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全球离散格网系统（Discrete Global Grid System,DGGS）是一种新型的空间数据模型。它采用特定的方法进行地球表面的同构离散化,提供了一种无缝无叠的多尺度的全球格网结构。DGGS使用格网的地址编码运算代替传统的坐标计算来处理各种空间操作。本文以六边形DGGS为研究对象,提出了一种用于评价格网几何均匀性的新型最优化目标函数,设计了以启发式全局优化方法为核心,结合数值投影变换方法,构建六边形的DGGS。另外,针对DGGS目前的短板问题——空间度量,研究了DGGS上基于格网方法的面积度量、长度度量和角度度量,旨在发展一套全球六边形离散格网上的空间度量体系。 相似文献
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多尺度表达是地理空间数据的重要研究内容之一。本文从地理空间数据管理、地理空间数据尺度变换以及地图多尺度表达3个方面对地理空间数据的多尺度表达研究现状进行归纳和总结,对研究成果进行系统分析与展望。主要分析包括：① 在地理空间数据管理的多尺度数据库与多尺度空间索引方面,多库多版本、一库多版本和一库一版本数据库能够帮助多尺度表达方法构建较好的数据支撑,层次化的多尺度空间索引也是主流的多尺度数据库构建结构。但目前多尺度数据库与多尺度空间索引方法还不具备解决不同层次数据的集成与匹配能力,对不同尺度数据进行实时一致性调整的能力不足;② 在地理空间数据多尺度变换方面,地图自动综合能够较好地与人工智能技术相结合,但由于知识获取的限制,距离实现完全自动综合仍有一段距离;且当前智能化的自动综合研究相关成果主要用于辅助决策,对综合知识的自主学习有待进一步研究;目前多数研究是基于离散的尺度变换模式,对连续尺度变换能力不足;且缺乏强有力的质量控制机制,自动尺度变换结果存在较大的不确定性;③ 在地图多尺度表达方面,地图数据类型多源、种类丰富且使用灵活,多尺度显示的复杂性较高,当前地图可视化对地理信息中隐藏的现象与规律有待进一步挖掘。最后,从智能化自动综合方法、连续多尺度表达模型、深度学习与制图综合及“新”时代多尺度表达等方面对未来发展进行了展望。 相似文献
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淮河流域是水体遭受营养盐污染较严重的地区,本研究选择淮河上游的淮滨流域（淮滨站以上,流域面积1.6万km2）为研究对象,首先构建了淮滨流域SWAT水文水质模型,然后利用2011—2017年淮滨站实测的月径流和月氨氮浓度对SWAT模型进行了校正与验证,最后基于全球气候模型（GCM）气象数据,预测了未来30年（2020—2029年、2030—2039年、2040—2049年）不同气候变化情境（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5）下的径流、氨氮浓度和非点源总氮负荷。结果发现,径流在校正期和验证期的Nash-Suttcliffe系数均为0.79,氨氮在校正期和验证期的Nash-Suttcliffe系数均高于0.5,表明模型的适用性良好。研究发现本研究区施肥量与土地利用类型是非点源氮负荷空间分异的主导因素。2020—2049年,不同气候变化情景下,本研究区的降水量和气温均为增长趋势。假如保持基准期（2011—2016年）污染排放强度,仅考虑气候变化影响,流域内非点源污染总氮负荷将比基准期最多增加31.8%,流域出水口淮滨站的年均氨氮浓度将最多减小42.6%。本研究可以为气候变化下淮滨流域的水文水质管理提供科学支撑。 相似文献
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开展特定区域水稻种植产业布局是科学制定区域农业种植产业规划的重要内容,而水稻种植适宜性评价是水稻种植产业布局的前提。本文以中国好粮油示范县——福建省浦城县为研究区,基于层次分析模型构建土壤条件、立地条件、灌排条件、气候条件和机械耕作条件5大类共21个指标的水稻种植适宜性评价体系,利用地学模型、回归模型和空间插值等方法计算、模拟评价指标空间分布数据,形成5 m×5 m分辨率的评价指标栅格数据集,基于经验指数法建立适宜度指数模型,开展精细尺度下的水稻种植环境综合适宜性评价。利用实测样点水稻产量与水稻种植环境综合适宜度指数进行分析,发现二者呈显著正相关,验证了本研究评价工作的正确性和可行性。最后利用K-means属性聚类法识别研究区水稻种植多维环境适宜性的空间模式。结果表明：① 研究区水稻种植高度适宜、较适宜、中度适宜耕地面积占全县耕地面积的84.4%,次适宜耕地仅占15.6%,耕地整体适宜性较高;② Ⅰ类集聚区水稻种植综合适宜性和各类指标适宜性均较高;Ⅱ类集聚区水稻种植综合适宜性较高,但灌排条件适宜性很低;Ⅲ类集聚区水稻种植综合适宜性较高,但立地、土壤条件适宜性较低;Ⅳ类集聚区水稻种植综合适宜性较低,灌排条件适宜性最低。本研究可为水稻种植适宜性评价提供方法借鉴,并为浦城县更合理科学地开展农业种植规划提供依据。 相似文献
