排序方式: 共有25条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
基于GDI+的GML可视化模型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了基于GML地理数据的可视化模型设计方法。利用文档对象模型(DOM)对GML进行解析,以及通过对GD I+自身特性的分析,展示了在.NET环境下采用GD I+类库进行可视化模型设计的优良特性,为实现GML数据可视化提供了一个切实可行的方案。 相似文献
2.
3.
黄河是我国水利的重要工作对象,针对复杂的数学模型需要一个表现平台对其进行可视化的需求,重点研究如何使各种水沙运动模型信息快速、直观、丰富地表现在GIS平台上.研究的主要模块包括流速场符号化、水文信息分类渲染、流速场动画. 相似文献
4.
C++对Windows图形设备界面(GDI)进行了封装,使得Windows环境下的图形开发相当快捷,尤其是它提供的几个设备场境类,使得对图形的操纵更加得心应手。 相似文献
5.
基于.NET Compact Framework的移动GIS软件开发 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足移动人群对地理信息的需求,使用.NET Compact Framework底层开发移动GIS系统,通过将GIS,GPS与遥感图像的结合,实现在PDA上的地图加载、GPS位置显示、兴趣点信息查询和路径分析.以华东师范大学校园移动GIS系统的开发为例,着重介绍利用.NET Compact Framework开发移动GIS中一些关键技术的处理与实现. 相似文献
6.
利用GD I 对色彩透明度的支持实现了屏幕上栅格图像与矢量图形的有机融合显示,提高了地图数据的可视化效果。 相似文献
7.
8.
9.
扬州市住宅价格的空间分异与模式演变 总被引:4,自引:1,他引:3
以2001-2012 年扬州中心城区各居住小区的住宅平均单价为基本数据,通过建立住宅价格总体分异测度指数(GDI) 计算其总体分异趋势及各住宅类型内部的分异趋势;采用核密度函数等方法探索住宅价格的分布形态和分异格局的演变规律;利用趋势面分析不同住宅类型价格的空间分异趋势;基于上述结果总结空间分异的演变模式,并分别探索空间分异与格局演变的驱动力。结果表明:① 2001 年以来扬州市住宅价格差距显著增大,分异趋势在波动中增强,与城市住宅均价的年增长率耦合;住宅价格呈现西高东低的空间分异格局,同档次价格小区由空间集聚转为相对分散,高、低价格住宅区分别沿固定扇面由中心向外围扩散。②不同住宅类型内的价格分异走势差别显著,各类型住宅间的价格趋势面差距明显,但其空间形态类似。③ 空间分异模式由2001 年西高东低的扇形同档次价格集聚式分异转变为2012 年扇形与圈层相结合的多档次价格混合式分异。④ 2001 年以来住宅价格总体分异的核心驱动力是城市居住空间的迅速扩展、居民收入差距的增大、房地产市场的繁荣和住宅类型的多元化,其住宅价格空间格局演变的驱动力为城市发展方向的确立与变化、特定住宅类型建设的区位指向和古城保护、旧城改造与新区建设。 相似文献
10.
《International Journal of Digital Earth》2013,6(3):247-258
Abstract People are now using geoinformation for many different purposes and consequently one can confidently say that the need for geospatial data infrastructure (GDI) cannot be overstated in sub-Saharan Africa. Geospatial information (GI) is essential to socio-economic planning and development of sub-Sahara African countries. This paper therefore examines: GI during the last centuries in sub-Sahara Africa; recent paradigms in GDI in sub-Sahara Africa; the benefit of GDI to the African economy and the future of GDI in sub-Sahara Africa. This study discovered that most countries in sub-Saharan Africa did not have timely access to accurate geospatial data throughout the last centuries. This significantly hindered meaningful social and economic development. Development of GDI nonetheless, will enhance search and retrieval of geospatial data in Africa. This is one of the benefits that can be derived from implementing GDI in sub-Sahara Africa. Therefore, it is necessary to review cadastral survey laws and regulations so as to incorporate the use of recent geospatial equipment. 相似文献