摘要：随着遥感影像时间分辨率的不断提高,多时相瓦片服务的应用需求也逐渐增加,但现有基于快照图像序列模型的多时相瓦片服务在数据更新、版本管理、服务发布和客户端访问方面存在诸多问题。为了减少多时相瓦片服务的数据冗余,提高服务发布效率,本文在时间快照图像序列模型基础上,结合离散格网单元列表模型,设计了面向增量更新的多时相瓦片数据模型,实现了栅格瓦片数据的增量更新与存储,解决了传统多时相瓦片存储效率与查询效率之间的矛盾,并针对现有REST风格影像瓦片地图服务,设计实现了多时相瓦片服务接口,可应用于多时相瓦片服务发布,为灾害应急、城市规划、生态环境保护提供地理信息服务支持。

摘要：传统的省级基础测绘DLG更新采用版本数据全量更新模式,从作业效率、数据可追溯性、时空数据关联性等多方面考虑,增量更新机制更加切实有效,也符合新型基础测绘的发展方向。针对增量更新的设计与实现,文章研究了基于地理要素对象标识与数据状态追踪的方法,基于该方法设计面向省级基础测绘DLG的增量更新模型与基本规则,以及增量更新应用于省级基础测绘DLG年度更新与建库的整体技术流程,最后通过实验对本文方法的可行性与效率进行了验证。文章方法可为基础地理信息数据更新提供借鉴与参考。

摘要：研究了地名地址数据的增量更新流程和特点,针对地名地址数据变化迅速、数据海量且属性繁杂的情况,以“天地图·广东”数据更新和广东省地名地址库建设项目生产过程中遇到的数据质量问题和易错点为切入点,探讨了地名地址数据增量更新的质量控制方式,旨在提高数据更新的成果质量和生产效率,同时促进技术设计和生产流程的优化。同时,通过该研究为类似的地理空间数据增量更新提供质量控制的参考。

摘要：为解决相容块粗糙集模型中概念近似集静态算法效率低的问题,对象集发生变化时,从新的角度提出一种增量式近似集更新方法。引入相容块粗糙集模型的基本概念,在对象集发生变化的条件下更新论域子集,结合增加(或删除)的对象集与相容块之间的联系,更新每一个相容块,并提出更新相容块在论域上覆盖和划分的方法,设计一种近似集增量式更新算法。6组UCI数据集试验结果表明,在增加对象时,本研究算法比非增量式更新算法时间缩短了1/3,在删除对象时时间缩短了1/2。在同种数据集下,本研究算法的时间消耗均小于其他4种更新算法,验证了算法的高效性和可行性。

摘要：针对GIS增量更新中存在的一致性维护与空间冲突问题,提出一种自适应的矢量数据增量更新方法。以同名对象匹配为切入点,探讨变化对象的检测与增量更新的方式。在综合考虑空间距离,语义相似度及拓扑一致性约束的基础上,提出接边匹配度的计算方法并设计自适应的对象接边算法。同时,介绍矢量数据增量更新中基于约束规则的空间冲突检测与处理方法。并以矢量地形图试验数据验证文中所提出的模型与算法。

摘要：通过遥感影像与基准年数据对比获得变化信息是目前地表覆盖数据增量更新的主要变化数据来源,但现有方法不能直接更新地表覆盖矢量数据。本文设计了一种包含变化对象的空间位置和类型信息的地表覆盖增量数据模型,发展了一种引入面/面二维交细分类型的地表覆盖矢量数据增量更新方法。该方法首先采用基于目标整体交、差结果的欧拉数的E-WID层次拓扑关系模型区,分析了地表覆盖矢量数据更新中的14种二维交细分拓扑关系类型;然后根据这些二维交细分类型,设计了9条自动更新处理规则。最后开发了一套基于根据二维交细分类型处理规则的地表覆盖数据增量更新原型系统,并用实际数据验证了其正确性。

摘要：针对GIS数据库的联动更新及其拓扑一致性维护困难的问题,提出一种基于拓扑联动的增量更新方法,其是针对不同目标类型,分析归纳出相应的拓扑联动类型及其细分类型;对不同目标发展根据其语义特点、拓扑一致性约束条件及变化前后目标间的拓扑关系来推断实体变化类型的规则,并以此为基础分析或推断出每种拓扑联动类型中原关联目标和新生目标的变化情况,进而设计和执行相应的更新操作实现数据库的局部联动更新及其拓扑一致性维护。全文以地籍数据库更新为例,将地籍变更分为地块合并、分割、公共边界调整、结点移动、复合分并5种基本联动类型,并对地块合并、分割、公共边界调整进行了细分,共分为17种细分类型;归纳出地块目标的变化类型推断规则,用实际与模拟数据对本文所提出的方法进行实验验证。本文所提出的方法为此类系统的设计与开发提供了一条新的思路。

摘要：当前车载电子地图数据的更新主要采用离线版本更新的方式,该方法更新周期长,不能满足用户的现势性需求。该文设计了可增量的导航兴趣点数据库,提出了兴趣点增量数据结构,以动态扩展的增量形式存储导航兴趣点,并利用词头数字化压缩方法减少了数据量,最后通过增删词表计算车载导航设备和增量中心的检索文件及关联文件的差异,实现了兴趣点数据的增量更新。实验证明,该方法修改数据量小,更新速度快,能满足嵌入式导航设备兴趣点数据的动态增量需求。

摘要：针对增量更新过程中只对变化对象进行更新的特点,从更新对象的邻域空间相似性入手,以居民地要素为例,对更新对象和源对象的几何相似性及其邻域内对象之间的空间关系相似性进行了形式化表达和计算,基于评估可信度最大化原则确定了对象评估顺序,并根据邻近对象的不同特点设计了两阶段评估流程。实验表明,该方法将评估区域限定在了更新对象邻域范围内,能够有效地发现尺度变换过程中实体及其空间关系错误,提高了更新系统的可用性。

摘要：局部邻域粗糙集降低了近似集计算的时间复杂度,为数值型数据的知识发现提供了一种高效的方法.现实环境下的数据通常是数值型并且会随着时间的变化而动态变化.为了对动态数值型数据进行有效的知识发现,提出一种局部邻域粗糙集模型的增量更新算法.分析对象集变化时局部近似集的更新公式,设计动态数值型数据的局部近似集的更新算法.实验结果表明,所提出的算法能够有效利用已有知识,比非增量算法具有更高的计算效率.