规划研究提供地理空间数据集成展示和分析平台;应需地制作反映受灾范围、受灾程度、救灾响应、规划思路等的各类专题地图和地图集,有效地表达地震灾害的时空分布、重建规划布局等。 相似文献
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随着遥感技术的发展,遥感数据获取手段有了长足的进步。测绘部门在生产中也展开了基于高分辨率影像提取地表覆盖等信息。本论文以易康软件作为卫星遥感影像地物提取的平台,研究如何利用高分辨率遥感影像生成地表覆盖分类图,以达到测绘部门在生产中的需求。 相似文献
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随着测绘科学技术和地理信息产业的发展,遥感影像信息快速处理的需求越来越大,其中无人机遥感技术日益成熟。为了进行无人机遥感影像数据实时接入快速处理与分析,针对无人机遥感影像信息快速处理关键技术,使用基于基准图快速匹配和逐行带并行空三的无人机数据快速处理系统。本文主要对无人机遥感影像处理系统的飞行平台、飞控系统、硬件设备以及灾害、测绘方面应用进行了探索性的技术研究。 相似文献
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针对地理信息服务质量与普通Web服务质量的差异,将QoS引入地理信息服务领域,并进行合适扩展,建立通用QoGIS模型。利用此模型以及不同用户的需求提出地理信息服务选择的实现过程。最后通过实验验证模型的有效性。 相似文献
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欧其健 《测绘与空间地理信息》2012,(6):127-129
回顾地理信息在诸多突发事件应急处理中的应用,对地理信息应急服务中存在的问题进行分析,提出了提高地理信息应急服务能力的几点建议。 相似文献
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GIS正在从传统意义上的地理信息系统向地理信息服务偏移,地理信息服务已成为信息服务业中重要组成部分之一.文中归纳总结了地理信息服务概念、技术体系、服务模式以及我国地理信息服务发展的差距、对策与建议. 相似文献
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孙伟伟 《测绘与空间地理信息》2020,(1):130-132
地理信息服务聚合是将服务按照业务流程需求集成为更加复杂的服务,从而提高空间信息服务的复用能力,节约地理信息服务集成的成本。本文基于地理信息服务及乡村数据的特点,提出了一种基于补偿服务机制的地理信息服务无缝聚合的方法,聚合不同来源的服务,实现了分布式数据的无缝聚合显示及共享。 相似文献
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为实现第二次全国地名普查成果转化目的,利用普查成果数据,基于WebGIS、大数据、云平台等技术方法,开发了北京市区划地名信息社会服务系统。介绍了系统建设背景及其必要性,详细阐述了系统设计方案、总体架构及其关键技术,深入挖掘地名特色和文化内涵,以讲地名故事、检索地名信息及空间位置、统计地名图表等多种形式,满足社会公众获取权威地名信息的需求。本文以北京市区划地名信息社会服务系统建设为主线,实现全方位、多角度的展示北京市地名普查成果。 相似文献
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应用描述词汇约简的OGC地理信息服务演绎推理 总被引：1，自引：1，他引：0
针对OGC地理信息服务在地理空间知识的有效组织和表达方面的能力比较弱,缺乏对服务信息的描述,数据丰富而知识缺乏,致使已有的数据在知识的表示和检索上存在缺陷,通过引入地理本体,按照基础地理信息要素分类,对地理信息服务的关键描述词汇进行提取,构建了地理信息服务本体库和实例数据库,应用粗糙集理论建立关键描述词汇约简模型,基于该模型实现了对地理信息服务实例数据库进行知识约简,形成最优实例数据库。最后应用地理信息服务本体库和实例数据库,基于演绎推理模型开发实例原型系统,实现了对地理信息服务对象的语义检索和推理,并通过试验从查全率和查准率两个指标验证了该方法的可行性、有效性和准确性。 相似文献
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Whether it be Smart Cities, Ambient Intelligence, or the Internet of Things, current visions for future urban spaces share a common core, namely the increasing role of distributed sensor networks and the on‐demand integration of their data to power real‐time services and analytics. Some of the greatest hurdles to implementing these visions include security risks, user privacy, scalability, the integration of heterogeneous data, and financial cost. In this work, we propose a crowdsensing mobile‐device platform that empowers citizens to collect and share information about their surrounding environment via embedded sensor technologies. This approach allows a variety of urban areas (e.g., university campuses, shopping malls, city centers, suburbs) to become equipped with a free ad‐hoc sensor network without depending on proprietary instrumentation. We present a framework, namely the GeoTracer application, as a proof‐of‐concept to conduct multiple experiments simulating use‐case scenarios on a university campus. First, we demonstrate that ambient sensors (e.g. temperature, pressure, humidity, magnetism, illuminance, and audio) can help determine a change in environment (e.g. moving from indoors to outdoors, or floor changes inside buildings) more accurately than typical positioning technologies (e.g. global navigation satellite system, Wi‐Fi, etc.). Furthermore, each of these sensors contributes a different amount of data to detecting events. for example, illuminance has the highest information gain when trying to detect changes between indoors and outdoors. Second, we show that through this platform it is possible to detect and differentiate place types on a university campus based on inferences made through ambient sensors. Lastly, we train classifiers to determine the activities that a place can afford at different times (e.g. good for studying or not, basketball courts in use or empty) based on sensor‐driven semantic signatures. 相似文献