一、基于RDBMS的海量数字高程模型系统（论文文献综述）
廖怡[1]（2021）在《北京香山静宜园见心斋园林三维数字信息模型建构研究》文中研究表明“三山五园”是中国古典皇家园林的杰出代表,也是当今挖掘历史、传承文化价值的重要研究领域。香山静宜园在“三山五园”中占有一山一园,在历史发展的不同阶段均体现出特殊的文化价值。近年来,对于香山静宜园“二十八景”和“别垣二景”的个例研究与复建工程正在逐步开展,“别垣二景”之一的见心斋是静宜园内唯一一处具有江南文人园特色的园中园,其保存完好、文化价值突出,值得深入研究挖掘。当今快速发展的三维数字化技术,为见心斋园林的研究与保护提供了新的视角和思路。首先在第一章绪论中,概述了国内外相关研究现状,提出了关于古典园林三维数字信息模型建构方面的不足。第二章本文梳理了信息模型理论源流,分析国内外信息模型建构的实践案例。第三章运用三维数字化技术,探讨了见心斋园林三维数字信息模型建构的体系和方法。该信息模型包括园林实体信息、园林空间信息、园林属性信息,建构步骤包括园林数据数字化采集、园林数据精细化分类处理、园林要素信息化保护与管理三个方面。第四章,在见心斋园林数字化采集方面进行了详细论证,综合考量了工作环境、条件、效率等因素,利用地面三维激光扫描仪获取了见心斋园林三维数据,并对其进行预处理与配准,最终获得见心斋全园点云模型及二维测图。证明该技术在古典园林实体信息数据的获取中的可行性。第五章,在见心斋园林数据精细化分类处理方面进行了详细论证,综合风景园林、测绘实操、文化遗产相关理论,提出古典园林信息模型建构需求的要素分类系统。将点云滤波、分类方法应用于见心斋中,探究园林环境中点云数据的分类方法,印证了以上分类系统的可行性。第六章,在见心斋园林要素信息化保护与管理方面进行了详细论证,以数字化采集和精细化分类的结果为基础,构建见心斋园林管理系统,分别利用BIM技术和GIS技术对见心斋内建筑单体和园林环境进行系统性管理。该部分证明了北京皇家园林信息模型的建构需要BIM和GIS技术的综合应用,文化遗存的数字化管理已成必然发展趋势。第七章,总结了全文的结论。本文首次提出了见心斋园林三维数字信息模型,该信息模型包含了园林各方面的信息,是集园林实体信息、园林空间信息、园林属性信息于一体的数据库,其文件形式是点云模型、建筑信息模型、场地模型、文字及图片信息,具有检索、可视化展示等功能。以上数据中,实体信息数据主要利用三维激光扫描仪采集,利用激光雷达处理软件进行分类处理,过程中应注意古典园林地形环境及假山空间的采集和处理以提高准确性和效率。空间信息和属性信息数据主要采用传统方法进行收集、归纳、整理,在处理时应注意文字和图片信息的匹配度和全面性。已完成的信息模型建构逻辑和方法可靠,预计达到多源信息的可视化录入、管理、查询、展示效果,在北京皇家园林的研究与保护领域有比较大的应用前景。我们相信,随着未来新兴技术和平台的更加成熟,园林三维数字信息模型中多源信息数据之间的关联性会更进一步提高,以更好的实现检索、交互等功能。
董元[2]（2019）在《大数据环境下的地质灾害易发性评价研究》文中提出地质灾害是一种严重影响经济建设、社会发展与人民生命财产安全的自然灾害,建立地质灾害易发性评价模型和地质灾害预警预报系统对保护人民财产安全和维护社会稳定有着重要的意义。然而,地质灾害的影响因素众多,且不同影响因素之间相互作用,这也加剧了地质灾害预警预报的难度。随着测绘、遥感、传感器等技术的发展,地质灾害防控部门已经累计了不同来源、不同类别的地质灾害相关数据。如何综合借助地质灾害建模、空间分析、时空数据挖掘等理论方法,发展融合多源时空数据的地质灾害易发性评价模型,并基于大数据技术建立灵活的、快捷的、可伸缩的地质灾害易发性评价系统,是地质灾害防控部门迫切需要解决的问题。为此,本论文面向地质灾害的快速预警预报需求,研究大数据环境下的地质灾害易发性评价理论与方法,主要工作包括:（1）对国内外地质灾害建模、地质灾害信息化等相关研究与进展工作进行了系统的归纳总结,指出了当前研究的的主要存在问题与面临的关键挑战,从而明确了论文的主要研究内容和研究思路。（2）针对大数据环境下的地质灾害数据快速检索问题,对大数据环境下的地质灾害数据存储格式进行了定义和描述;发展了一种基于Geohash改进的地质灾害数据时空编码方式;在此基础上,对列式数据库Hbase的Rowkey进行拓展,从而发展了一种新的地质灾害数据时空索引方法。（3）针对地质灾害易发区的准确评价问题,发展了一种融合多源时空数据的地质灾害易发性综合评价模型。首先,针对历史地质灾害数据的分布特征,发展了一种面向地质灾害数据的时空密度聚类算法;进而,综合利用时空聚类与凸包构建的方法,实现了历史地质灾害易发空间区域的自动探测;最后,充分考虑地质灾害的不同影响因素,发展了一种基于关联规则挖掘的地质灾害易发性综合评价模型,并对所提模型的可行性进行了实验验证。（4）针对大数据环境下地质灾害易发性评价的计算效率问题,解决地质灾害易发性评价模型关键算法的并行化实现问题。针对模型中的空间叠加分析算法,利用MapReduce解决了多边形叠加计算中的空间检索、叠加匹配负载平衡、跨界多边形处理等关键问题,从而保证了大数据环境下地质灾害易发性评价算法的计算性能。（5）面向地质灾害预警预报的实际需求,设计了地质灾害易发性评价系统的系统架构与主要功能,搭建一个轻量级、高效的、可扩展的地质灾害大数据管理与决策支持系统,借助Lily、Hbase等大数据技术上实现地质灾害易发性评价的原型系统。（6）全面总结了本论文的研究成果与主要创新点,并对论文中尚有待深入研究的工作进行了展望。
肖红玉[3]（2017）在《BTOPMC/SCAU分布式水文模型系统关键技术研究》文中研究说明BTOPMC（Block-wise TOPmodel with Muskingum-Cunge method）模型以分块的方式应用TOPMODEL（TOPographic MODEL）进行流域产流计算,采用Muskingum-Cunge方法进行流域汇流计算,模型具有明确的物理基础,利用DEM（Digital Elevation Model）数据推求产、汇流计算所需要的流域地形信息,需要率定的参数较少、结构简单并具有较强的扩展性,在东南亚地区得到了广泛的应用。应用Shuttleworth-Wallace双源模型估算流域潜在蒸散发、改进河宽模型、基于SCE-UA全局最优化方法自动率定模型参数等等,完善了流域产、汇流过程的模拟,形成了一个相对完整的分布式流域水文模型,命名为BTOPMC/SCAU（South China Agricultural University）模型。为了便于进一步开发、扩展、推广和应用,迫切需要对BTOPMC/SCAU模型软件化和系统化。为此,本研究根据软件工程思想,结合计算机技术、网络技术、数据库技术和可视化技术,开发了BTOPMC/SCAU模型系统,并利用韩江流域数据对系统进行检验。系统操作简便、计算高效、模拟直观,具有以下特点:1)向导式导航菜单,简明操作界面,使用简单;2)按子流域集水面积由小到大的顺序,在子流域内基于网格集水面积分级进行的流域汇流并行计算,有效地提高了流域模拟计算效率;3)参数自动率定,省略了人工判读参数的困难和节省了判读时间;4)多层架构体系,层间解耦,便于后期维护和扩展;5)采用网络运行模式,支持多用户高并发访问。主要研究内容和结论如下:（1）根据流域水流拓扑关系,提出了按子流域集水面积由小到大的顺序,基于网格分级的并行计算方法。根据水文站点分布,大流域划分成若干子流域,子流域按其集流面积,由小到大排列,如最小的标识为子流域1,最大的标识为子流域m。在进行参数率定时（由于需要将不同参数代入到模型反复计算,耗时最多）,从最小的子流域开始,逐步进展到大的子流域。子流域之间要么处于并列关系,要么处于套合关系,当模型率定到一个套合了其他子流域的水文站点时,由于这些被套合的子流域集流面积一定小于目标水文站的集流面积,按照以上编码顺序,这些上游子流域都已经完成率定而无需重复,只需输出其率定流量过程到目标水文站的区间入流网点,使得参数率定只专注于区间网格。对于子流域内的网格,根据它的集水面积将其分级,如集水面积为1个网格的单元,一定是该子流域的源头网格,除其本身外不接收其他网格的汇水,划分为1级网格;集水面积为2个网格的单元,除其本身外还接受上游一个网格的汇流,划分为2级网格;依次类推可能有3级网格、4级网格、等等。同级网格因为没有水力联系,无需进行水量交换,可并行计算,如第i个子流域的1级网格数为N1,系统可利用的线程为P1,假如用户使用其中的s1个线程（s1≤N1及s1≤P1）,则每个线程依次分配的网格数为N1/s1,待全部1级网格完成计算后,再根据该子流域2级网格的数目N2和现时系统可利用的线程数P2,决定使用其中的s2个线程（s2≤N2及s2≤P2）,这时每个线程依次分配的网格数为N2/s2,2级网格计算完后推进到3级网格,依次推进完成该子流域的计算,之后再推进到下一个子流域,从而完成全部子流域的模拟计算。采用OpenMP（Open Multiprocessing）并行编程实现了以上并行计算算法并在韩江流域进行了实验验证,以1km的网格尺度对韩江流域9个水文站点进行模拟,在具有2个CPU共封装了8个内核的服务器上,使用其中4个核对流域进行汇流并行计算,效率提升2.8倍,在具有2个CPU共封装了24个内核的服务器上,使用其中20个核对流域进行汇流并行计算,效率提升近12倍。