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随着遥感技术的发展,特别是传感器分辨率的提高,影像数据量日益增长,这对高效、智能地管理海量数据提出了更高的要求,如何有效、智能地存取海量遥感数据成为当前越来越热门的话题。本文针对空间数据管理系统的发展现状,结合数据库存储、网络传输和客户端的硬件情况,从影像数据切片和影像数据的细节层次(level of detail,LOD)模型两个层面来解决遥感数据的存储问题,提出了自适应的遥感影像切片机制,以及与之相适应的LOD模型构建方法。通过试验证实,该影像管理机制能够在多种不同的数据库、网络和客户端条件下实现影像数据智能化高效存储与访问。本文的研究为高效的影像数据管理提供了可行的思路和方法,有助于在C/S架构的网络环境下实现基于数据库技术的遥感影像数据的高效存取和管理。 相似文献
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GIS功能部件库和功能集成 总被引：1，自引：0，他引：1
从GIS、计算机、网络和数据库的发展出发，提出了GIS功能部件，利用库进行部件的管理，并从组织结构、分类、检索、评价等方面予以评述，在此基础上提出了“部件生产”和“部件集成”开发方式。 相似文献
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GIS信息处理模式与软硬件环境选择 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对如何选择ＧＩＳ的信息处理模式进行了分析，提出了系统软硬环境选择所应遵循的原则，由于客户／服务器计算模式将是以后各类信息系统处理模式的发展方向，在ＧＩＳ中也将得到广泛应用，因此，文中对客户／服务器模式与ＧＩＳ的结合进行了重点软件，针对ＧＩＳ的应用范围和规模，提出了四种适宜于ＧＩＳ信息处理的客户／服务器模式，并探讨了由这几种基本模式组合而成的复合模式及其在ＧＩＳ中的应用。 相似文献
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基于地理事件时变序列的时空数据模型研究与实现 总被引：14，自引：1，他引：14
首先分析比较了已有的时空数据模型的特点，针对其存在的不足，提出并讨论了一种基于地理事件时变序列的时空数据模型，阐述了该模型的时空语义概念和时空拓扑关系，并针对具体的实际应用，在现有成熟的GIS平台上进行扩展，验证了该数据模型的有效性。 相似文献
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基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。 相似文献
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多服务器技术在WebGIS中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
在研究WebGIS三层结构模式和多服务器技术的基础上 ,提出了一个扩展的多服务器处理GIS客户请求的模型。在建立该模型的过程中 ,根据GIS服务的特性 ,采用GIS数据的多级存储和索引技术、AOI数据区域管理方法和动态负载牵移策略来实现多服务器之间的负载平衡 ,使得多台服务器能快速处理GIS客户的请求 ,为用户提供稳定、快捷的GIS功能服务 相似文献
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自然灾害与地表环境实时动态监测对短周期内接收影像的快速缓存切片提出了很高的要求。利用云计算并行编程模式Map-Reduce聚集计算资源,提出了一种在时序影像持续抵达情况下的快速缓存切片方法。围绕Map-Reduce本地化计算特性,该方法在任务分配中利用数据动态划分机制及基于空间相邻的上载机制对缓存切片算法进行优化加速,以满足环境动态监测对瓦片式缓存的及时性需求。实验证明,该方法在大数据量情况下较同类方法具有更好的扩展性能和加速性能。 相似文献
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盆地沉降是构造作用与充填盆地的沉积物和水体载荷产生的重力作用共同作用的结果。文章提出了水载荷沉降的概念,推导出了水载荷沉降的计算公式,定量地分析了水载荷对盆地沉降的贡献,并在充分考虑沉积物载荷、水载荷、海平面变化、古水深等的情况下,对Steckler和Watts构造沉降量计算公式作了修正。对美国纽约大西洋大陆边缘COSTB-2井的定量分析表明,每发生1km的构造沉降将产生约0.435km的水载荷沉降,去除水载荷影响后的实际构造沉降比Steckler和Watts估算的结果约小30.3%,水载荷是导致美国大西洋大陆边缘强烈沉降的重要因素之一。 相似文献
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植被土壤水分状态的微小变化能引起短波红外光谱反射率的巨大变化。利用MODIS第6波段和第7波段构建短波红外光谱特征空间,依据不同土地利用类型分析不同地物在光谱特征空间中的分布规律,提出MODIS短波红外水分胁迫指数MSIWSI。利用实测20 cm土壤相对湿度验证MSIWSI、EVI以及MPDI与实测数据相关性关系并对比分析不同指数敏感性,利用不同物候期春小麦土壤墒情分析MSIWSI指数适用性。研究结果表明:与其他指数相比,MSIWSI模型与实测土壤湿度的相关性更高;MSIWSI能够反映不同物候期春小麦土壤水分变化趋势,相关性都达到极显著性水平。 相似文献