建筑物三维激光扫描点云的粗差剔除研究

通过三维激光扫描测量技术快速获取建筑物3D空间数据,是当前数字城市建设的研究内容。针对建筑物平面特征较多的特点,在总结三维激光扫描点云粗差剔除算法的基础上,探索稳健平面拟合算法,对点云数据中有用信息的提取提出一种粗差剔除方案。通过对一组建筑物的三维激光扫描点云原始数据进行粗差剔除测验,证实了方案的可行性和可靠性。对三维激光扫描在数字城市建设中的应用进行了一定的探索。     

基于PostgreSQL的智能矿山空间数据集中管理研究

针对传统矿山数据存在的格式多样、存储分散、使用不便、分析困难的问题,将矿山地质、测量、采矿业务数据按维度分为空间数据、三维图件、二维图件和传统附件4种类型,并研究各类数据的格式转换、要素分类、几何及属性处理、数据集管理的标准,进而研发空间数据处理组件实现数据的本地SQLite数据库存储,以及研发空间数据管理组件实现数据在集团服务PostgreSQL数据库中的存储和管理。建立了矿山空间数据库系统,实现了对数据的集中统一管理,为业务系统的数据分析、生产决策提供了保障,为数字矿山、智能矿山、智慧矿山建设提供了支撑。     

基于Mapbasic的空间数据质量检查

文中详细地介绍基于Mapbasic环境下的空间数据质量检查的编程方法与基本思想,给出了数据检查过程中的一般作业流程,以及如何实现具体功能的一些编程技巧,探讨了如何利用Mapbasic语言,增强图形编辑功能,实现批量处理的检查功能,以及在MapInfo上进行二次开发的一般方法。     

基于FME实现矿山空间数据的转换与共享

在详细介绍了空间数据交换模式,FME工作原理,FME核心模块,FME的工作方式基础之上,提出FME的核心理念语义转换,FME允许用户根据其特殊的需求进行定制来实现数据快速、无损地移植,从而使得矿山空间数据可在众多格式间更容易转换,提高了数据的共享性。FME在矿山的应用必将推动数字矿山的发展。     

基于python的地理空间数据批量处理方法研究

随着地理信息的迅速发展,如何快速处理海量的地理空间数据,是提高地理信息服务的关键。Python语言与Arc GIS地理处理相结合,成为实现地理空间数据的批量处理快速有效的方法。文中说明了Python语言在地理空间数据处理的特点,并例举了批量定义投影、转换投影、数据裁切等空间数据批量处理的应用实例。     

露天矿SQL Server生产数据的空间分析

针对传统露天矿生产管理模式下,运输工作量需人工统计、矿区路径更新需借助重新测绘及外部程序等问题,从空间分析的角度出发,着力探究提高系统自动化程度的途径。依托已构建的露天矿卡车调度系统数据库,将露天矿生产数据作为基础数据,利用SQL Server空间数据类型geography的属性和方法,基于生产数据的空间分析,提出了由数据库独立完成的运输工作量自动统计方法、矿区路径自动更新方法。矿区实验证明:上述2种方法准确、可行,提高了露天矿生产管理的自动化水平。     

基于GIS的矿井安全管理信息系统的研究

对基于GIS(地理信息系统)的矿井安全管理信息系统作了需求分析,着重从空间数据库和属性数据库的建立进行论述,最后对应用前景作了说明。指出基于GIS的矿井安全管理信息系统,可以更好地实现空间数据与属性数据的无缝链接,较大程度提高矿井安全管理的效率。     

综合地质空间数据管理及其组件开发

针对地质数据种类繁多、数量庞大、数据格式复杂等特点,将这些数据从表现形式上抽象为图件、文档、表格、报告以及分类五种类型。通过转换将文档和表格类型数据以BLOB格式或文件索引格式导入到Oracle数据库中;通过预处理将矢量数据以及遥感影像等栅格数据与综合地质数据库关联。并设计和开发了综合地质空间数据管理组件GeodbSM,实现了对地质空间数据的管理、查看以及信息查询等功能。     

区域地理空间数据共享平台与目录服务研究

分布式、异构的地理空间数据的整合与共享是空间信息网络服务的关键技术。构建了基于SOA和XML Web Services技术的地理空间数据共享平台和目录服务体系,提出了建设区域地理空间数据共享服务平台的技术流程。研究的共享体系和目录服务体系能够有效地解决地理空间数据共享中信息组织、检索、定位、透明访问和集成应用的关键问题。     

P2P架构的地图库管理模型

地图库管理着海量的空间数据,传统的客户机/服务器（C/S）架构已经不能满足日益增长的数据共享需求。提出一种基于peer-to-peer（P2P）架构,以分布式哈希表（DHT）和空间数据索引技术为基础的方案,把地图库中的空间数据自动发布到P2P环境中进行管理。试验结果表明,P2P架构能够支持大量用户对地图库的并发访问。