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51.
空间离群是指空间数据集中那些非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。空间数据一般按地理分布存储具有海量特性,传统的集中式处理模式不能满足海量数据处理的效率和空间数据本身的安全性等要求。因此,在研究小组开发的地理知识服务网格平台GeoKS-Grid的基础上,本文针对分布式空间离群挖掘,提出了一个基于网格的分布...  相似文献   
52.
中国亚热带丘陵山区植被沿海拔梯度分布格局(英文)   总被引:3,自引:0,他引:3  
Knowledge of vegetation distribution patterns is very important.Their relationships with topography and climate were explored through a geographically weighted regression(GWR) framework in a subtropical mountainous and hilly region,Minjiang River Basin of Fujian in China.The HJ-1 satellite image acquired on December 9,2010 was utilized and NDVI index was calculated representing the range of vegetation greenness.Proper analysis units were achieved through segregation based on small sub-basins and altitudinal bands.Results indicated that the GWR model was more powerful than ordinary linear least square(OLS) regression in interpreting vegetation-environmental relationship,indicated by higher adjusted R 2 and lower Akaike information criterion values.On one side,the OLS analysis revealed dominant positive influence from parameters of elevation and slope on vegetation distribution.On the other side,GWR analysis indicated that spatially,the parameters of topography had a very complex relationship with the vegetation distribution,as results of the various combinations of environmental factors,vegetation composition and also anthropogenic impact.The influences of elevation and slope generally decreased,from strongly positive to nearly zero,with increasing altitude and slope.Specially,most rapid changes of coefficients between NDVI and elevation or slope were observed in relatively flat and low-lying areas.This paper confirmed that the non-stationary analysis through the framework of GWR could lead to a better understanding of vegetation distribution in subtropical mountainous and hilly region.It was hoped that the proposed scale selection method combined with GWR framework would provide some guidelines on dealing with both spatial(horizontal) and altitudinal(vertical) non-stationarity in the dataset,and it could easily be applied in characterizing vegetation distribution patterns in other mountainous and hilly river basins and related research.  相似文献   
53.
GIS分析中的地理模式   总被引:3,自引:3,他引:0  
GIS的强大之处在于其分析功能,GIS分析是一个从地理数据中发现地理模式和要素间关系的过程.然而,对大多数用户而言,GIS分析显得难以入门,这一方面是由于GIS分析的困难性和复杂性,另一方面则由于相关的教育和培训机构对GIS分析的基础--地理模式的忽视.基于这个原因,介绍了地理模式的两种基本元素和主要的几种基本类型,并且论述了从地理数据中发现地理模式的过程.  相似文献   
54.
福建省政务信息共享平台研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
福建省在进行数字福建项目建设过程中,各厅局之间迫切需要相互之间的信息共享,特别是大比例尺空间基础信息和公共基础信息,在福建省省直机关宽带网的基础上建立综合的政务信息共享平台将在各部门建立分布式的网络分中心,并对各部门现有的数据库进行规范化、网络化和空间化改造,建立省直机关内部的政务信息共享体系。本文详细介绍了系统的建设目标,系统总体结构设计、功能设计、网络设计及需要开发的关键技术。  相似文献   
55.
虚拟森林场景的构建   总被引:8,自引:1,他引:8  
解决了构建符合林分结构规律的虚拟森林场景的两个关键问题:①森林空间数据的分析与仿真,主要研究林分中树木各特征因子如树高、胸径在林分空间位置上的分布状况;②在森林空间数据给定的情况下,采用交互式参数建模方法构建三维几何树模型,最后阐述了虚拟森林场景构建的具体流程。  相似文献   
56.
建立分布式的数据仓库系统能够满足分布式的大数据量数据管理和多层次决策支持的数据要求,本文探讨了数据仓库分布与集中的利弊,提出了建立省级海洋动力环境分布式数据仓库的体系结构,分析了数据仓库的元数据和系统的开发模式.  相似文献   
57.
有效地发现和利用分布存储、运行的各类空间数据、空间决策分析模型和知识发现算法,已成为当前空间信息处理、知识发现与共享领域最具挑战性的前沿课题之一。首先,本文论述了空间信息处理、知识发现的关键问题、发展现状和趋势。然后,描述了地理知识云的概念特征,提出了地理知识云(GeoKSCloud)的具体实现。该平台构造了可伸缩的空间数据和知识服务存储、运行环境;平台从业务功能上划分为数据聚合中心、知识服务中心、地学问题求解中心、平台控制中心和知识云门户等5大核心模块。其为地学问题求解全过程提供了空间数据集成,知识服务发布、注册、搜索、发现、组合等功能,以及地学问题智能推理和结果可视化表达等工具。本文对海量空间数据云存储与管理、知识云服务管理与组合、地学问题智能求解等平台关键技术进行了论述。最后,本文以历史地震影响场分析为例,分析了平台各组件在问题求解中的交互过程,实例表明,该平台可实现多节点、跨平台、异构地理知识服务的协同式计算,有效地降低地学问题求解的成本和复杂度。  相似文献   
58.
针对目前空间数据网络传输存在用户等待时间长的问题,文章提出了一种改进的道格拉斯-普克(D-P)算法来进行线状要素的化筒方法.为了支持数据的快速导出,使用二叉树存储D-P算法的中间结果,并对二叉树进行线性化,以保证空间数据在服务器端得到有效的多分辨率组织;在此结构的基础上,设计并实现了矢量数据多分辨率渐进传输模型和策略;最后通过真实的线状道路数据,分别开展了PC客户端和移动客户端与数据服务器之间的渐进式传输实验,并引进信息熵度量开展了网络数据传输过程中地图信息量的保持分析.试验结果表明该方法能有效地改善用户的体验效果和传输效率.  相似文献   
59.
以名人文化资源为基础,利用三维网络地理信息系统(3D WebGIS)、虚拟现实(VR)、倾斜摄影等技术,构建"民国清流"名人文化信息服务系统,实现名人信息和遗存遗址的数字化、网络化展示,并结合人物画像、空间位置等要素,将名人信息及其旅游资源针对不同用户进行信息推介.该系统的建设开辟了名人及其文化资源展示的新模式,并能促进空间信息技术与文化旅游活动的融合,有利于改进传统的文化旅游服务模式,促进优秀民族文化的继承与发展.  相似文献   
60.
研究如何根据已有的海量旅游信息及数据,为游客个性化推荐旅游景点具有重要意义。本文利用从Flickr网站获取的2013—2018年香港特别行政区范围内的地理标记照片来识别旅游景点,并根据游客游览顺序重建旅游轨迹。在此基础上,针对现有方法尚未考虑游客偏好在旅行过程中会发生动态变化的问题,提出一种基于隐含狄利克雷分布模型(Latent Dirichlet Allocation, LDA)和用户长短期偏好的个性化景点推荐方法(A Recommendation Method Based on LDA and User's Long and Short-Term Preference, L-ULSP)。该方法利用LDA主题模型获取景点特征信息,挖掘景点间的相关性,再利用注意力机制和长短期记忆网络分别学习用户的长期偏好和短期偏好,最后结合长短期偏好捕捉用户偏好的动态变化。实验结果表明, L-ULSP方法所推荐的景点在命中率和平均倒数排名2个指标上均优于现有其他方法,证明了本文所提方法可以从景点序列中有效学习游客偏好,并为游客推荐下一个景点。此外,本文通过对比实验,进一步验证了同时考虑用户的长短期偏好能够更好地学习用户的偏好变化。  相似文献   
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