时态GIS模型在UPMIS中的应用

以市级规划管理信息系统构建为例,提出了时态GIS模型在UPMIS中的应用,讨论了时态GIS模型建模过程,实现了时态GIS模型在UPMIS中的应用.     

一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法

空间异常探测旨在从海量空间数据中挖掘不符合普适性规律、表现出“与众不同”特性的空间实体集合,对于揭示地理现象的特殊发展规律具有重要价值。现有研究在空间异常度量方面取得了重要进展,但多缺乏对空间异常模式显著性的统计判别,且是针对单一类别数据,没有顾及多类别数据间的相互影响。为此,本文基于空间随机过程的思想,针对两种类别空间点数据,提出了一种空间交叉异常显著性判别的非参数检验方法。首先,针对基本数据集实体,采用约束Delaunay三角网,构建合理、稳定的空间邻近域;然后,统计落在基本数据集实体空间参考邻域半径范围内的参考数据集实体的数目,度量初始异常度;进而,采用α-Shape法构建支撑域,以空间随机过程为基础构建零模型,采用蒙特卡洛模拟检验空间异常的显著性;最后,采用生存距离对异常模式的稳定性进行评价分析。通过试验分析与比较发现,该方法能够有效识别具有统计显著性的空间交叉异常。     

基于城市形态学原理的面状地物层次索引方法

城市形态取决于城市规模、地形、城市用地功能组织和道路网结构等因素,其基础骨架是交通轴线和水系轴线。本文基于城市形态学基本原理,依据道路、水系等自然要素将地图空间划分为Enclave、Block、Superblock和Neighbourhood四个层次,在此基础之上,提出了一种新的GIS空间层次索引方法,并扩展了现有空间索引分类框架。不难发现,基于自然网格的空间划分方式不仅符合人的认知,同时有效地避免了地物跨网格分布的情况,通过实验证明索引记录的冗余对查询速度具有直接而显著的影响。     

一种基于局部分布的空间聚类算法

设计了一种度量邻近域内空间实体局部分布的新指标——中值角度,在此基础上,提出了一种基于空间实体局部分布的空间聚类算法。该方法递归搜索空间实体集中所有局部分布度量值相近且非离群的点,并将其聚为一类。通过模拟数据和实际数据进行实验发现,所提出的算法比DBSCAN算法的聚类结果更合理,具有很好的抗噪性,能发现任意形状的聚类。     

基于ArcEngine的等雨量线绘制

等雨量线的绘制是济南城市防汛预警决策支持系统中最基本的功能之一。等雨量线的绘制最关键的部分为用已有站点的雨量数据进行空间插值,生成连续的雨量栅格图,再将雨量值相等的点连成等雨量线。本文用ESRI提供的ArcEngine组件实现了反距离加权插值（IDW）、样条函数插值（Spline）、克里金插值（Kriging）3种常用的插值方法,结合济南市现有的31个雨量站点的雨量数据,分别绘制出等雨量线,并比较3种插值方法的插值结果。结果表明：3种插值方法的结果都基本上反映了济南降雨的空间分布规律,而克里金插值的效果最好。     

基于场论的空间聚类算法

从空间数据场的角度出发,提出了一种适用于空间聚类的场——凝聚场,并给出了一种新的空间聚类度量指标(即凝聚力)。进而,提出了一种基于场论的空间聚类算法(简称FTSC算法)。该算法根据凝聚力的矢量计算获取每个实体的邻近实体,通过递归搜索的策略,生成一系列不同的空间簇。通过模拟实验验证、经典算法比较和实际应用分析,发现所提出的算法具有3个方面的优势:(1)不需要用户输入参数;(2)能够发现任意形状的空间簇;(3)能够很好适应空间数据分布不均匀的特性。     

采用聚类技术探测空间异常

提出了一种基于聚类的空间异常探测方法。该方法通过空间聚类获得局部相关性较强的实体集合,分别探测空间异常,给出了一种稳健的空间异常度量指标,提高了异常探测结果的可靠性。通过实例验证以及与SOM方法的比较分析,证明了该方法的正确性和优越性。     

双LSTM驱动的高分遥感影像地物目标空间关系语义描述

高分辨率遥感影像中的地物目标具有清晰的类别属性与空间关系语义.在人工智能技术支撑下,用计算机自动认知其空间关系具备了可行性.目前,遥感影像场景的语义理解主要依托图像描述任务(image caption),基于影像的全局特征生成描述语句.但是,这种粗粒度特征容易导致地物目标的类别属性在描述语句生成过程中被错误预测.事实上...     

矢量GIS图上地理曲线的定位误差模型

为了分析ＧＩＳ图上地理曲线的定位精度,首先探讨地理曲线的表达与定位误差,区分“数字曲线”和“连续曲线”两个概念;然后结合由数字曲线生成连续曲线的ＧＩＳ算法,建立连续曲线的误差带模型,并导出地理曲线长度的误差估计公式;最后通过算例说明地理曲线误差带的可视化方法和曲线长度误差估计公式的应用。     

矢量GIS中属性数据的不确定性分析

本文从属性区域分类不确定性、边界定位误差和区域内部定量属性数据的抽样误差出发,综合进行属性数据不确定性的度量和传播分析。针对由边界定位误差引起的属性分类不确定性,在顾及区域面积与边界线数等因素下,提出了一种定量度量指标。对于属性区域内部的定量属性抽样值,则建立了抽样值的相关函数表达式。针对ＧＩＳ中常见的两大类操作,即逻辑操作和算术操作,分别根据模糊集合论和概率统计理论建立了相应的属性不确定性传播模