高光谱数据在Oracle中的存储及应用技术研究

高光谱遥感作为遥感的前沿技术,正在得到日益广泛的应用,其数据积累日益丰富。随着定量化遥感渐渐成为关注的核心,很多领域都越来越迫切地要求建立一个能存放高光谱数据、功能性强、使用方便、易扩展、与本领域应用相结合的数据库系统。针对高光谱数据特性以及处理和管理的需要,文中提出了基于Oracle数据库的面向对象的高光谱数据管理模型,从而便于高光谱数据的存储、管理、查询;并基于高光谱数据库进行了SAM分类实验,验证了该模型的有效性。     

基于Oracle的高光谱影像数据库研究

为有效地组织和管理高光谱影像,本文提出了基于Oracle数据库平台的高光谱影像存储和管理的解决方案。基于对象关系-模型设计了光谱数据表组+属性数据表组的存储规范以及波段独立顺列式、波段集中整合式以及表单位式的三种存储模式。采用地形瓦片和影像金字塔的快速索引结构设计和建立了高光谱影像数据库的原型。     

高光谱数据在Oracle中的存储及应用技术研究

高光谱遥感作为遥感的前沿技术,正在得到日益广泛的应用,其数据积累日益丰富.随着定量化遥感渐渐成为关注的核心,很多领域都越来越迫切地要求建立一个能存放高光谱数据、功能性强、使用方便、易扩展、与本领域应用相结合的数据库系统.针对高光谱数据特性以及处理和管理的需要,文中提出了基于Oracle数据库的面向对象的高光谱数据管理模型,从而便于高光谱数据的存储、管理、查询;并基于高光谱数据库进行了SAM分类实验,验证了该模型的有效性.     

基于ORACLE数据库的遥感影像存储技术

遥感影像的存储与管理是当前急待解决的问题.文中基于ORACLE数据库中典型数据类型的分析,提出并实现了遥感影像存储的3种不同途径和方法.     

成像高光谱数据在赤潮检测和识别中的应用研究

近年来,频繁发生的海洋赤潮灾害给我国沿海经济带来了巨大损失.在对海洋赤潮的监视监测中,航空遥感是重要的监测平台,推帚式成像光谱仪(PHI)是获取高分辨率高光谱图像的重要手段.2001年7月至8月,中国海监飞机对辽东湾海域频繁发生的大面积赤潮进行了航空遥感监测,首次获取了海上高光谱数据.本文以获取的高光谱数据为研究对象,通过合成假彩色图像、提取异常区域的反射率曲线以及构造相关分析函数等方法,初步探讨了利用高光谱数据进行赤潮水体检测和赤潮种类识别的方法.     

地沟油的高光谱数据聚类分析

为了利用油品光谱特性的差异鉴别食用油和地沟油,以2种地沟油和4种食用油混合组成的22个样品为对象,研究了高光谱DN值和聚类分析法相结合鉴别食用油和地沟油的可行性。首先利用样品在350~2 500 nm范围内的光谱特征,选择高光谱DN值进行聚类分析;然后对DN值进行预处理,利用相关性距离法、欧氏距离法、标准化欧氏距离法及明可夫斯基距离法计算数据矩阵中对象之间的距离,用最短距离法、最长距离法、未加权平均距离法等8种距离公式计算系统聚类树;最后对各种方法生成的聚类树进行对比。研究结果表明,采用相关性最短距离法及内平方和距离法用于聚类分析,可准确地将油品分为22类,能够精确区分样本中的各类油品。     

高光谱遥感技术在岩石识别中的应用

依据不同岩石的光谱特征,通过图像处理方法,对各种岩石类型信息进行提取,使高光谱遥感技术在地学领域的应用由定性分析到定量识别。     

高光谱遥感数据的DNA计算分类

提出了一种基于DNA计算的高光谱遥感数据光谱匹配分类新方法。该方法利用DNA编码提取各类地物光谱所携带的物理吸收与反射特征信息,将地物光谱特征转换为DNA编码空间特征,通过DNA计算基因操作寻找各类地物最典型的DNA信息链。在此基础上,利用DNA计算原理建立一系列模糊规则,对高光谱数据进行光谱匹配分类。通过与传统的光谱匹配算法(二值编码,光谱角,光谱差分特征编码)的分类结果进行比较,证明该算法分类精度优于传统高光谱数据的光谱匹配分类方法,具有实用价值。     