（2）在并行计算的基础上,基于SCE-UA全局最优随机搜索算法,实现了BTOPMC/SCAU模型的参数自动率定。自动率定无需人工干预,减少了系统对使用人员经验和水文专业知识的依赖,但是需要构造收敛速度快、收敛效果和结果理想的模拟结果评价目标函数,BTOPMC/SCAU模型系统提供了7种模型性能评价目标函数供用户选用,分别是简单最小二乘误差、时错最小误差、对数时错最小误差、平衡时错最小误差、异方差最大似然估计、时错异方差最大似然估计以及Nash效率系数与各水文过程水量平衡误差的几何平均。系统提供了SCE-UA算法默认参数值,亦为用户提供了参数的录入和修改界面。选用系统默认的参数值,并选用Nash效率系数与各水文过程水量平衡误差的几何平均评价函数,韩江流域水文模拟验证了参数自动率定功能。（3）BTOPMC/SCAU模型软件化、系统化。系统设计了多层架构体系,由下到上共分为5层:数据层、通信层、模型层、数据表达层和用户操作层。上层依赖下层,下层支持上层,使得系统易于扩展。数据层位于系统最底层,负责组织和管理所有数据,数据分为结构化数据和非结构化数据两种,非结构化数据包括地形、土壤、植被、遥感气象等输入数据以及模型在运行过程中产生的数据,以文件的形式组织与管理;结构化数据主要是实测的降雨、气象和径流数据,由关系型数据库组织管理。模型层主要负责计算工作,完成地形子模型、潜在蒸散发估算子模型、产流子模型、汇流子模型等核心模块的计算工作,采用模块化编程思想用C语言编程实现。通信层是各层间的沟通桥梁,主要负责完成异构系统间的消息传递和用户操作层、数据表达层与数据库之间数据的传输,前者基于Socket机制,采用C和Java编程实现;后者采用JDBC（Java Data Base Connectivity）驱动程序。数据表达层以图形、报表的形式可视化展示各种数据,采用Java编程实现。用户操作层采用向导式菜单和人机交互界面简化流域的水文模拟过程,采用Java编程实现。系统设计了BTOPMC/SCAU模型系统的网络运行模式,数据表达层和用户操作层代码部署在客户端,数据层和模型层代码部署在服务端,客户端与服务端由通信层完成消息传递。（4）为了使模型适应网络运行模式和充分利用服务器高速计算、大容量存储的强大功能,采用半同步/半异步（Half-Synchronize/Half-Asynchronize）模式设计了高并发服务器信息处理模型,信息处理模型在架构上分为3层,由下到上分别是异步层、队列层和同步层。为了达到既可以快速应答客户端连接请求,又能按照时序正确处理所有客户端请求的水文模拟业务,将服务器的通信功能与模型业务功能相分离,异步层负责通信,同步层负责业务。异步层负责快速响应客户请求,不处理模型业务,把所有通信任务集中在主进程自身处理,最大程度避免了复杂的多线程及同步问题,节省了多线程/进程之间频繁切换所带来的巨大系统开销;主进程聚合了多路复用器,采用异步通信模式,可以同时并发处理成百上千个客户端连接。队列层居于异步层和同步层之间,基于先进先出的原则设计成环状缓冲队列,在队列上定义2个信号量:空闲资源信号量和可用资源信号量,空闲资源信号量记录工作队列的剩余空间数量,初始值等于队列长度,当同步层从队列头部取走1个任务对象时,空闲资源信号量的值加1;可用资源信号量记录队列中待处理任务对象的数量,初始值为0,异步层每将1个任务对象推入队列尾部末端,可用资源信号量的值自增1。队列中的每个任务对象都与信号量资源进行了关联,有效地保证了任务对象的完整性,杜绝了任务对象漏处理的异常情况。同步层执行高层次水文模型业务（创建文件夹、文件传输/读写、地形预处理、产汇流计算等）,采用动态线程池模型,由池管理器、工作线程和预测线程组成。池管理器负责线程调度,为了减低池管理器搜索空闲线程的时间复杂度,设计了空闲线程队列和忙碌线程队列,当工作队列不为空时,池管理器唤醒空闲线程队列头部的线程,并把队列层头部的任务对象交由它处理,同时将线程移至忙碌线程队列,任务处理完毕,线程自行返回到空闲线程队列,此设计把搜索线程的时间复杂度由O（n）降为O（1）。为了避免资源浪费,线程池的大小可动态调整,预测线程根据用户请求概率分布情况提前预测需要的线程数量,池管理器根据预测值创建/销毁线程。（5）将BTOPMC/SCAU模型系统应用在韩江流域,韩江流域是广东省第二大流域,流域总面积30112km2,高程自20m1500m不等,模型所需的DEM、土地覆被、土壤分类、卫星遥感、地面气象数据都下载于互联网,收集了193个雨量站1981-1988的降雨数据和9个水文站的流量数据,其中1981-1984的数据用于参数率定,1985-1988的数据用于模型校验。根据9个水文站的集水面积,由小到大把韩江流域划分为9个子流域:观音桥、宝坑,杨家坊、上杭,水口、溪口、横山和潮安,其中观音桥、宝坑,杨家坊、河口为源头子流域,上杭子流域套合了观音桥和杨家坊子流域,水口子流域套合河口子流域,溪口子流域套合了上杭子流域,横山子流域套合了水口子流域,而流域出口的潮安子流域又套合了宝坑、溪口和横山子流域。根据韩江流域的地势选择流域水流的总体方位,如“西北流向东南”,采用最小高程法确定每个网格的水流方向,采用钟向宁河宽模型,默认采用泰森多边形法对降雨数据进行空间展布,应用SCE-UA参数全局寻优方法对产汇流参数自动率定,收敛目标函数采用几何误差（Nash效率系数与各水文过程水量平衡误差的几何平均）;根据流域的气候特征,无需启用土壤冻融模型和积雪融雪模型;在系统提供的向导式菜单和用户交互界面导航下,用户可以轻松完成模型设置,并用图表直观地展示了流域水文模拟过程和结果;应用结果验证了系统设计结构层次的合理性、数据存取的安全性、用户操作的简便性、模拟运行的稳定性和结果显示的直观性。
梁宇[4]（2014）在《基于DOA的遗产保护水淹模型系统研究》文中研究表明为了保护世界文化遗产和自然遗产,1972年11月16日,联合国教科文组织第十七次大会上正式通过了《保护世界文化和自然遗产公约》。并与1976年11月成立了世界遗产委员会,建立了《世界遗产名录》。1985年12月12日中华人民共和国加入了《保护世界文化和自然遗产公约》,并与1999年10月29日当选为世界遗产委员会成员。直到现在,中国已有3处自然文化遗址和自然景观被列入《世界遗产名录》,其中包括27项文化遗产,9项自然遗产,4项文化景观,1项自然景观,4项文化和自然双重遗产。截至2011年,《世界遗产名录》总数为936处,遍布世界各国。人类改造自然、地区文化差异、场景环境和生物圈多样性共同决定着自然与文化遗产监测、灾害预警及保护研究的复杂性,因此亟需综合利用遥感技术和地学信息,在学科交叉中寻找突破口,完成全球变化、灾害评估等对地观测前沿技术的研究。虚拟地理环境是新一代地理信息系统,它通过对多源异构数据的管理和模型创建,可实现实验区域真实的三维场景的再现、地学过程模拟和评估,进而提供具备专家决策的自然与文化遗产数字模型。文化遗产资源的数字化是指利用数字化技术（如摄影、扫描等）对文化遗产资源进行数字化记录,通过模拟、制作和重建使文化遗产资源的内容复原与重现,形成以数字化的文本、图形图像、音频、视频、二维或三维模型等为载体的数字化信息资源,通过多媒体数据库技术对其进行存储和管理,并利用互联网技术进行传播。为了更全面、综合、定量的对自然与文化遗产进行科学管理;更合理、全面地对自然与文化遗产进行全方位监测,急需保护方法和理论。DOA（Data Oriented Architecture）,面向数据的体系架构,是一个系统架构模型,它以数据为核心,以标识为主线,通过基于XML的数据注册机制与数据交换规范,实现多系统间的数据共享和交换。基于DOA架构的信息汇聚、服务聚合[1]等功能,能够对分布式网络环境中海量、异构的空间数据进行有效地组织和管理,为三维建模和灾害模拟中数据的发布[2]和共享研究提供了理论基础。G/S模式作为一种新型的、面向大众的空间信息网络服务模式,借鉴了C/S和B/S的优点,为海量、异构、多元的空间信息的描述、组织、管理和展示提供了新的解决途径。G/S模式通过“请求—聚合—服务”的工作机制,以数据为中心,在空间信息服务云进行信息汇聚,在客户端进行服务的动态聚合,从而把空间信息的各种服务提供给大众使用,如应急救灾、数字旅游等。三维建模与灾害模拟中的数据大多具有空间数据特性,将G/S模式同三维建模与灾害模拟相结合,能够有效解决三维建模与灾害模拟信息管理系统中海量数据的管理与表达问题。本文首先描述对遗产保护的迫切需求,并对空间信息技术在三维建模与灾害模拟中的应用进行了阐述,在对洪水洪涝灾害模拟中的数据进行了分析研究的基础上,明确了三维建模与灾害模拟中数据的管理模式,将DOA架构与G/S模式运用于三维建模与灾害模拟的数据管理中。对基于DOA与G/S模式的灾害模拟进行了详细研究,并通过HGML利用OGC标准中的WMS服务制定了统一的数据交换规范,确立了以DOA架构与G/S模式相结合在三维灾害模拟中的应有架构,并对原型系统进行了设计与实现。本文主要研究成果如下:（1）设计并实现了一个基于地理坐标系的简单水淹模拟原型系统将传统的基于直角坐标系的水淹模型引入到基于地里坐标系的三维GIS平台中,不仅更能直观的展现出实验区的真实情况,而且由于底层数据基于三维GIS平台,可以方便的独立于数据,有效减少了系统对数据的依赖,使得系统可以利用任何分辨率的数据进行实现,增加了系统的通用性。（2）设计并实现了一个符合OGC标准的数据交换规范结合G/S模式与DOA架构,分析了OGC标准的WMS服务,分别设计了客户端、服务器数据存储格式,并以HGML作为数据交换载体,实现了DOA架构下完全符合OGC标准的数据交换规范体系,为后续水淹模型系统提供数据支持。（3）设计并实现了一个静态的轻量级数据注册中心针对架构在数字地球平台World Wind上的水淹模型系统,由于需要大量的DEM数据和图层贴图数据,实现了一个专用于本平台太的数据注册中心,用于数据的统一管理。