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散乱点云数据具有数据量大（海量性）、数据表达精细（高空间分辨率）、空间三维点之间无拓扑关系（散乱性）等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理（如去噪、配准、分割等）。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称MultiGrid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的MultiGrid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。 相似文献
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针对海量激光点云数据组织与管理困难等问题,结合八叉树在三维空间上的快速收敛能力以及三维R*树对不规则分布的多维点数据性能稳定的优势,提出了一种八叉树与三维R*树集成的空间混合索引结构—3DOR*树。首先,通过对激光点云数据进行八叉树划分;然后,对八叉树叶子节点构建三维R*树,进而实现3DOR*树索引结构的构建;最后,对激光点云数据进行特征分析,构建基于3DOR*树的激光点云数据存储结构,实现基于3DOR*树的激光点云存储与管理。本文以江西理工大学图书馆激光点云数据为例,进行实验对比分析,证明了基于3DOR*树的激光点云数据存储结构比三维R*树、八叉树与三维R树混合树等其他树形结构,具有高效的空间存储与查询等优势,可应用于海量激光点云数据存储、管理与分析应用。 相似文献
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随着位置服务（Location Based Service,LBS）的广泛应用,隐私保护成为LBS进一步深入发展亟待解决的问题,时空K-匿名成为一个主流方向。LBS应用服务器存储用户执行连续查询生成的历史匿名数据集,分析大时空尺度历史的匿名数据集,空间预测可以实现LBS应用的个性化服务。本文提出了一种融合概率统计与数据挖掘2种典型技术——马尔科夫链与序列规则,对匿名数据集中包含的特定空间区域进行预测的方法。方法包括4个过程：（1）分析序列规则、马尔科夫过程进行预测的特点;（2）以匿名数据集序列规则的均一化置信度为初始转移概率,构建n步转移概率矩阵;（3）设计以n步转移概率矩阵进行概略空间预测的方法,以及改进的指定精确路径的空间预测方法;（4）实验验证方法的性能。结果证明,该方法具有模型结构建立速度快、精确空间预测概率与真实概率的近似度可灵活调节等优点,具有可用性。 相似文献
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纹理数据是三维建筑模型中的重要组成部分,通常会消耗大量的内存,导致模型较难实现流畅稳定的动态可视化。针对这个问题,本文提出了一种面向三维模型可视化的“分形-视距”（FVD）多分辨率纹理生成及纹理组织方法。该方法首先利用分形对纹理进行压缩并将其存入纹理数据库,然后按照视距及目标立面的可见性情况创建和组织对应纹理：当视距符合纹理调用条件且目标立面可见时,根据不同视距,执行多分辨率纹理创建,按照各类三维模型数据间的属性关系建立索引,存入关系数据库;当视距不符合纹理调用条件但该立面又可见时,利用纹理分割算法创建颜色纹理树,将节点合并表示立面纹理。最后根据变化的视角和距离调用相应纹理,实现三维模型的动态流畅可视化。本文选择山东省济南市历下区作为研究区域,使用的纹理数据共5290幅。实验结果表明,与3ds Max、SketchUp Pro相比,本文提出的方法减少内存占用分别约为36.5%和49.1%,帧速率提高约7%和10.9%,极大地提高了大场景三维模型可视化的渲染效率和速率。本文提出的方法在三维建筑模型渲染效率和视觉质量之间取得了很好的平衡,这一问题的改善将为建立智慧城市提供快速有效的科学支撑。 相似文献
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等时线模型支持下的深圳市综合医院空间可达性测度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
可达性是在空间分布格局、设施约束等综合条件下的空间决策问题,等时线模型为该决策分析可提供方法支持,它是以时间地理为框架,用时间成本来衡量时空可达性的重要模型。面向兴趣点（Point of Interest, POI）可达性分析通常包括2种形式：① 基于“供给”角度从特定POI出发的服务可达分析;② 基于“需求”角度从任意空间位置出发获得最近服务的便利度分析。目前的研究从“供给”角度探求特定POI的服务范围居多,对“需求”角度的等时线分析关注不够。本研究针对这一缺陷,开展面向服务需求的兴趣点可达性等时线分析,考察任意位置达到某类服务设施最近点的时间代价。在几何度量方法上,本研究利用了网络空间Voronoi图模型,与传统欧氏空间Voronoi图相比,本方法顾及了街道网络对空间通达的直接影响。本研究发现了等时线的形态、坡度等特征能够反映POI的疏密分布和道路网的通达性。 相似文献
