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《河海大学》 2002年
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GIS & RS一体化数据结构及索引机制研究

陈文武  
【摘要】: 在传统的遥感图像分类识别技术中,对地物的分类往往仅以地物的光谱特性为依据, 而忽视了其他的可能的因素。在对GIS系统的数据更新过程中,如果遥感分类提供的地 理信息精度不高,那么用遥感数据来更新GIS数据就失去了意义。传统的GIS数据更新 方式周期长、效率低,大量地理信息系统因得不到及时更新而变成死库,影响起功能发 挥。GIS & RS一体化数据更新技术的研究为解决上述问题开辟了新的途径。GIS提供了 遥感图像所描述的地理区域的大量先验知识,包括地理目标的空间位置、几何形状、光 谱图像的纹理特征、高程信息、周边环境、地物分布规律等,这些辅助信息使得可以采 用多种判别手段、判别依据对遥感图像分类识别,从而提高遥感图像的分类精度和自动 化程度。 本文在吸取了数据库、地理信息科学、现代数学、遥感学、面向对象、人工智能等 众多领域大量先进理论成果的基础上,系统的论述了地理信息的基础理论、空间数据存 储结构,空间索引技术,栅格矢量互换算法、多源数据集成技术、以及几种 GIS & RS 的一体化数据结构。重点讨论了:基于拓扑关系的栅矢一体化数据机构、面向对象的一 体化数据结构,并结合知识挖掘,分析了基于语义网络的一体化数据结构,改进了其索 引机制,使得GIS的智能决策、遥感的智能解译成为可能。
【学位授予单位】:河海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:P208

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