杨娇[5]（2014）在《基于ArcGis与SketchUp构建三维校园的应用研究》文中进行了进一步梳理三维GIS是目前GIS领域的研究热点之一。相对于二维GIS而言,三维GIS有着更加广阔的应用前景,三维GIS已广泛应用到各行各业中,发挥着日益重要的作用。同样三维GIS为校园信息化建设融入了新思想和新技术。三维校园是传统校园管理信息系统与三维GIS技术融合的产物。文章以东华理工大学抚州校区为样本研究对象,将三维GIS理论与技术引入数字化校园系统建设,结合当前主流软件与技术,从系统的需求分析、系统设计思路、系统开发平台、三维校园模型构建流程与关键技术、系统功能设计等方面进行分析研究。在ArcScene中建立我校抚州校区三维模型的原型系统,并利用Visual Studio 2010中的C#对校区场景进行二次开发,实现校区的三维地理信息系统的构建与开发。系统除了具备二维地图一般的功能,还实现了距离量测、属性查询、通视性分析、坡面和坡向分析,能让用户在系统中对抚州校区有了直观清晰的三维体验。该课题的研究对于三维校园的研究和建设具有良好的参考价值。三维校园提供了一个自然逼真的可视化环境,既能为校园的管理与规划提供有效决策支持,又能方便校外游客用户、学生和教师进行沟通交流,是网络环境下学校对外文化宣传和形象展示的重要窗口。
乔长录[6]（2012）在《半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测与综合评价研究 ——以陕西省泾惠渠灌区为例》文中进行了进一步梳理灌区是人类水事活动相对较为密集的区域，特别是渠井并举的半干旱地区大型灌区，地表水和地下水的循环与转化深深受到人类水事活动的影响，加之人类其它经济活动的影响，大型灌区近年来日益出现了一系列的水文生态问题。如泾惠渠灌区，在上世纪80年代初期及以前，灌区水文生态还处于良好状态。90年代以来，随着社会经济的迅速发展，用水量剧增，加之区域降水量、泾河来水量锐减以及灌区水价制度和管理体制的不尽完善，地下水被大量开采。由于地下水的严重超采，地下水位大面积大幅度下降，降落漏斗面积不断扩大，进而诱发了地面沉降、地裂缝、水质恶化、粮食减产、土壤污染、土壤肥力减退等一系列水文生态问题。这不仅严重制约着半干旱地区大型灌区社会经济的可持续发展，而且对水资源安全、粮食安全和生态安全构成了严重威胁。然而，目前灌区水文生态监测手段还依然停留在人工手工监测的落后局面，而且也仅限于地下水位、渠道水量、降水等少数因子，甚至不监测。如泾惠渠灌区1952年就开始了地下水人工观测，但目前观测井基本报废，观测已停多年了。因此，面对半干旱地区大型灌区日益严重的水文生态问题，基于计算机、GIS和RS等先进技术，进行半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测与综合评价研究，为水文生态耦合提供数据获取和综合分析的理论框架与技术支撑，具有重要的理论意义和现实意义。本文在全面系统地总结了水文生态系统研究已有成果的基础上，从半干旱地区大型灌区水文生态系统的结构、特征和存在的主要问题出发，深入研究了半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测方法体系、监测指标体系和空间数据库，初步构建了集“自动化动态监测网络-卫星遥感监测-社会经济调查-野外实验”于一体的全方位动态监测方法体系，确定了科学合理的监测指标体系，建立了基于GeoDatabase模型的空间数据库，并针对泾惠渠灌区，具体设计实现了“泾惠渠灌区主要水文生态因子自动化动态监测系统”。最后在水文生态系统动态监测空间数据库基础上，开展了水文生态系统质量综合评价研究，并以泾惠渠灌区为例进行实例分析。总体来说，论文主要取得了以下研究成果：（1）系统论述了半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测的概念、内容、目的和监测方法体系，给出了半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测的总体框架结构，构建了集“自动化动态监测网络-卫星遥感监测-社会经济调查-野外试验”于一体的全方位监测方法体系，并对“自动化动态监测网络”和“卫星遥感监测”进行了详细设计。（2）详细分析了半干旱地区大型灌区水文生态系统所涉及的要素数据，在此基础上，构建了由2层61项指标组成的半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测指标体系。（3）对半干旱地区大型灌区水文生态系统所涉及的要素数据进行了详细的分类，在此基础上，基于GeoDatabase数据模型，建立了适合半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测的空间数据库模型，并设计实现了水文生态系统空间数据库。（4）具体设计实现了“泾惠渠灌区主要水文生态因子自动化动态监测系统”，系统能够远程实时监测地下水、土壤水和渠系水的动态变化，系统技术先进、架构合理、界面友好、操作简洁，解决了灌区水文生态因子人工观测精度低、实时性差、效率低的难题，具有较大的推广应用价值。（5）详细分析研究了相关领域指标体系构建方法与模型、权重确定方法与模型、综合评判方法与模型，在此基础上构建了适合于半干旱地区大型灌区水文生态系统质量综合评价的“分析法-层次分析法-基于隶属度的Hardarmard乘积变权模型-两级模糊综合评判法”的复合优化方法与模型。（6）系统分析了影响半干旱地区大型灌区水文生态系统质量的主要因素，在此基础之上，尝试建立了半干旱地区大型灌区水文生态系统质量综合评价指标体系，并以现有的法律法规为基础，集成部分针对西部半干旱地区水资源、生态、环境等的研究成果，结合泾惠渠灌区水文生态系统的实际，界定了适合于该灌区水文生态系统可持续发展的水文生态系统质量评价标准。（7）以本文建立的复合优化方法与模型，对泾惠渠灌区2000年、2005年、2010年3年的水文生态系统质量进行了综合评价与分析，并提出了对策和建议。
程学军[7]（2011）在《长江流域整体数字模型若干关键技术研究》文中研究说明人与自然的和谐发展是当今社会经济发展的科学发展观。人水和谐的治水新理念正是落实这种科学发展观的具体体现。随着经济社会的持续发展,全国不少地区对长江流域内水资源可持续利用的要求越来越高,而长江仍然面临着洪水、干旱、水污染、水环境恶化、水土流失等突出问题,已经对长江的健康产生影响。同时流域水资源开发利用与生态环境保护的矛盾也越来越突出,保护和管理好长江,需要强有力的科学和技术手段。因此,建立长江流域整体数字模型系统,定量监测、模拟、分析和预测长江流域水循环和水沙循环过程,分析人类活动对水沙循环的影响；监测、分析和预报流域从降雨、产汇流到洪水演进过程、泥沙运移、长江水系水质变化、流域生态与环境状况及水土资源开发利用等长江健康状况,为流域综合管理中的水资源评价、水资源开发利用规划、水土保持规划、经济发展规划、生态与环境建设规划和用水政策制定提供科学决策的依据,具有重大的现实意义。本文从流域综合管理的需求出发,通过全面系统的分析,提出了长江流域整体数字模型的概念及基本框架体系；同时对整体模型的关键技术“基于遥感的模型参数提取技术”和互操作平台进行了研究；在整体模型框架的基础上,针对某个典型区域进行了示范研究,为整体数字模型的全面建设打下坚实的基础,为长江流域综合治理和开发提供决策支持。论文的研究工作和创新主要体现在以下几个方面：首次提出了长江流域整体数字模型的概念,对长江流域整体数字模型框架结构进行了设计。研究和探讨了长江流域整体模型背景,提出了长江流域整体数字模型的概念,对整体数字模型的总体结构进行了设计,对长江流域整体数字模型进行了需求分析,明确提出了长江流域整体数字模型的框架体系构建,为长江流域整体数字模型的构建提供了指导思想。研究了长江流域整体数字模型的互操作平台和接口技术。在介绍GIS互操作的基础上,分析了长江流域整体数字模型的互操作属性,从软件技术方面对整体数字模型进行了定义。接着对整体数字模型中将要用到的两个关键技术WebService和SOA进行了描述。根据整体数字模型的特点,提出了在整体数字模型构建过程中的几种服务链模式：透明链、半透明连和不透明链。根据互操作的介绍,结合本系统的特点,选用了长江流域整体数字模型示范系统中的污染扩散模型为例,对接口说明进行举例分析。对漳河灌区的土壤水分和ASAR影像进行了相关性分析,建立了相关性模型,对灌区的土壤水分进行了监测。从简介基于遥感图像的流域模型参数提取方法入手,研究了利用ASAR影像提取土壤水分的方法,根据ASAR卫星影像的特点,选用适当的算法,在地面实际采样数据的支持下,对漳河灌区的土壤水分和ASAR影像进行了相关性分析,建立了ASAR土壤水分反演模型,并利用此模型对灌区土壤水分进行了监测。建立了三峡库区突发性水污染应急响应示范系统。在前面研究成果的基础上,针对整体模型建立的具体技术问题,分析了建模环境和建模方法,在此基础上,就三峡库区突发性水污染应急响应进行了整体模型的示范应用,实现了三维场景下水动力学模型和污染物扩散模型的集成,开发了模型与模型、模型与系统的无缝接口,采用了LOD技术和多级纹理技术,实现了三维场景中大量三维数据的快速浏览,对以上的建模方法进行了验证。结果表明,整体数字模型的思路是先进的、可行的。
