| 【中文题名】 | 空间信息的可视化表达 |
| 【英文题名】 | The Visualization Expression Based on the Spatial Information |
| 【学科专业】 | 森林经理学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-9 |
| 【中关键词】 | 3S技术,空间信息可视化表达,数据挖掘,地形三维可视化技术,, |
| 【英关键词】 | Spatial Information Visualization Expression,Data Mining,Two Dimension Spatial,Three Dimension Terrain, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 基于空间信息的可视化表达所涉及的领域十分广泛,该领域的技术潜力非常巨大,应用前景也很广阔。
本文以红水河流域的土地利用信息可视化表达为例,针对传统的空间统计方法和空间分析方法难以有效而迅速地处理和分析空间信息,传统的二维空间信息可视化表达效果不佳以及传统的三维空间信息可视化在DEM(数字高程模型)获取上普遍出现的数据质量不高等问题,从数据挖掘技术与可视化的结合、二维空间信息的获取和可视化表达、三维空间信息的获取和可视化表达等几个方面进行了较为深入的探讨。具体研究如下:
(1) 数据挖掘技术与可视化技术的结合。
利用空间数据挖掘技术与Model Bulider工具将GIS数据集的多个空间处理操作合理地组织了起来,把数据和工具按照用户定制的顺序链接到一块,形成一个能自动进行空间处理的符合某种特定要求的流程结构模块,达到省时省力的作用。
(2) 在二维空间信息的获取和可视化表达上,本文主要研究了:
① 土地利用信息的获取。
通过对遥感图像进行融合、增强、几何精校正等处理以及对遥感图像进行区划判读,获取了较准确的土地利用信... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-10 |
|
1 绪论 |
10-26 |
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1.1 可视化与空间信息可视化 |
10-12 |
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1.1.1 可视化概念 |
10 |
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1.1.2 空间信息可视化 |
10-12 |
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1.2 地理信息与3S技术 |
12-17 |
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1.2.1 地理信息系统 |
12 |
|
1.2.2 3S技术 |
12-17 |
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1.2.2.1 遥感(Rmote Sensing) |
13-14 |
|
1.2.2.2 全球定位系统(Global Positioning System) |
14-15 |
|
1.2.2.3 地理信息系统(Geographic Information System) |
15-16 |
|
1.2.2.4 “3S”集成 |
16-17 |
|
1.3 空间信息可视化的发展 |
17-21 |
|
1.3.1 二维空间可视化的研究进展 |
18-19 |
|
1.3.2 三维可视化的研究进展 |
19-21 |
|
1.4 研究区概况、研究内容与技术路线 |
21-26 |
|
1.4.1 研究区概况 |
21-23 |
|
1.4.1.1 地理位置与基本情况 |
21 |
|
1.4.1.2 地质与地貌 |
21-22 |
|
1.4.1.3 气候条件 |
22 |
|
1.4.1.4 水文条件 |
22 |
|
1.4.1.5 土壤条件 |
22-23 |
|
1.4.1.6 植被状况 |
23 |
|
1.4.1.7 经济状况 |
23 |
|
1.4.2 研究内容、目的和意义及研究主要技术路线 |
23-26 |
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1.4.2.1 内容 |
23-24 |
|
1.4.2.2 目的与意义 |
24 |
|
1.4.2.3 研究主要技术路线 |
24-26 |
|
2 空间信息获取 |
26-35 |
|