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由于当前缺乏有效的能源开采和加工场地精细化遥感探测方法和高精度的数据产品,全国尺度的能源开采和加工场地时空分布规律的认识仍显不足。本研究基于高分辨率遥感影像、土地利用/覆盖数据、网络爬虫数据、OSM地图数据和环境专题数据等信息,发展了基于多源数据融合和专家知识参与获取的能源开采和加工场地遥感识别和精细化制图的技术方法,研发了1990、2000、2010和2020年共4期的中国能源开采和加工场地分布数据产品及2010—2020年场地植被恢复信息数据产品,作为中国土地利用/覆盖变化数据的组成部分（CLUD-Mining）。CLUD-Mining具有较高的质量和可靠性,数据产品平均精度为91.75%;中国能源开采和加工场地开发建设的面积呈现先增长后减少的发展趋势,1990—2010年,面积增长速度从55.22 km2/a上升到95.51 km2/a,而2010—2020年呈现负增长,平均每年减少27.28 km2;此外,2010—2020年场地植被恢复面积达746.76 km2,主要集中在华北区和西南区;中国能源开采和加工场地分布格局逐渐由东部地区向西部地区转移。本研究对提升中国能源开采和加工场地时空分布特征的认识具有重要意义,可为场地污染治理和生态修复提供重要的数据基础。 相似文献
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GIS的空间数据多比例尺表达与处理概念框架 总被引：1，自引：1，他引：0
概念框架是制图综合研究中的一个非常重要的内容,但少有关注。GIS中空间数据的多比例尺表达和处理的概念与制图综合既有联系,又有区别。本文旨在研究满足GIS应用目的空间数据多比例尺变换问题,基于大量文献对空间比例尺、人工制图综合、数字制图综合、地理数据库、地图数据库以及概念框架的相互关系进行了研究和探讨,设计出一种GIS环境下的空间数据多比例尺表达与处理的概念框架,并通过实例进行了验证。 相似文献
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目前三维建筑模型已广泛应用于城市规划,导航和虚拟地理环境等领域.不同细节的模型是LOD( Level of detail )技术的基础,由于三维模型的生产成本高昂,模型自动化简逐渐引起了学者的关注.三维模型化简包括单模型化简和多模型综合2方面,目前单个模型的化简研究比较多,而模型群组综合的研究仍然处于起步阶段.本文主要研究模型群组的聚类综合,提出一种基于房屋轮廓与纹理的分层次聚类算法:首先,基于房屋的底面轮廓构建约束Delaunay三角网,以道路为基准对三角网进行划分,通过可视分析构建初始的邻接图,使建筑群组分类符合城市形态学;其次,将房屋纹理引入三维模型群聚类的过程,使用SOM( Self-organizing Map )智能分类算法对纹理进行分析,然后分割邻接图;最后,以最邻近距离对邻接图构造最小生成树,并进行线性检测,将离散的建筑合并到已聚类的群组中,最终完成模型的合并.本文利用纹理辅助轮廓特征,实现三维建筑模型的聚类,符合人类的视觉习惯,实验结果证明了本文方法的有效性. 相似文献
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多比例尺空间数据库的层次对象模型 总被引：7，自引：0，他引：7
多比例尺空间数据库是社会和技术发展到一定阶段后对地理信息系统提出的必然要求。本文分析了产生该问题的原因,多比例尺空间数据库的定义及相关性,回顾了多比例尺空间数据库建立的3种模型以及其组织结构、管理方式和优缺点。本文设计了层次对象模型作为多比例尺数据库实现的概念模型,将多比例尺表达分解为目标集合层次树和目标细节树的设计,详细论述了模型解决多比例尺数据管理的方法,最后讨论了多比例尺数据库的应用前景。 相似文献
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快速高效地查询信息是衡量当前空间数据库性能的重要指标之一。传统的单节点关系型空间数据管理方式难以满足大数据量空间数据查询的需求,特别是高性能的复杂空间多表连接任务需求。鉴此,本文设计并实现了基于Massive Parallel Processing（MPP）架构的并行空间数据库中间件原型系统。系统充分利用无共享（shared-nothing）架构的优势,特别是针对空间数据的特性,设计了并行空间数据划分与导入、并行空间多表连接、空间数据查询优化等算法与模型。首先介绍了近年来并行数据库系统的发展现状,接着阐述了基于MPP架构的并行空间数据库中间件系统的查询计划算法及其系统架构,最后作者对一些大规模数据量做查询实验及其查询结果分析。实验表明,在处理挖掘大规模数据量时,该系统有近似线性的加速比,相比于传统单节点数据库,它能充分提高海量空间数据的复杂查询的性能,解决了空间数据库并行化处理海量数据的问题。 相似文献