施廷东[8]（2009）在《基于ArcSDE的城市地下综合管网信息系统设计与实现》文中指出地下管线是城市基础设施的重要组成部分,是城市规划、建设和管理的重要基础信息。城市地下管线就像人体的“神经”和“血管”,日夜担负着传送信息输送血液的功能,是城市得以正常运转的物质基础,被称为城市“生命线”。建立管网信息系统对维护城市“生命线”的正常运行,保证人民的正常生产、生活和社会发展具有重大的现实意义和深远的历史意义。论文在介绍城市地理信息系统的概念和发展现状的基础上指出城市地下管网信息系统是城市地理信息系统的重要组成部分,分析了当前城市地下管网管理的现状,指出了空间数据库和空间数据引擎技术应用于城市地下管网管理的必要性和优越性。在介绍空间数据库基本概念的基础上,着重分析了ESRI公司的空间数据库引擎ArcSDE能将空间数据和属性数据集成在数据库中的这一关键技术。地下管网数据组织与数据库设计是建立地下综合管网信息系统的前提和基础,空间数据库设计更是地下综合管网信息系统开发设计的核心。论文介绍了管网数据组织的内容和方法,为解决当前多数地下管网信息系统采用文件-关系数据模型的系统设计在管网数据管理和空间分析方面的不足,论文提出采用面向对象的数据模型Geodatabase,应用ArcSDE空间数据引擎结合Oracle数据库平台实现对地下管网空间数据和属性数据一体化管理的方法,在此基础上完成了管网空间数据库的数据模型和数据结构设计并提出数据库优化的两个方向。论文设计研究了城市地下综合管网信息系统的总体结构和功能模块:分析了系统用户需求,论述了系统的设计原则、目标、开发方式和开发平台工具,在此基础上,完成了系统总体结构设计和图形显示编辑、查询、断面分析、空间量测、统计报表打印、爆管分析等具体功能模块的设计与实现。其中断面分析和爆管分析是管网GIS中两个重要的空间分析功能,论文主要论述了断面分析和爆管分析的功能任务、工作流程和具体实现方法,对断面和投影的图形展现、动态生成比例尺和坐标刻度等一些细节问题做出了分析,并给出了爆管分析在管网系统中的应用实例。最后,对论文的主要工作进行了总结,对需要进一步深入研究的内容提出了自己的设想。
王国生[9]（2009）在《地理信息系统在环境监控管理上的研究与应用》文中指出本文主要研究的是地理信息系统在环境监控管理上的应用,以大庆市环境保护局污染源监控中心的建设为背景,探讨如何构建环境地理信息系统,对污染源数据进行集中的网络化管理,实现信息资源的充分共享,提高工作效率,提供网上实时、高效的信息发布、访问,提高环境管理和应急响应能力,建立环境决策支持系统。本文调查和分析了目前常用的地理信息系统软件,对国内外流行的GIS工具软件的功能和发展趋势进行分析;对地理信息系统集成平台框架结构、空间数据共享和交换技术以及矢量地图显示技术进行了深入的研究;分析了基于SDE的全关系空间数据库的实现方法;按三层客户/服务器结构完成了环境地理信息系统的软、硬件环境的构建,使系统具备海量环境空间数据的管理能力和地市级网络环境地理信息系统的运行能力;初步实现污染源信息共享,使环境管理及有关部门能够方便进行环境信息的查询和利用。把基础地理信息数据和环境专题数据分开处理,又把环境数据分为环境质量数据、污染源数据和风险源数据,对不同类型的数据采用不同的方式来管理;将常规环境监测数据、污染源在线数据、环境日常管理信息和排污申报、环境统计和污染源普查等数据结合到一起,充分发挥GIS系统的空间分析、模型应用与模型管理能力,使之在环境分析、预测、评价和管理等方面提供更强大的支持。
李天奇[10]（2009）在《基于省级土地调查空间数据库的数据存储模式研究》文中提出随着土地调查信息量的增大,以图簿为主的传统土地调查数据的记录方式难以满足现今社会对土地调查数据高效和快捷的使用需求。计算机技术的发展为土地调查数据的高效存储提供了技术基础。而选择合适的空间数据库和空间数据引擎是高效组织和管理土地调查数据的重要前提。本文通过对ArcSDE和Oracle Spatial两种空间数据引擎在结构和原理上的对比,分析了两种空间数据引擎在存储原理上的差异。在此基础上,基于全国第二次土地调查吉林省部分的调查数据,以试验的方式对分析加以验证。最终对吉林省土地调查数据库的建设做出指导。
二、基于RDBMS的海量数字高程模型系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于RDBMS的海量数字高程模型系统（论文提纲范文）
（1）北京香山静宜园见心斋园林三维数字信息模型建构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外相关研究概述 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.5 研究框架 |
| 1.6 创新点 |
| 1.7 本研究所涉及的几个主要概念 |
| 第二章 园林信息模型建构的理论源流 |
| 2.1 信息模型理论的起源与发展 |
| 2.1.1 早期信息模型理论 |
| 2.1.2 中期信息模型理论 |
| 2.1.3 近期信息模型理论 |
| 2.2 几种主要信息模型系统的结构 |
| 2.2.1 建筑信息模型(BIM)的结构 |
| 2.2.2 景观信息模型(LIM)的结构 |
| 2.2.3 历史建筑信息模型(HBIM)的结构 |
| 2.3 近年与古典园林信息模型建构相关的实践及评价 |
| 2.3.1 古典园林数字化测绘 |
| 2.3.2 嘉峪关信息化测绘研究 |
| 2.3.3 苏州环秀山庄三维数字化信息研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 见心斋园林信息模型体系建构 |
| 3.1 见心斋园林概况 |
| 3.1.1 见心斋园林造园意匠 |
| 3.1.2 见心斋园林价值评价 |
| 3.1.3 见心斋园林数字化研究特点 |
| 3.2 见心斋园林信息模型的内容与结构 |
| 3.2.1 见心斋园林信息模型的创新性 |
| 3.2.2 见心斋园林信息模型的内容 |
| 3.2.3 见心斋园林信息模型的结构 |
| 3.3 实现见心斋园林信息模型的建构步骤与技术条件 |
| 3.3.1 见心斋园林信息模型的建构步骤 |
| 3.3.2 见心斋园林信息模型建构的技术条件 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 见心斋三维数字信息模型的实体信息采集 |
| 4.1 见心斋园林三维数据采集方案选择 |
| 4.1.1 见心斋园林测绘内容及难点 |
| 4.1.2 各测量技术适用性比较 |
| 4.1.3 数据测量方法确定 |
| 4.2 见心斋园林优化布站方案及数据获取 |
| 4.2.1 资料收集与现场踏勘 |
| 4.2.2 三维激光扫描布站要求 |
| 4.2.3 见心斋全园数据获取 |
| 4.3 见心斋全园点云数据预处理 |
| 4.3.1 数据导入 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 点云配准 |
| 4.4 处理结果表达 |
| 4.4.1 见心斋全园三维点云模型 |
| 4.4.2 见心斋园林总览图量化研究 |
| 4.4.3 现状点云正射影像图 |
| 4.4.4 二维图纸表达 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 见心斋园林三维数字信息模型实体信息处理 |
| 5.1 古典园林信息要素的分类 |
| 5.1.1 古典园林要素的多样性和复杂性 |
| 5.1.2 风景园林理论中已有园林要素分类 |
| 5.1.3 基于测绘需求的园林要素分类的提出案例 |
| 5.1.4 历史园林遗产保护的框架体系 |
| 5.2 信息模型建构导向的园林要素分类系统的提出 |
| 5.2.1 古典园林要素量化分类的目的和意义 |
| 5.2.2 信息模型建构导向的园林要素分类的原则 |
| 5.2.3 基于古典园林信息模型建构的园林要素分类 |
| 5.3 点云分类处理在见心斋园林要素中的应用 |
| 5.3.1 点云数据格式对接与转换 |
| 5.3.2 见心斋全园点云数据分类处理的目标 |
| 5.3.3 见心斋园林要素点云量化分类方法 |
| 5.4 点云的精细分类与目标提取在古典园林要素中的应用 |
| 5.4.1 见心斋山地条件下的地面点改进式渐进加密滤波提取 |
| 5.4.2 人机交互提取见心斋假山点 |
| 5.4.3 见心斋各植被单体信息精细区分 |