2.1 数据、信息源及软件配置 |
26 |
|
2.1.1 数据及信息源 |
26 |
|
2.1.2 软件配置 |
26 |
|
2.2 遥感影像处理 |
26-33 |
|
2.2.1 QuickBird(快鸟)数据简介 |
26-27 |
|
2.2.2 遥感影像预处理 |
27-33 |
|
2.2.2.1 QuickBird影像融合 |
27-28 |
|
2.2.2.2 图像增强及图像颜色处理 |
28-29 |
|
2.2.2.3 图像几何精校正 |
29-33 |
|
2.2.2.4 图像正射校正 |
33 |
|
2.3 土地利用类型信息的获取 |
33-35 |
|
2.3.1 图像裁剪 |
33 |
|
2.3.2 目视判读标志的建立 |
33 |
|
2.3.3 图像区划与判读 |
33-35 |
|
3 建立土地利用类型数据库 |
35-41 |
|
3.1 数据模型的选择 |
35-37 |
|
3.2 建库要求 |
37 |
|
3.3 空间数据库的建立 |
37-39 |
|
3.3.1 数据准备与标准化 |
38 |
|
3.3.2 数据输入及编辑修改 |
38-39 |
|
3.3.3 建立拓扑关系与属性库的联接 |
39 |
|
3.3.4 投影、坐标转换与图形拼接 |
39 |
|
3.4 Geodatabase—地理数据仓库的建立 |
39-41 |
|
4 GIS中库区土地利用类型数据挖掘模型的建立 |
41-48 |
|
4.1 Model Builder与空间数据挖掘介绍 |
42 |
|
4.2 库区土地利用类型数据挖掘模型 |
42-48 |
|
4.2.1 空间数据挖掘的方法 |
42-43 |
|
4.2.2 ArcGIS中数据挖掘模型的实现——规则可视化表达 |
43-48 |
|
4.2.2.1 空间数据挖掘空间关联过程 |
44 |
|
4.2.2.2 ArcGIS—model建模 |
44-45 |
|
4.2.2.3 结果数据的可视化 |
45-46 |
|
4.2.2.4 模型结果分析及展望 |
46-48 |
|
5 二维空间信息的可视化表达 |
48-54 |
|
5.1 土地利用类型图制作 |
48-52 |
|
5.1.1 土地利用类型符号库的制作 |
48-51 |
|
5.1.1.1 点状符号的制作 |
49-50 |
|
5.1.1.2 线状符号的制作 |
50 |
|
5.1.1.3 面状符号的制作 |
50-51 |
|
5.1.1.4 符号的编码 |
51 |
|
5.1.2 ArcGIS中土地利用分布图的生成 |
51-52 |
|
5.2 二维空间信息的表达示例 |
52-54 |
|
5.2.1 土地利用类型分布图 |
52 |
|
5.2.2 区划数据与影像图叠加 |
52-53 |
|
5.2.3 园地模型图与遥感图的叠加 |
53-54 |
|
6 三维空间信息的可视化表达 |
54-75 |
|
6.1 地形三维可视化技术 |
54-70 |
|
6.1.1 地形三维可视化技术起源和发展 |
55-56 |
|
6.1.2 地形三维可视化模型的构造 |
56-67 |
|
6.1.2.1 三维数字地形的表示 |
56-57 |
|
6.1.2.2 三维数字地形构模方式选择 |
57-58 |
|
6.1.2.3 基于等高线的构TIN算法选择 |
58-60 |
|
6.1.2.4 ArcGIS中TIN的构造 |
60-61 |
|
6.1.2.5 三维数字地形构造流程 |
61-67 |
|
6.1.3 地形三维可视化显示 |
67-70 |
|
6.1.3.1 纹理映射 |
67-69 |
|
6.1.3.2 土地区划数据与遥感图像的叠加 |
69-70 |
|
6.2 三维动画制作 |
70-73 |
|
6.2.1 制作动画方法 |
70-73 |
|
6.2.2 编辑和管理动画属性 |
73 |
|
6.2.3 动画输出 |
73 |
|
6.3 基于地形三维可视化的地形分析应用 |
73-75 |
|
6.3.1 坡度分析 |
73-74 |
|
6.3.2 表面积计算 |
74 |
|
6.3.3 淹没分析 |
74-75 |
|
7 结论与展望 |
75-77 |
|
7.1 主要工作总结 |
75 |
|
7.2 主要优点与创新 |
75-76 |
|
7.3 不足 |
76 |
|
7.4 未来工作与展望 |
76-77 |
|
参考文献 |
77-85 |
|
攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文 |
85-86 |
|
致谢 |
86 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389402 |