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空间数据引擎关键技术与应用分析 总被引：8，自引：0，他引：8
地理特征相关信息的一体化存储与访问是GIS软件平台研发的关键技术。在扩展关系数据模型的支持下,利用成熟的商用扩展关系型数据库管理系统存储和管理海量空间数据,是发展大型GIS平台空间数据库管理系统行之有效的技术方法。本文对几种典型的空间数据库管理平台ArcSDE、OracleSpatial、InformixSpatialDataBlade、DB2SpatialExtender和MySQLSpatialExtensions从存储模型、进程管理方案、空间查询和索引以及数据缓存技术等方面进行了分析。 相似文献
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大量GML空间数据的出现,使其有效性的查询处理面临严峻挑战。索引技术是决定数据查询性能的重要因素之一。鉴于GML空间数据XML格式编码的特点,为充分利用Dewey前缀编码方案并消除原方案中节点的插入、删除影响其后趋同胞节点及其子孙节点编码的变更等缺点,论文提出了一种扩展的Dewey编码方案--Ex-Dewey,用以实现对GML文档数据的整体编码和非空间数据的索引构建。研究给出了Ex-Dewey前缀编码的GML非空间数据索引构成模式与处理策略;结合Ex-Dewey,提出GML空间数据索引基于R树的构建,给出了索引构成模式与处理策略。GML空间与非空间数据索引构建,既独立又紧密关联,共同实现GML空间数据的索引。该索引机制意在用于原生GML空间数据库索引构建或单纯GML文档集索引构建中。 相似文献
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地图是空间信息的载体,地图空间信息的度量是地图信息传输理论的一个基础问题。地图空间信息主要包括地图要素的空间信息和要素分布的空间信息。地图空间信息是由要素的几何形态结构来体现,即要素的空间信息通过其几何形态特征描述。为此,本文以面要素为研究对象,提出一种以几何形态结构特征的面要素空间信息量度量方法。首先,从空间认知角度对面要素结构进行凸包分解,构建凸包树的面要素表达方法。然后,采用层次化策略,分别从结点的元素、邻域和整体三个层次来描述面要素几何形态结构,将面要素空间信息分解为几何形态信息和分布结构信息,结合面要素空间信息量的认知分析,给出了几何形态和分布结构特征的定量描述指标,并发展了基于几何形态结构特征的面要素空间信息量计算模型。最后,通过一组实验计算,进行了案例验证分析。 相似文献
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停车场是高密度城区基础设施的重要组成部分,对人口、道路、建筑等具有一定空间依赖,并形成其特定的分布规律。本文以广州市海珠区为例,运用Voronoi图对高密度城区停车场空间布局特征和空间聚集度与其影响因子的空间自相关性进行了GIS系统分析。通过研究区内及各街道区域内建立停车场Voronoi多边形,计算CV值、聚类指数及停车场聚集度。分析表明:(1)在高密度城区内,全区范围及各街道区域内停车场有集聚布局的趋势。集聚核出现在西北面江南大道商业圈和北面广州新中轴线贯穿的海珠区中心区段,高密度城区停车场有围绕商圈、中心发展区等高密度城区特征,突出区域集聚的趋势。(2)人口密度、道路密度、建筑密度等因子在全局及局部上影响着停车场的空间布局,而人口密度的影响最明显。(3)高密度城市化发展水平越高,各影响因子对停车场的密度与集聚程度影响越显著。 相似文献
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基于数字高程模型的城市地表开阔度研究——以南京老城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市地表开阔度是对地表形态开阔程度的定量描述,间接反映了通风、日照等城市物理性能。本文基于城市数字高程模型,以自然地形较为起伏的丘陵城市——南京为例,采用以光线追踪算法为核心的栅格计算模型,对南京老城区的地表开阔度进行了计算,并以典型样区分析和街区统计为方法,综合分析了建筑与自然地形对城市地表开阔度的影响,结果表明:南京老城区公共绿地、广场以及文物古迹用地的地表开阔度相对较高,均大于0.8,社区中心和居住用地的地表开阔度相对较低,均小于0.6,突出特点是居住用地地表开阔度小于金融商业用地。地表开阔度相对较低的街区主要临近主干道,形成较为明显的西北——东南方向分布的条带状特征,整体呈现出中心条带低四周高的宏观特征。 相似文献