森林空间数据的统计与仿真

该文介绍一种简单有效的森林空间数据的仿真方法．假设森林中树高为正态分布，单株林木的高度与邻近木相关，与距离远的林木相关极小．利用一个协方差估计公式来描述这种相关性，并以一人工落叶松林样地为例，计算出估计公式中的特征参数ａ，在此基础上用ＣｈｏｌｅｓｋｙＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ方法建立树高空间分布的仿真模型，在与原样地相同的空间位置上产生出一组与样地数据无偏的虚拟树高数据．通过设定仿真程序的各种输入值，如平均值、方差、株距等，用此方法也可‘制造’出面积和分布各异的森林空间数据     

GIS空间数据模型与数据存储初探

以地理信息系统中的空间数据为对象，探讨了其空间数据模型的建立与空间数据存储的实现方法．     

空间数据挖掘中的空间数据结构的研究

空间数据不仅具有空间性、时间性、多维性、海量性、复杂性等特点,而且包含空间不确定性。同时,空间数据结构对数据在计算机中的组织方式和分布起决定性作用。     

基于核主成分分析与GIS的农业空间数据提取研究

介绍了数据提取算法的理论基础,阐述了核主成分分析法在农业空间数据提取中的优势,深入论述了核参数选择的算法,并结合GIS进行了系统模型的设计。     

空间数据计算机屏幕矢量化精度研究

研究屏幕分辨率和放大倍数对AutoCAD的空间数据屏幕矢量化精度的影响。结果表明，屏幕缩放方法对矢量化精度有较大影响：放大倍数提高使点位中误差和极限误差均下降；图形放大则提高了定点精度，放大8～10倍以上可以将点位中误差控制在0．08mm以下，即在允许中误差0．2mm的40％以下；放大8～10倍是进行屏幕矢量化的最佳方式；屏幕分辨率对点位中误差的影响较小。认为地理信息系统空间数据的人工干预屏幕数字化定点精度应该受到重视。     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。     

基于GML的多源异构空间数据集成框架研究

基于GML的多源异构空间数据集成将GML技术与空间数据集成技术相结合,能解决网络环境下地理信息资源相互不兼容的瓶颈问题,有效的实现数据的互操作.本文在分析GML数据格式特征的基础上,基于J2EE网络环境提出一个基于GML的多源异构空间数据应用集成框架.重点介绍了E00格式的空间数据规格定义以及向GML格式转换处理过程,并以福建省主要公路数据集为样本数据验证了集成结果.结果表明,采用GML作为多源异构数据集成的描述格式,可在数据层上有效地实现空间数据的集成和互操作.     

空间数据集成中异源性问题探讨

地理信息系统空间数据的异源性问题是当前系统应用普遍存在的问题.如何解决异源性问题在集成应用中的语义、编码的统一性和正确性是地理信息描述的关键.本文对目前跨行业地理信息异源空间数据集成在各行业中的应用现状进行了对比分析,并试图引入“中间库“等思想,对实现地理信息平台搭建过程中实际存在的空间异源数据集成问题做了初步探讨.     

电子政务中基于XML的空间数据交换格式研究

电子政务应用中,常需要将不同来源的空间数据进行集成,基于XML的数据交换是对空间数据集成的有效方式之一.笔者参与了某电子政务空间辅助决策示范工程的空间数据交换格式研究.本文讨论电子政务中基于XML的空间数据交换格式的设计目标、遵循原则、数据模型和矢量数据交换格式中的关键点.最后给出一个建议的用于电子政务的空间数据交换格式的XML Schema框图.并对地球信息交换格式国家标准提出了几点改进意见.     

森林资源空间数据局部更新的方法

森林资源空间数据建立以后,随着森林经营活动的展开,空间数据会发生相应的变化.在森林经营中,经常跨小班作业或只作业小班的一部分,这给森林资源空间数据的更新造成很大的不方便.针对森林资源空间数据更新的复杂性,研发出了森林资源空间数据局部修改的方法,在生产实践中提高了更新速度,简化了操作步骤,取得了良好的效果.     

