基于空间数据引擎构建GIS应用     

刘宏建  牛德力  周蓉 《测绘与空间地理信息》2006,29(2):119-121

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。  相似文献   

基于ArcGIS Engine的地理信息数据库管理系统设计与实现   总被引：2，自引：0，他引：2  

杨平  骆俊 《国土资源信息化》2006,(5):23-26

随着社会的发展,空间信息在国土、规划等各领域的应用越来越广泛,且其容量也呈几何级增长,如何安全高效地管理、分发空间数据,成为深入应用地理信息系统功能的必要前提。本文以作者实际工作为基础,介绍了利用ESRI公司最新产品ArcGIS Engine开发包设计实现地理信息数据库管理系统的具体方法。  相似文献   

空间视图在图形数据更新中的应用研究     

李光强 《测绘与空间地理信息》2007,30(3):1-2,5

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。  相似文献   

基于AE的城市地下管线管理系统的建设与实现     

刘新党 《四川测绘》2009,32(4):168-170

结合城市地下管线管理的现状，分析了地下管线信息系统建设的目标，阐述了系统总体结构、系统功能和管线数据组织，介绍了基于AE的城市地下管线管理系统的主要特点。  相似文献   

长江南京段岸线资源GIS评价与分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨静  李满春  丁贤荣  刘永学 《地球信息科学学报》2008,10(2):200-205

岸线资源是特殊的国土资源,岸线资源评价是岸线资源研究的主要工作之一。以往的研究仅从自然和经济的角度出发,对于生态条件的考虑鲜有涉及。为了达到经济和生态的双赢,根据长江南京段岸线资源的特点,综合考虑自然、经济和生态因素,构建了岸线前沿水深、岸线稳定性、岸线陆域宽度、岸线集疏运条件、水源保护区、风景名胜区六项指标组成的评价指标体系。选取合理的评价单元,运用GIS空间分析技术和ArcGISEngine开发包,在完成单项指标评价的基础上,依据建立的指标体系对研究区内的岸线资源进行综合评价,以期为长江岸线南京段的合理利用与开发提供参考依据。  相似文献   

羊安镇信息系统设计与实现     

高宠  刘强  戴昌礼  杨福斌 《地理空间信息》2009,7(3):85-87

根据邛崃市羊安镇的土地利用信息化需求，以羊安镇土地利用数据为基础，探讨了应用ArcGIS Engine进行土地利用信息系统设计与实现的关键技术，综合运用ArcGIS Engine开发工具建立了面向用户的土地利用信息系统，实现了地理数据的管理、空间查询、空间分析、图表输出等功能。  相似文献   

基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取   总被引：1，自引：0，他引：1  

姜伊兰  陈保旺  黄玉芳  崔佳琪  郭宇龙 《地球信息科学学报》2021,23(5):938-947

为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明：① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。  相似文献   

基于贝叶斯层次时空模型的甘肃省土地利用程度演变分析     

于明雪  孙建国  杨维涛  谢甫  吕建康 《地理科学》2022,42(5):918-925

以甘肃省为例,在基于Google Earth Engine (GEE)平台实现1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2020年土地变化监测的基础上,利用贝叶斯层次时空模型(BHM)分析土地利用程度的时空变化特征。结果表明：① 研究期间内甘肃省土地利用程度呈增长趋势,其中1995―2000年和2010―2015年增长速度较明显;② 土地利用程度空间格局“东高西低”,热点区域主要分布在陇中、陇东和陇南地区;③ 土地利用程度局部变化呈现明显区域差异,整体表现为“东弱西强”,局部变化热点区域主要分布在河西地区;④ 影响土地利用程度变化的主要因素是经济规模和产业结构,其中经济因素影响程度最高。  相似文献   

县级市建设用地分类信息管理系统的设计与实现     

李玫  徐青  朱彩英  张衡 《测绘与空间地理信息》2015,(12):57-60

以太仓市建设用地管理的实际应用需求为背景,设计并构建了一个典型的县级市建设用地分类信息管理系统,该系统综合运用了空间数据库、ArcGIS Engine与Web Server技术,集成"天地图"的地理信息服务资源,实现了用地数据的精细化分类查询统计、动态更新和信息共享,为基层国土资源部门的建设用地管理、规划和决策提供全面、可靠的技术保障。  相似文献   

Multitemporal settlement and population mapping from Landsat using Google Earth Engine     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2015

As countries become increasingly urbanized, understanding how urban areas are changing within the landscape becomes increasingly important. Urbanized areas are often the strongest indicators of human interaction with the environment, and understanding how urban areas develop through remotely sensed data allows for more sustainable practices. The Google Earth Engine (GEE) leverages cloud computing services to provide analysis capabilities on over 40 years of Landsat data. As a remote sensing platform, its ability to analyze global data rapidly lends itself to being an invaluable tool for studying the growth of urban areas. Here we present (i) An approach for the automated extraction of urban areas from Landsat imagery using GEE, validated using higher resolution images, (ii) a novel method of validation of the extracted urban extents using changes in the statistical performance of a high resolution population mapping method. Temporally distinct urban extractions were classified from the GEE catalog of Landsat 5 and 7 data over the Indonesian island of Java by using a Normalized Difference Spectral Vector (NDSV) method. Statistical evaluation of all of the tests was performed, and the value of population mapping methods in validating these urban extents was also examined. Results showed that the automated classification from GEE produced accurate urban extent maps, and that the integration of GEE-derived urban extents also improved the quality of the population mapping outputs.  相似文献