摘要：作为人工智能的代表性技术,深度学习已经成为大数据等各个领域中最具有突破性发展的新技术。深度学习的成功主要得益于其新颖的数据驱动的特征表示学习能力,这种能力成功地替代了传统建模中基于领域知识人为设计特征的方式。在这些技术推动下,人工智能技术在新一代GIS基础软件技术的研究与应用中发挥着极为重要的作用,而现有人工智能GIS(AI GIS)技术研究整体仍处于初步探索阶段,距离成熟阶段尚有较大距离。作为新一代GIS基础软件的方法和技术,AI GIS已经广泛应用在遥感数据分析、水资源研究、空间流行病学和环境健康等地学领域,与传统GIS模型相比大大提高了对非结构化的遥感或街景影像和文本的地理信息提取和特征理解能力,显示出巨大的价值和发展潜力,但现有研究对AI GIS软件技术体系的梳理和总结尚不够全面。大部分研究只关注地理空间人工智能算法的研究及其特定场景下的应用研究,而对相关的AI GIS软件技术体系关注较少。本文分析了地理智慧的几个层次,并讨论了其与AI GIS的关系,总体介绍了国内外现有人工智能技术与GIS软件相结合的发展现状,进而提出了AI GIS软件技术体系。根据AI与GIS的结合关系提出了AI GIS由地理空间智能算法、AI赋能GIS和GIS赋能AI三部分组成。此外,为深入介绍AI GIS各部分组成,本文以SuperMap为例,探讨了AI GIS软件的设计与实现。最后,探讨了AI GIS的未来发展中亟需解决的问题。本文基于AI GIS软件技术的初步探索,尝试为地理智能的基础GIS软件技术体系的构建提供理论基础,以促进人工智能技术与GIS技术的进一步融合和发展,为实现地理智能提供一个可行的研究方向。

摘要：面对日益增长的空间数据,网络环境较差的地图、地理信息应用服务系统面临着存储容量有限、地理空间数据格式不开放的挑战。而现有的许多地理空间数据存储依赖于平台,还需要克服跨平台带来的问题,亟需研究设计统一的数据存储标准来解决空间数据格式不一致、不同GIS平台数据转换过程复杂等问题。考虑到不同系统GIS平台、GIS应用程序间数据格式的差异,本研究基于Geo Package(GPKG)数据容器存储标准,采用Qt 5.2.0+VS2010开发平台,C++编程语言,通过三层架构编程模式研发了GIS数据存储格式的检查软件,以解决数据格式不统一的问题。该软件利用批量数据库查询,快速地实现了核心功能项、可选功能项、注册扩展功能三大类等超过百项功能文件格式的检查,并输出详细的检查结果,为GIS数据格式存储标准化提供支持和帮助,可有效解决不同GIS平台、不同GIS应用程序数据共享时面临的格式不一致问题,简化了数据转换的步骤。

摘要：针对不同平台间地图符号难以共享的问题,面向图元类点状符号,提出一种基于PB符号的共享方法。从符号语法角度分析了图元类点状符号与基于路径的点状符号结构,对比了两类符号模型差异,探讨了PB点状符号结构的完备性。利用PB点状符号模型,设计了图元类点状符号共享方法,从几何与样式两方面,提出了点类型、直线类型、弧段类型、光滑曲线类型以及组合类型图元的映射方式。进而以SuperMap点状符号库为实验对象,构建了图元类点状符号共享实验,验证了该文所提图元类点状符号共享方法的可行性,将会促进GIS平台间地图符号共享。

摘要：针对GIS数据的多维、海量、动态性等特点,本文设计了基于四叉树和双缓存机制的GIS动态数据可视化模型,并详细地介绍并阐述该模型的数据存储规格和数据可视化方法及其特点。基于四叉树索引结构和多线程双缓存机制,构建GIS动态数据可视化模型,探讨多线程分层绘制动态对象方法和GIS空间数据库实时更新方法,实现GIS海量数据的动态化、序列化、实时可视化表达。并测试对比了常见可视化算法与本算法之间的显示效率,发现本研究算法针对多种GIS图形类型、大数据量GIS数据显示,均有较高的效率提升,实验证明该方法稳定可行,可为其他GIS动态数据的可视化提供参考。

摘要：空间数据捕捉是地图制图、空间数据编辑中的一个重要的功能。快捷、高效的空间数据捕捉算法可极大地提升空间数据编辑的效率,减少时间成本。目前常用的空间查询捕捉算法往往算法复杂,I/O操作频繁,增加了计算资源的消耗,降低了运行效率。针对这些缺点,本文提出了一种新型的空间目标动态捕捉算法。该算法建立一种自适应性和动态性的格网索引机制,该机制基于区域变化提取新格网,用新格网对原有数据和新数据进行提取,并把提取结果反映到新的四叉树格网索引中,实现索引数据动态更新。通过实验对比,我们发现该算法在缩短捕捉时间、提高矢量点线面捕捉精度方面非常有效,且捕捉稳定性较高,极大地提高了外业采集人员和数据处理人员的工作效率。

摘要：随着室内定位技术、BIM-GIS技术和室内地图研究的发展,室内位置服务需求日益旺盛。作为室内位置服务的关键技术之一,室内路径规划成为研究与应用热点。但是早先的路径规划技术往往基于单层网络拓扑模型而设计,由于模型缺少楼层之间的连通信息,而不能实现跨楼层导航算法分析;而后随着跨楼层导航算法的出现,跨楼层的路径规划、导航及定位得以实现,但这些跨楼层导航算法基于楼层连接通达规则,往往需要多次遍历楼层信息,运算效率低下。针对这一问题,本文利用电梯、扶梯、楼梯等楼层间连接信息,设计、实现了基于楼层连接表的室内多层路网分析模型,并采用逐层分析的方法和多次网络分析,实现室内跨楼层的带有多个途经点路径分析。整个技术框架包括跨楼层路网生成模块、位置点接收模块、网络分析模块、循环控制模块。算法方面,本研究采用双向遍历的A*最短路径分析算法,通过网络路径分析,最终将满足约束条件的规划路径显示在移动设备上,帮助用户实现跨楼层、多途经点的定位与路径导航。

摘要：随着互联网的普及和信息技术的不断发展,各种各样的信息数据呈现出海量增长的趋势。数据是GIS系统的血液,同样呈现出纷繁复杂的特点,高效的数据存取、显示模式将大大加速GIS系统的效率,提升用户友好度。目前的Web GIS服务中,由于多用户同时访问、网络带宽资源等因素限制,往往造成Web GIS数据传输、可视化的效率低下。为此,本文提出一种基于并行下载算法和动态缓存池技术的高性能GIS数据并行处理方法。通过对传统单线程串行软件的并行化进行改造,实现了软件对系统资源的最优化利用,从而提升硬件资源利用率、软件的计算效率和整体性能。本模型研究设计了5个模块以流程化的方式实现算法、模型管理,包括数据预处理模块,消息队列准备模块,数据下载控制模块,循环控制模块和地图渲染模块5个流程模块。然后,利用客户端动态内存池LOD加载技术,通过预定义内存块个数和内存块大小,实现内存个数和内存块内容的自适应配置。通过任务消息队列依次出/入队列请求的方法实现高性能的Web GIS数据下载传输和加载,以解决现有技术不支持同步下载Web GIS数据和数据复用的问题。最后,为了进一步说明本模型算法的先进性,还对比分析了本研究算法与传统数据下载模型的效率,发现本研究算法对性能的提升可达到5倍以上,表现出了更加高效的GIS数据存取性能和渲染效果。