摘要：从出租车轨迹数据中挖掘载客热点路段,能够为城市交通道路的规划和出租车的运营管理提供重要依据。以北京市出租车原始轨迹数据为基础,设计并建立了出租车载客行驶的载客数据模型,利用该模型对相似的载客轨迹信息进行了挖掘,结合时空信息提取并分析了不同时段的热点路段。通过北京市交通发展年度报告验证了该模型和挖掘方法的正确性和有效性。

摘要：统一建模语言(UML)是一种绘制软件蓝图的标准语言[1],是软件工程环境中对象分析和设计的重要工具,用于对软件进行描述、可视化处理、构造和建立软件系统的文档[2]。而组件技术的蓬勃发展使基于组件组装的软件开发成为可能,两者正无可争议地成为当今和未来软件开发的主流技术。本文以数字测绘产品质量检验软件中基于DXF数据操纵的功能组件为例,在分析用户需求和DXF数据的基本特征的基础上,讨论了运用UML对该组件进行面向对象建模的方法和分析设计过程,最后展示了实现后的组件系统结构和功能。

摘要：GIS空间数据具有多源性的特征,为数据综合利用和数据共享带来不便,解决多格式数据源集成一直是近年来GIS应用系统开发中需要解决的重要问题[5]。DXF格式作为一种空间数据转换的事实上的标准,对于GIS软件来说,实现两者的数据转换具有重要意义。本文分析了GIS空间数据与AutoCAD数据模型的组织特征,在比较分析的基础上设计了转换方案,并就实现过程中的关键技术进行了论述。

摘要：针对建筑物空间分布模式识别过程中,建筑物参数间权重和模式间分类阈值难以确定的问题,设计了一种基于图卷积神经网络的建筑物线型排列模式识别方法。该方法在计算建筑排列特征因子和建立建筑物间邻近关系的基础上,根据图卷积操作与B-P神经网络搭建了图卷积神经网络模型,通过对样本的监督学习,建立预测模型。最后,在OpenStreetMap公开数据集上进行了实验。结果表明,该方法能够准确地识别建筑物线型排列的3种模式。

摘要：G IS空间数据具有多源性的特征,为数据综合利用和数据共享带来不便,解决多格式数据源集成一直是近年来G IS应用系统开发中需要解决的重要问题[5]。DXF格式作为一种空间数据转换的事实上的标准,对于G IS软件来说,实现两者的数据转换具有重要意义。本文分析了G IS空间数据与AutoCAD数据模型的组织特征,在比较分析的基础上设计了转换方案,并就实现过程中的关键技术进行了论述。

摘要：建筑物空间分布模式表现为建筑物群组在空间中所体现出的明确的组织结构,并能够在人类视知觉认知过程中被识别和命名。建筑物空间分布模式的探测和识别对于制图综合具有重要意义。针对传统的建筑物模式识别方法中各参数及阈值确定困难的问题,文中以L型排列为例,设计了一种基于图卷积神经网络的识别方法。该方法构建了矢量建筑物数据的图结构,以各建筑物自身的特征及其排列的结构特征作为输出,搭建了图卷积神经网络对样本进行监督学习并得到识别模型。最后利用OpenStreetMap公开数据集进行验证。实验结果表明,该方法能够有效地识别出L型建筑物排列。

摘要：GIS空间数据具有多源性的特征，为数据综合利用和数据共享带来不便，解决多格式数据源集成一直是近年来GIS应用系统开发中需要解决的重要问题。ARC／INFO软件是当前众多地理信息系统软件中功能最强、市场占有率最高的软件。E00格式作为一种空间数据转换的事实上的标准，对于自主版权的GIS软件MapStore来说，实现两者的数据转换具有重要意义。本文分析了MapStore与ARC／INFO空间数据模型的组织特征，在比较分析的基础上设计了转换方案，并就实现过程中的关键技术进行了论述。

摘要：不同数据体系下,现有空间数据不能直接再利用,针对这一问题,通过分析不同数据规范,将转换内容从地理要素和要素属性方面进行分类,结合转换过程中需要的专项编辑问题,以此为基础提出一种设计方案,合理的解决了这一问题,并根据提出的设计方案,利用VC进行开发实现。实践结果表明,该设计方案可以合理解决数据再利用问题,并且其批量的处理使得效率大大提升。

摘要：以软件工程的思想，从系统体系设计、系统需求规格、软件需求规格说明三方面分析了4D产品服务系统的需求，为该系统的设计和编码的实现奠定了基础。