"数字烟草"中空间数据的集成与管理方法

"数字农业"是21世纪农业发展的必然趋势,也是"数字地球"的重要组成部分。而"数字烟草"是"数字农业"中的具体体现,是集GIS、GPS和RS于一体的大型系统。本文针对烟草数据的特点,利用空间数据引擎(SDE)与数据库管理系统(DBMS),从空间数据库的总体设计到栅格、矢量的存储结构进行了系统深入的研究,给出了一套数字烟草3S空间信息集成和管理的方法,并将其成功地应用到空间数据库的建设中。     

本体驱动的时空数据查询方法研究

本体是由特定信息领域中的相关术语集合及这些术语之间的关联所组成的,是语义丰富的元数据,通过它可以获取关于底层数据库的相关信息。基于现有的地理数据库和已创建的地理信息领域本体,建立了适合于地理数据集的应用本体数据库;通过描述逻辑指定相应的规则知识,在空间数据库和本体数据库之间、本体库之间分别建立一定的关联关系,提出了本体驱动的时空数据查询方法。当需要对某个时空实体对象进行查询时,通过在本体数据库中进行的逻辑运算,从而得到查询结果,最后返回查询结果。并以数字烟草中烟草的种植查询为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

一个基于DEM的数字河网体系提取算法的应用

基于DEM提取数字河网是一种高效率获取河网信息的方法,D8算法由于直观简单,成为数字河网提取中应用最为广泛的模型之一.介绍了D8算法模型的基本原理、计算步骤以及流域水系提取阈值设定等问题,并采用这一模型对烟台市大沽夹河网DEM数据进行数字河网体系的提取,对提取的数字河网体系进行了检验.研究结果表明,在算法中不同的流域应取不同的阈值,所取阈值的范围对提取出的河网密度、精细度等有着巨大的影响.最后,指出这个算法所存在的缺点.     

复杂山区烟草种植遥感监测及信息提取方法研究

烟草是我国重要的经济作物之一,在全国的经济发展中发挥着不可替代的重大作用。烟田的种植监测和科学管理显得尤为重要,但烟草的监测目前国内外研究较少,利用遥感手段监测烟草的研究少之又少。以云南省产烟县为例,在复杂山区尝试利用遥感监测的手段提取烟田地块和面积,监测中采用剔除干扰烟田信息的监督分类方法,取得理想效果,同时也提出了提高分类精度的建议。     

基于空间数据引擎的数据库设计与构建

空间数据可通过矢量数据和栅格数据两种数据结构来表达，并可利用ArcSDE对这2种数据进行管理。该文以ArcSDE为空间数据引擎，用大型关系数据库管理空间数据，建立了数据库、服务器、客户端3层体系结构。以C/S和B/S相结合方式运行的网络化海量数据库管理系统，实现了空间数据的有效组织和管理，并在实践中得到了很好的应用。     

基于多小波包变换的遥感影像融合

多小波变换以完善的小波基结构,可以在影像处理中获得比单小波变换更精确的处理结果;单小波包变换以精细的频域分割,进一步提高了单小波变换对影像的细节信息处理能力。多小波包变换将两者结合起来,综合了它们的优点,同时又弥补了它们的不足,使其在一些影像处理领域更具优势。在对多小波包变换分析之后,提出了一种基于多小波包变换的遥感影像融合方法,并将该方法与多小波变换融合方法（即基于多小波变换的影像融合方法）进行了对比分析。实验结果表明：由该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都要优于由多小波变换融合方法得到的融合影像。