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在Oracle Spatial中一体化存储GIS数据的模式下探求一种高效的访问和操作海量空间数据的GIS应用系统的开发方法成为研究的热点。本文基于OCCI和OTT定义了更加简洁、健壮和可靠的类模块用于访问空间数据,而利用MapX对空间数据进行可视化处理,同时,又给出了通过OCCI调用Spatial空间算子增强GIS系统空间操作能力的方法,充分地结合了OCCI、MapX和Spatial三者的优势来开发GIS应用系统。 相似文献
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简要介绍了当前的几种3维建模方法,重点针对海量3维实体模型的管理与显示问题,基于Skyline 3维软件平台,紧密结合2维GIS中成熟的空间数据管理能力和强大的空间分析功能提出有效的解决方法.最终在上海市警用3维地理信息系统中进行展现,流畅快速地加载数以万计的海量3维实体模型,并提供新颖的琴健式展示效果.同时研究成果展... 相似文献
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使用对象关系型数据库来一体化存储和管理海量的GIS基础图形数据和属性数据是近年来GIS领域研究的一项重点内容。本文结合Oracle Spatial对空间对象数据的存储模式,重点研究了在VC中通过OO4O对数据库所存储的空间对象数据的访问方法,通过这种方法,不仅能够读取一体化存储的空间数据,还可以通过适当的处理实现对空间数据的修改、增删等其他操作,在GIS开发中尤其实用,具有很实际的意义。 相似文献
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本文在对基于RIA网络GIS介绍的基础上,分析了该模型开发中的瓶颈问题,并针对瓶颈问题,引入了Cairngorm框架模型,设计出基于Cairngorm框架的RIA网络GIS的通用模型;同时笔者在试验反馈中,进一步改进了Cairngorm框架,提出了改进版的基于Cairngorm框架的RIA网络GIS模型。试验表明,一方面,该框架结合J2EE或.Net等技术,从很大程度上快速、安全地实现了网络GIS海量数据的通讯,另一方面,也促进了RIA网络GIS团队的协作开发,大大提高了RIA应用程序的开发效率。 相似文献
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在分析RBF神经网络预测算法和主成分分析方法的基础上,本文针对地理空间数据的复杂相关性和较强非线性,深入研究了主成分分析与RBF神经网络结合原理,构建了PCA-RBF网络预测模型,最后将预测模型应用于水质信息预测中。实验结果表明:该模型对海量的高维异构数据可进行有效降维,从而优化RBF神经网络结构,有效地提高了地理空间数据预测时的精度,并为GIS领域地理空间数据的预测提供了一种新思路。 相似文献
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针对海量动态目标渲染效率较慢的问题,本文研究并设计了基于混合加速的高性能GIS动态目标渲染引擎,并利用SuperMap的组件GIS研发了动态目标渲染引擎原型系统.通过比较不同类型海量空间数据的可视化实验结果表明,本文研究成果在渲染二维和三维空间海量动态目标时,满足GIS高性能可视化需求,可视化效果流畅. 相似文献