| 5.4.4 见心斋全园建筑单体分离 |
| 5.5 基于见心斋园林要素特征的点云数据处理 |
| 5.5.1 见心斋各园林要素特征提取及处理目标 |
| 5.5.2 见心斋三维数据噪声产生的原因及处理 |
| 5.5.3 见心斋各园林要素基本处理 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 见心斋园林三维数字信息模型的应用 |
| 6.1 见心斋信息化平台选择 |
| 6.1.1 见心斋信息模型建构中的需求分析 |
| 6.1.2 见心斋信息模型建构中所需的关键平台 |
| 6.2 见心斋三维数据信息的管理 |
| 6.2.1 见心斋园林环境要素的管理 |
| 6.2.2 见心斋园林建筑要素的管理 |
| 6.3 见心斋三维信息系统的应用 |
| 6.3.1 见心斋系统的使用 |
| 6.3.2 信息化视野下的古典园林保护 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）大数据环境下的地质灾害易发性评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 地质灾害信息化建设 |
| 1.2.2 地质灾害建模方法 |
| 1.2.3 空间大数据计算 |
| 1.2.4 空间并行计算 |
| 1.2.5 数据挖掘并行计算 |
| 1.3 现有研究存在主要问题分析 |
| 1.3.1 地质灾害大数据快速检索 |
| 1.3.2 地质灾害易发空间区域的自动探测 |
| 1.3.3 大数据环境下地质灾害评价算法的高性能实现 |
| 1.4 论文主要研究内容与结构组织 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 地质灾害大数据的时空检索与存储设计 |
| 2.1 地质灾害大数据应用分析基础 |
| 2.1.1 地质灾害大数据的特点 |
| 2.1.2 地质灾害大数据应用分析系统的基本需求 |
| 2.2 地质灾害大数据的时空编码方式 |
| 2.2.1 空间数据编码基础 |
| 2.2.2 基于Geohash改进的地质数据时空编码方式 |
| 2.3 地质灾害大数据的时空索引方法 |
| 2.3.1 分布式大数据时空索引基础 |
| 2.3.2 地质灾害大数据的时空索引构建 |
| 2.4 基于Hbase的地质灾害大数据分布式存储设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于历史数据的地质灾害易发空间区域自动探测 |
| 3.1 地质灾害易发性的基本概念与影响因素 |
| 3.1.1 地质灾害易发性的基本概念 |
| 3.1.2 地质灾害易发区的主要影响因素 |
| 3.1.3 现有地质灾害易发区探测模型的局限性 |
| 3.2 历史地质灾害易发空间区域自动探测的基本思路 |
| 3.3 基于时空聚类与凸包构造的地质灾害易发区域自动探测 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验区域概况 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 融合多源时空数据的地质灾害易发性定量评价 |
| 4.1 现有地质灾害易发性评价模型局限性分析 |
| 4.2 融合多源时空数据的地质灾害易发性评价思路 |
| 4.3 基于时空关联规则挖掘的地质灾害易发性定量评价 |
| 4.3.1 基于空间叠置的空间关联规则挖掘方法 |
| 4.3.2 基于MapReduce的空间叠置算法高性能实现 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 研究区分析 |
| 4.4.2 实验结果对比分析 |
| 4.4.3 实验性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 地质灾害易发性评价原型系统设计与实现 |
| 5.1 地质灾害应用分析系统的业务需求分析 |
| 5.2 地质灾害易发性评价原型系统架构设计 |
| 5.3 地质灾害易发性易发性评价原型系统实现 |
| 5.4 实验展示与结果分析 |
| 5.4.1 环境配置介绍 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.1.1 论文主要工作总结 |
| 6.1.2 论文的创新点 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）BTOPMC/SCAU分布式水文模型系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式水文模型研究现状 |
| 1.2.2 分布式水文模型系统 |
| 1.2.3 并行技术在水文模型系统中的应用 |
| 1.2.4 BTOPMC/SCAU的发展状况 |
| 1.3 计算路线与研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 BTOPMC/SCAU模型原理 |
| 2.1 地形模块 |
| 2.1.1 流域空间尺度划分及拓扑关系 |
| 2.1.2 各尺度单元空间特征描述 |
| 2.1.3 各尺度单元的水力联系 |
| 2.2 产流模块 |
| 2.2.1 Shuttleworth-Wallace蒸散发模型 |
| 2.2.2 TOPMODEL |
| 2.2.3 分块使用TOPMODEL |
| 2.2.4 土壤——地形指数的计算方法 |
| 2.2.5 网格单元的BTOPMC/SCAU产流计算 |
| 2.3 汇流模块——Muskingum-Cunge方法 |
| 2.3.1 扩散波方程和运动波方程 |
| 2.3.2 运动波方程的有限差分求解格式 |
| 2.3.3 差分格式的二阶精度条件 |
| 2.3.4 Muskingum-Cunge方法在BTOPMC/SCAU中的实现 |
| 2.3.5 河宽模型 |
| 2.4 模型参数 |
| 第3章 BTOPMC/SCAU模型系统设计 |
| 3.1 BTOPMC/SCAU模型系统架构 |
| 3.2 数据及其结构 |
| 3.2.1 非结构化数据 |
| 3.2.2 结构化数据 |
| 3.3 系统界面原型设计 |
| 3.3.1 流域基础数据输入界面 |
| 3.3.2 BTOPMC/SCAU模拟过程控制设置界面 |
| 3.3.3 预处理 |
| 3.3.4 流域初始状态输入及生成界面 |
| 3.3.5 其他模型参数与数据界面 |
| 3.3.6 自动率定 |
| 3.3.7 系统内置参数设置界面 |
| 3.4 模型层模块化设计 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 并行计算与自动率定 |
| 4.1 基于网格分级的并行计算设计 |
| 4.1.1 并行计算基本单元 |
| 4.1.2 共享内存方式的并行计算 |
| 4.1.3 并行策略设计 |
| 4.1.4 网格分级算法 |
| 4.1.5 数据结构设计 |
| 4.1.6 编程实现 |
| 4.2 自动率定 |
| 4.2.1 评价模型性能的目标函数 |
| 4.2.2 SCE-UA在BTOPMC/SCAU模型中的实现 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 高性能并发服务器设计 |
| 5.1 网络运行模式 |
| 5.2 HH模式 |
| 5.3 服务器总体设计 |
| 5.4 异步层设计 |
| 5.4.1 Socket通信 |
| 5.4.2 EPOLL机制 |
| 5.4.3 异步层I/O处理流程 |
| 5.5 队列层设计 |
| 5.6 同步层设计 |
| 5.6.1 自适应线程池结构设计 |
| 5.6.2 线程池管理器 |
| 5.6.3 创建和销毁线程 |
| 5.6.4 线程池过载保护 |
| 5.7 服务器端业务逻辑详细设计 |
| 5.7.1 结构体设计 |
| 5.7.2 水文模拟业务处理流程图 |
| 5.8 小结 |
| 第6章 BTOPMC/SCAU在韩江流域的应用 |
| 6.1 韩江流域概况 |
| 6.2 基本数据准备及处理 |
| 6.2.1 DEM数据 |
| 6.2.2 土地覆被 |
| 6.2.3 土壤数据 |
| 6.2.4 潜在蒸散发数据 |
| 6.2.5 降雨和观测流量数据 |
| 6.3 控制文件设置 |
| 6.4 预处理 |
| 6.5 参数率定及模型应用 |
| 6.6 并行计算结果验证及分析 |
| 6.7 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间发表的与学位论文相关的学术论文 |
（4）基于DOA的遗产保护水淹模型系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 研究内容及技术线路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术线路 |