关系数据库空间栅格数据扩展模型及方法研究

针对海量遥感影像数据有效管理需求，在国产数据库管理系统X-Base内核上，研究并实现空间栅格数据扩展机制。设计基于X-Base关系数据库的空间栅格扩展体系结构，建立了栅格数据扩展体系结构模型，提出基于XML方式的空间栅格数据管理方法。使得扩展后的X-Base数据库能够有效存储、管理空间栅格数据，从而进一步扩展X-Base的功能。     

空间数据挖掘在ITS中的研究进展

智能交通系统(ITS)是解决当今交通问题最有前途的方向之一,交通信息的分析处理是其核心问题。本文首先介绍了智能交通系统和空间数据挖掘的概念,剖析了当前智能交通系统的发展现状及SDM应用的可能,并在分析交通信息的特征及空间数据挖掘(SDM)可发现的知识类型的基础上,提出了几种SDM在ITS中的应用模型。最后总结了SDM在ITS中进一步发展需要考虑和注意的问题。     

A Data Generator for Evaluating Spatial Issues in Precision Agriculture

With the rapid rise in site-specific data collection, many research efforts have been directed towards finding optimal sampling and analysis procedures. However, the absence of widely available high quality precision agriculture data sets makes it difficult to compare results from separate experiments and to assess the optimality and applicability of procedures. To provide a tool for spatial data experimentation, we have developed a spatial data generator that allows users to produce data layers with given spatial properties and a response variable (e.g. crop yield) dependent upon user specified functions. Differences in response functions within fields can be simulated by assigning different models to regions in coordinate-(x and y) or feature space (multidimensional space of attributes that may have an influence on response). Noise, either unexplained variance or sensor error, can be added to all spatial layers. Sampling and interpolation error is modeled by sampling a continuous data layer and interpolating values at unsampled locations. The program has been successfully tested for up to 15000 grid points, 10 features and 5 models. As an illustration of the potential uses of generated data, the effect of sampling density and kriging interpolation on neural network prediction of crop yield was assessed. Yield prediction accuracy was highly related (correlation coefficient 0.98) to the accuracy of the interpolated layers indicating that unless data are sampled at very high densities relative to their geostatistical properties, one should not attempt to build highly accurate regression functions using interpolated data. By allowing users to generate large amounts of data with controlled complexity and features, the spatial data generator should facilitate the development of improved sampling and analysis procedures for spatial data.     

林业基础空间数据挖掘系统设计

数字林业的发展与推进给林业带来了海量的时空数据。本文提出了基于数据挖掘技术的林业基础时空数据挖掘系统,并提出了其具体实施步骤与过程。这将为我国林业发展规律的深层次研究、实现林业可持续发展提供技术与理论支持,具较强的现实意义。     

时间序列分析关键问题研究

简要介绍了时间序列的定义、模型及型态,重点研究了时间序列分析的相关内容,最后对其未来发展方向进行了展望。     

水文信息共享空间数据仓库模型研究

为解决水文信息共享问题,本文从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的水文信息共享数据模型,结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探讨了以之建立水文信息数据仓库的方案。     

基于NetCDF数据模型的气象资料存储设计

随着气象观测手段和水平的不断发展和提高,出现了大量的、多种多样的气象资料可供业务及科研人员使用。但由于气象资料格式的不统一,为数据的共享和发布设置了障碍。针对该问题,考虑使用统一的NetCDF数据模型来表示多种多样的气象资料,并给出了格点、站点、雷达和遥感4种气象资料的NetCDF数据模型设计。     

基于空间数据挖掘的重庆土地集约利用空间分异分析

运用主成分分析法和空间聚类方法对重庆市的城市土地集约利用情况进行了测度和评价,将重庆土地集约利用水平分为4级.总结出重庆市土地利用集约度空间分异特点为中心向外围递减的圈层式空间分异结构.最后分析了重庆城市空间发展存在的问题,并提出了相关优化策略,以便更好地提高城市土地利用集约度,探寻更优的城市空间架构.