高光谱遥感技术在地质领域中的应用

近年来，高光谱应用技术在地质领域得到了深入的应用与发展，不仅深化了地质学的基础研究，也推动着遥感地质填图从岩 性填图向矿物填图的飞跃，推进了高光谱遥感技术在成矿预测、地质成生环境成因信息探测、植被地化信息与理化信息提取以及矿 山环境调查等应用的不断深入。本文围绕高光谱技术的特点，并结合作者近年来的工作实践，论述了高光谱技术在上述领域的实际 应用情况与应用效果。     

基于高光谱卫星遥感数据的UPDM分析方法

提出了一种用于处理多/高光谱卫星数据的UPDM分析方法。研究结果证明,该方法应用于Land sat/TM(ETM+)、Terra/MODIS和ADEOS II/GLI等高光谱卫星传感器时,光谱重构均方根误差小于0.029,适用于研究高光谱卫星遥感数据。     

苹果冠层/叶片高光谱数据库系统的设计与建立

设计与建立苹果冠层/叶片高光谱数据库,实现苹果冠层/叶片高光谱数据的获取、整理、存储与应用分析,可以为苹果养分含量的高光谱遥感反演提供数据服务和支持。利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集的苹果冠层/叶片高光谱数据,在Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,基于C#语言与SQLServer 2008关系型数据库,采用C/S开发模式,设计与建立了苹果冠层/叶片高光谱数据库系统,完成了对高光谱数据批量录入、存储、导出与数据处理多项功能。     

基于共享数据库平台的空间数据互操作实现方法

简要回顾了空间数据互操作实现的主要方法,分析了基于共享数据库平台的空间数据互操作的优势、实现困难以及实现的条件,以及不同GIS软件在数据模型上的差异。提出了两种基于共享数据库平台在不同客户端实现空间数据互操作的模式,在此基础上基于OracleSpatial,对基于共享数据库平台的互操作进行了实验,重点实验了有向点对象和注记对象在不同的客户端之间的互操作,展示了其可行性。     

地理数据库引擎数据模型的研究

在对Geodatabase、O rac le Spatial等常见的地理数据库引擎数据模型进行描述和分析的基础上,根据地理数据库海量地理数据存储和查询优化理论,应用目前较为热门的对象-关系数据模型技术以及三层客户/服务器体系框架,提出了满足海量、多源、多分辨率地理数据高效无缝存储和管理的较为理想的地理数据模型,并对该数据模型的特点进行了详细说明。实现了G IS开发和应用从以系统为中心到以数据为中心的转变。     

地理数据库引擎数据模型的研究

在对Geodatabase、Oracle Spatial等常见的地理数据库引擎数据模型进行描述和分析的基础上,根据地理数据库海量地理数据存储和查询优化理论,应用目前较为热门的对象-关系数据模型技术以及三层客户/服务器体系框架,提出了满足海量、多源、多分辨率地理数据高效无缝存储和管理的较为理想的地理数据模型,并对该数据模型的特点进行了详细说明.实现了GIS开发和应用从以系统为中心到以数据为中心的转变.     

一种面向并行空间数据库的数据划分算法研究

面向基于对象关系型数据库而构建的并行空间数据库系统,提出了一种基于Hilbert空间填充曲线的适合于矢量空间数据的数据划分算法。在充分考虑空间信息的海量特征以及矢量数据存储记录的不定长等特点的前提下,该算法可实现并行空间数据库中海量空间数据记录在多个存储设备上的均衡划分,以避免出现数据倾斜现象,从而提高了空间数据的检索与查询效率。     

基于Oracle Spatial的矿山数据空间数据库的设计

分析了Oracle Spatial统一管理空间数据和属性数据的方法及优缺点,并介绍了Oracle 10g及Spatial的新特性。在此基础上给出了建立基于Oracle的对象-关系数据模型的适合统一存储和管理矿山数据的空间数据库的具体步骤和方法。     

基于Oracle Spatial的矿山数据空间数据库的设计

分析了Oracle Spatial统一管理空间数据和属性数据的方法及优缺点,并介绍了Oracle 10g及Spatial的新特性。在此基础上,给出了建立基于Oracle的对象-关系数据模型的适合统一存储和管理矿山数据的空间数据库的具体步骤和方法。     

图库一体化软件系统研究与实现

为了提高DLG和DRG数据生产效率,改变传统作业模式,解决图库数据分离造成的数据不同步、数据维护复杂等问题,笔者引入"图库一体化"解决方案,通过建立图库一体化数据模型,利用制图表达原理研究算法实现复杂符号效果,采用智能化标注、地图整饰自动化等关键性技术,基于Arc GIS Engine实现Umap图库一体化系统。