| 1.5 创新点与研究成果 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 数字地球平台 |
| 2.1 国内外GIS平台对比研究 |
| 2.1.1 Google Earth |
| 2.1.2 Virtual Earth |
| 2.1.3 World Wind |
| 2.1.4 其他一些GIS平台对比研究 |
| 2.2 World Wind分析研究 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 Java包 |
| 2.3 定制World Wind |
| 2.3.1 World Wind与OGC |
| 2.3.2 World Wind定制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 DOA架构 |
| 3.1 DOA |
| 3.2 DRC |
| 3.2.1 数据注册中心 |
| 3.2.2 DRC下数据的特点 |
| 3.3 G/S |
| 3.3.1 通用浏览器/服务云模式 |
| 3.3.2 G/S模式的特点 |
| 3.4 HGML |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 数据及其交换规范 |
| 4.1 数据及其特点 |
| 4.1.1 数据分类 |
| 4.1.2 数据特点 |
| 4.1.3 数字高程数据 |
| 4.1.4 贴图数据 |
| 4.1.5 其他数据 |
| 4.2 交换规范 |
| 4.2.1 客户端数据请求规则 |
| 4.2.2 服务器返回数据规范 |
| 4.3 服务器数据管理 |
| 4.3.1 原始数据 |
| 4.3.2 金字塔模型 |
| 4.3.3 服务器数据处理 |
| 4.4 客户端端数据管理 |
| 4.4.1 数据检索机制 |
| 4.4.2 缓存机制 |
| 4.4.3 缓存修改 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 淹没模型 |
| 5.1 谢才公式 |
| 5.2 曼宁公式 |
| 5.3 动力学模型 |
| 5.4 机械能损失函数 |
| 5.5 伴随模型 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 系统设计及水淹模型仿真 |
| 6.1 系统架构 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.3 系统仿真 |
| 6.3.1 数据加载实验 |
| 6.3.2 水淹模型仿真 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（5）基于ArcGis与SketchUp构建三维校园的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容和结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 本文结构安排 |
| 2 三维GIS相关理论及技术 |
| 2.1 三维空间数据模型 |
| 2.1.1 面模型 |
| 2.1.2 体模型 |
| 2.1.3 混合数据模型 |
| 2.1.4 本系统的模型分类 |
| 2.2 三维建模主流技术 |
| 2.2.1 基于CAD三维建模 |
| 2.2.2 基于遥感影像三维建模 |
| 2.2.3 三维激光扫描建模 |
| 2.2.4 基于二维GIS的三维模型 |
| 2.2.5 技术对比分析 |
| 2.3 三维建模主流软件 |
| 2.3.1 国外三维主流软件 |
| 2.3.2 国内三维主流软件 |
| 2.3.3 软件对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于Sketch Up和ArcGIS创建三维场景和模型 |
| 3.1 数据准备 |
| 3.1.1 属性数据 |
| 3.1.2 影像数据 |
| 3.1.3 测绘数据 |
| 3.1.4 DEM数据 |
| 3.1.5 纹理数据 |
| 3.2 软件准备 |
| 3.3 基于Sketch Up场景建模方法 |
| 3.3.1 几何建模方法 |
| 3.3.2 纹理映射技术 |
| 3.3.3 基于图片的建模技术 |
| 3.3.4 基于Sketch Up阴影分析 |
| 3.4 三维校园模型建立 |
| 3.4.1 DEM模型建立 |
| 3.4.2 三维地貌图建立 |
| 3.4.3 建筑模型建立 |
| 3.4.4 Sketch Up模型应用于ArcGIS的方法 |
| 3.4.5 Sketch Up ESRI插件与ArcGIS的交互 |
| 3.5 基于ArcGIS的三维场景驱动的实现 |
| 3.5.1 Arc Scene与Arc Globe对比 |
| 3.5.2 三维场景驱动的功能 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 三维校园总体设计 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 设计思路 |
| 4.3 开发平台 |
| 4.4 开发框架 |
| 4.5 功能设计 |
| 4.5.1 设计原则 |
| 4.5.2 主要功能 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.6.1 空间数据库 |
| 4.6.2 属性数据库 |
| 4.6.3 数据库连接 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 三维校园系统开发与功能应用 |
| 5.1 系统二次开发 |
| 5.2 系统主界面及菜单 |
| 5.2.1 系统主界面 |
| 5.2.2 功能菜单介绍 |
| 5.3 功能模块的应用 |
| 5.3.1 三维浏览 |
| 5.3.2 空间分析 |
| 5.3.3 属性查询 |
| 5.3.4 工具功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 代码附录 |
| 用户登录 |
| 距离计算 |
| 通视性分析 |
| 坡向分析 |
| 坡度分析 |
| 地图放大 |
| 地图缩小 |
| 地图漫游 |
| 教室信息查询 |
| 教师信息查询 |
| 上课信息查询 |
| 模型查询 |
| 文件打开 |
| 攻读硕士学位期间论着情况 |
（6）半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测与综合评价研究 ——以陕西省泾惠渠灌区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 水文生态系统研究进展 |
| 1.3.2 水文生态系统动态监测研究进展 |
| 1.3.3 水文生态系统综合评价研究进展 |
| 1.3.4 研究区研究进展 |
| 1.4 研究的主要内容及技术路线 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.5 论文创新之处 |
| 第二章 泾惠渠灌区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 地质概况 |
| 2.1.4 水文气象 |
| 2.2 水文地质概况 |
| 2.2.1 地下水类型及分布 |
| 2.2.2 潜水流向及水力坡降 |
| 2.2.3 潜水补给、排泄及径流 |
| 2.2.4 地下水动态 |
| 2.2.5 地下水动态成因分析 |
| 2.3 主要水文生态问题 |
| 2.4 社会经济概况 |
| 2.4.1 社会经济现状 |
| 2.4.2 土地利用情况 |
| 第三章 半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测体系研究 |
| 3.1 半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测概念 |
| 3.1.1 半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测的科学内涵 |
| 3.1.2 半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测目标 |
| 3.2 半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测总体结构 |
| 3.2.1 监测内容 |
| 3.2.2 监测技术与方法 |
| 3.2.3 总体框架结构 |
| 3.3 自动化动态监测网络 |
| 3.3.1 系统组成 |
| 3.3.2 系统功能 |
| 3.3.3 工作体制 |
| 3.4 卫星遥感动态监测 |
| 3.4.1 卫星遥感监测体系 |
| 3.4.2 水文气象要素遥感监测 |
| 3.4.3 生态数据要素遥感监测 |
| 3.4.4 遥感动态监测软件模块功能结构 |
| 3.5 干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测指标体系 |
| 3.5.1 确定原则 |
| 3.5.2 指标体系 |
| 3.6 本章 小结 |
| 第四章 半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测空间数据库研究 |
| 4.1 空间数据库 |
| 4.1.1 空间数据库概念 |
| 4.1.2 空间数据库的特点 |
| 4.1.3 空间数据库研究现状 |
| 4.2 空间数据库研究的目的与内容 |
| 4.2.1 空间数据库研究的目的 |
| 4.2.2 空间数据库研究的内容 |
| 4.3 数据类型分类分析 |
| 4.3.1 属性数据 |
| 4.3.2 空间数据 |
| 4.4 空间数据库设计 |
| 4.4.1 空间数据模型选择 |
| 4.4.2 设计原则 |
| 4.4.3 基于 GeoDatabase 的空间数据库设计流程 |
| 4.4.4 空间数据库设计 |
| 4.4.5 数据库表设计 |
| 4.4.6 数据库建立 |
| 4.4.7 空间数据库引擎 |
| 4.4.8 空间索引构建 |
| 4.4.9 数据入库 |
| 4.5 本章 小结 |
| 第五章 泾惠渠灌区主要水文生态因子自动化动态监测系统的设计与实现 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 系统设计原则 |
| 5.1.2 系统主要功能 |
| 5.1.3 系统性能要求 |
| 5.1.4 系统总体结构 |
| 5.1.5 系统工作原理 |
| 5.2 传感器选择及标定 |
| 5.2.1 水位传感器选择 |
| 5.2.2 土壤水分传感器选择 |
| 5.2.3 土壤水分传感器标定 |
| 5.3 监测软件设计与实现 |
| 5.3.1 软件架构设计 |
| 5.3.2 数据库设计 |
| 5.3.3 软件开发环境选取 |
| 5.3.4 功能模块设计 |
| 5.3.5 主界面设计 |
| 5.4 通信接口设计 |
| 5.5 本章 小结 |
| 第六章 半干旱地区大型灌区水文生态系统质量综合评价理论与方法研究 |
| 6.1 综合评价流程 |
| 6.2 综合评价方法与模型体系 |
| 6.2.1 指标体系构建方法与模型 |
| 6.2.2 权重确定方法与模型 |
| 6.2.3 综合评判方法与模型 |
| 6.3 本文采用的评价方法与模型 |
| 6.4 评价指标体系构建 |
| 6.4.1 评价指标选取原则 |
| 6.4.2 评价指标确定 |
| 6.5 评价标准确定 |
| 6.6 本章 小结 |
| 第七章 泾惠渠灌区水文生态系统质量综合评价与分析 |
| 7.1 指标信息获取 |
| 7.1.1 遥感指标信息获取 |
| 7.1.2 其他指标信息获取 |
| 7.2 评价指标常权确定 |
| 7.3 隶属度函数的定义 |
| 7.3.1 三角形模糊分布法定义指标隶属度函数 |
| 7.3.2 指标 C5的隶属度函数定义 |
| 7.3.3 指标 C6的隶属度函数定义 |
| 7.4 综合评判运算 |
| 7.4.1 一级模糊综合评判 |
| 7.4.2 二级模糊综合评判 |
| 7.5 评价结果分析 |
| 7.6 对策措施与建议 |
| 7.7 本章 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 1 下载预处理后的 MODIS 遥感数据 |
| 附录 2 植被(作物)覆盖率反演结果数据 |
| 附录 3 隶属度和状态影响向量运算程序代码 |
| 附录 4 综合评价运算程序代码 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 一、发表的学术论文 |
| 二、出版的着作 |
| 三、主持的科研项目 |
| 四、参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）长江流域整体数字模型若干关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 数字流域国内外研究进展 |
| 1.2.2 土壤水分遥感监测国内外研究进展 |
| 1.3 流域综合管理的研究趋势及难点 |
| 1.3.1 当今流域科学前沿与趋势 |
| 1.3.2 流域综合管理面临的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本论文结构 |
| 第二章 长江流域整体数字模型框架结构设计 |
| 2.1 整体数字模型定义 |
| 2.1.1 整体数字模型定义 |
| 2.1.2 整体数字模型特点 |
| 2.1.3 整体数字模型与现有数字流域的差异 |
| 2.2 长江流域整体数字模型框架结构设计 |
| 2.2.1 系统需求分析 |
| 2.2.2 框架结构体系 |
| 2.2.3 软硬件环境 |
| 2.3 整体数字模型需解决关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 平台互操作及接口技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 GIS互操作 |
| 3.1.2 长江流域整体数字模型的互操作特性 |
| 3.2 长江流域整体数字模型实现技术 |
| 3.2.1 Web服务(Web Service) |
| 3.2.2 面向服务的架构(SOA) |
| 3.3 整体数字模型服务链 |
| 3.4 模型互操作接口 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于ASAR的土壤水分监测研究 |
| 4.1 ASAR数据处理 |
| 4.1.1 土壤水分微波遥感研究 |
| 4.1.2 ASAR卫星影像介绍 |
| 4.1.3 ASAR数据处理 |
| 4.2 土壤墒情数据的地面监测 |
| 4.2.1 研究区域概况 |
| 4.2.2 研究方法与数据准备 |
| 4.2.3 土壤墒情数据的地面采样 |
| 4.3 土壤含水量变化定量分析 |
| 4.3.1 有植被覆盖状况下土壤含水量与ASAR影像的关系 |
| 4.3.2 45个测点土壤含水量和雷达影像的相关性分析 |
| 4.3.3 裸露土壤含水量与HH极化相关性定量分析 |
| 4.3.4 裸露土壤含水量与HV极化相关性定量分析 |
| 4.3.5 监测实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 三峡库区突发性水污染应急响应示范系统的建立 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 建模环境 |
| 5.1.2 流域综合模型建模方法 |
| 5.2 三峡库区突发性水污染应急响应示范系统框架结构 |
| 5.2.1 背景 |
| 5.2.2 系统目标 |
| 5.2.3 系统框架 |
| 5.3 基于GIS的三维交互式可视化平台的构建 |
| 5.3.1 创建工具Multigen Creator |
| 5.3.2 三维视景制作原理 |
| 5.3.3 基本的实时仿真创建过程 |
| 5.3.4 三维可视化平台技术特点 |
| 5.3.5 关键技术 |
| 5.3.6 系统运行 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新之处 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与科研和发表论文情况 |
| 致谢 |
（8）基于ArcSDE的城市地下综合管网信息系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与国内外研究现状 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 国内外研究现状 |
| 1.2 城市地下综合管网信息系统概述 |
| 1.2.1 城市地理信息系统介绍 |
| 1.2.2 城市地下综合管网信息系统概况 |
| 1.3 论文选题的意义和研究内容 |
| 1.3.1 城市地下管网的管理现状 |
| 1.3.2 应用空间数据库技术建立管网信息系统的必要性 |
| 1.3.3 本文研究的主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 空间数据库和ArcSDE空间数据引擎 |
| 2.1 空间数据库概述 |
| 2.1.1 空间数据的特点 |
| 2.1.2 空间数据库的概念 |
| 2.1.3 空间数据库的基本特征 |
| 2.2 空间数据的关系化管理 |
| 2.3 空间数据库引擎SDE(Spatial Data Engine) |
| 2.3.1 空间数据引擎的基本特征 |
| 2.3.2 空间数据引擎的高性能优点 |
| 2.4 ESRI ArcSDE |
| 2.4.1 ArcSDE的体系结构 |
| 2.4.2 ArcSDE存储和组织空间数据 |
| 2.4.3 ArcSDE的功能 |
| 2.4.4 ArcSDE与面向对象空间数据地理模型Geodatabase |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于ARCSDE的地下综合管网空间数据库设计 |
| 3.1 管网数据库设计的要求 |
| 3.2 基于ArcSDE的管网空间数据库总体设计 |
| 3.2.1 管网空间数据的存储模式设计 |
| 3.2.2 管网空间数据库总体结构设计 |
| 3.3 城市地下管网的数据组织 |
| 3.3.1 数据采集 |
| 3.3.2 数据处理流程 |
| 3.3.3 管网数据预处理 |
| 3.4 基于ArcSDE的管网空间数据库设计 |
| 3.4.1 地下管网Geodatabase模型设计 |
| 3.4.2 地下综合管网空间数据结构设计 |
| 3.4.3 管网空间数据和属性数据的连接 |
| 3.5 数据库的存储优化 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 城市地下综合管网信息系统设计与实现 |
| 4.1 用户需求分析 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统设计原则与目标 |
| 4.2.2 系统总体设计 |
| 4.3 系统开发平台与工具 |
| 4.3.1 开发平台的选择 |
| 4.3.2 系统开发工具 |
| 4.4 系统功能模块模块设计 |
| 4.4.1 基本图形功能设计 |
| 4.4.2 查询统计模块设计 |
| 4.4.3 空间量测模块设计 |
| 4.4.4 统计报表打印模块设计 |
| 4.4.5 规划设计功能模块设计 |
| 4.4.6 移动GIS应用设计 |
| 4.4.7 空间分析模块设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 空间分析模块实现 |
| 5.1 断面分析 |
| 5.1.1 断面分析流程设计 |
| 5.1.2 横断面分析与实现 |
| 5.1.3 纵断面分析与实现 |
| 5.1.4 计算埋深数据 |
| 5.2 爆管分析 |
| 5.2.1 爆管分析的任务和流程 |
| 5.2.2 确定受影响区域和用户 |
| 5.2.3 爆管分析实例 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 思考与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）地理信息系统在环境监控管理上的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景、意义及来源 |
| 1.2 地理信息系统技术发展综述 |
| 1.2.1 地理信息系统基本概念、特征及内容 |
| 1.2.2 地理信息系统发展历程 |
| 1.2.3 地理信息系统应用领域 |
| 1.3 地理信息系统在环境管理上的应用 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 地理信息技术 |
| 2.1 GIS 工具软件介绍 |
| 2.1.1 ESRI 产品系列 |
| 2.1.2 Intergraph 产品系列 |
| 2.1.3 MapInfo 产品系列 |
| 2.1.4 国产GIS 软件 |
| 2.2 地理信息系统集成平台框架结构研究 |
| 2.2.1 地理信息系统集成分析 |
| 2.2.2 地理信息数据集成平台 |
| 2.2.3 基于客户/服务器的地理信息系统集成总体结构 |
| 2.3 空间数据共享与交换技术 |
| 2.3.1 空间数据格式及相互转换 |
| 2.3.2 空间坐标系及相互转换 |
| 2.3.3 GIS 平台之间的数据共享与交换 |
| 2.4 矢量地图显示技术 |
| 2.4.1 矢量图形概念 |
| 2.4.2 矢量数据获取方式 |
| 2.4.3 图形显示技术 |
| 第三章 环境地理信息数据库的建立 |
| 3.1 地理数据管理 |
| 3.1.1 地理信息数据库介绍 |
| 3.1.2 数据库性能的比较 |
| 3.2 数据库设计原则 |
| 3.3 数据内容和组织分析 |
| 3.3.1 数据内容 |
| 3.3.2 数据组织结构 |
| 3.3.3 多比例尺、多源数据库的集成设计 |
| 3.3.4 数据标准化 |
| 3.4 基于SDE 的空间数据库的实现 |
| 3.4.1 基于SDE 的C/S 结构的实现 |
| 3.4.2 基于Arc SDE 的空间数据的组织和存储 |
| 3.4.3 基于SDE 空间分析 |
| 3.4.4 基于SDE 的空间数据库索引和查询 |
| 第四章 环境监控管理系统总体设计及实现 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统总体设计的框架结构 |
| 4.2.1 采用C/S 结构建立数据管理子系统 |
| 4.2.2 采用B/S 结构建立信息发布子系统 |
| 4.3 系统建设内容 |
| 4.3.1 系统的主要管理目标 |
| 4.3.2 系统的主要业务目标 |
| 4.3.3 系统的主要设计目标 |
| 4.4 系统平台的搭建 |
| 4.4.1 硬件环境建设 |
| 4.4.2 软件开发 |
| 4.4.3 数据的获取 |
| 4.5 主要功能模块 |
| 4.5.1 地理信息平台 |
| 4.5.2 环境质量在线监控子系统 |
| 4.5.3 污染源视频监控管理子系统 |
| 4.5.4 GPS 监控与移动执法管理子系统 |
| 4.5.5 污染源与环境信息管理子系统 |
| 4.5.6 环保信息查询发布门户网站 |
| 4.5.7 环境应急决策支持子系统 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（10）基于省级土地调查空间数据库的数据存储模式研究（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 土地调查空间数据存储方式研究现状 |
| 1.2.2 吉林省第二次土地调查空间数据情况 |
| 1.3 研究目标和研究意义 |
| 1.4 论文结构组织 |
| 第2章 土地调查中的空间数据与空间数据库技术 |
| 2.1 土地调查中的空间数据 |
| 2.1.1 土地调查中空间数据概述 |
| 2.1.2 土地调查中的空间数据特征 |
| 2.2 土地调查中的空间数据库技术 |
| 2.2.1 空间数据库的基本概念 |
| 2.2.2 空间数据库技术的发展过程 |
| 2.2.3 空间数据库发展面临的问题 |
| 2.2.4 空间数据库的发展趋势 |
| 2.2.5 空间数据库系统 |
| 2.3 土地调查数据库建立中空间数据库的选用 |
| 2.3.1 土地管理工作对土地调查数据库提出的需求 |
| 2.3.2 吉林省土地调查空间数据库的选用 |
| 第3章 土地调查数据库建设空间数据引擎关键技术研究 |
| 3.1 ArcSDE 概述 |
| 3.1.1 ArcSDE 工作原理 |
| 3.1.2 ArcSDE 的功能 |
| 3.1.3 ArcSDE 的特点 |
| 3.1.4 ArcSDE 的数据组织模型 |
| 3.2 Oracle Spatial 概述 |
| 3.2.1 元数据表 |
| 3.2.2 空间字段解析 |
| 3.2.3 Oracle Spatial 特点 |
| 3.3 ArcSDE 与Oracle Spatial 比较 |
| 3.3.1 ArcSDE 优势及缺陷 |
| 3.3.2 Oracle Spatial 的优势及缺陷 |
| 3.3.3 两种空间数据引擎的对比 |
| 第4章 吉林省土地调查空间数据库建设研究 |
| 4.1 吉林省土地调查空间数据库需求分析 |
| 4.1.1 吉林省土地调查空间数据现状 |
| 4.1.2 吉林省土地调查空间数据库需求分析 |
| 4.2 吉林省土地调查数据库建设模拟试验 |
| 4.2.1 试验条件 |
| 4.2.2 试验测试方法与测试标准 |
| 4.2.3 试验测试结果 |
| 4.3 试验结果分析 |
| 4.3.1 分析方法概述 |
| 4.3.2 试验结果评价 |
| 4.3.3 试验结论 |
| 第5章 结论 |
| 5.1 论文结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 导师及作者简介 |
四、基于RDBMS的海量数字高程模型系统（论文参考文献）
- [1]北京香山静宜园见心斋园林三维数字信息模型建构研究[D]. 廖怡. 北方工业大学, 2021(01)
- [2]大数据环境下的地质灾害易发性评价研究[D]. 董元. 中国地质大学, 2019(03)
- [3]BTOPMC/SCAU分布式水文模型系统关键技术研究[D]. 肖红玉. 华南农业大学, 2017(08)
- [4]基于DOA的遗产保护水淹模型系统研究[D]. 梁宇. 成都理工大学, 2014(04)
- [5]基于ArcGis与SketchUp构建三维校园的应用研究[D]. 杨娇. 东华理工大学, 2014(07)
- [6]半干旱地区大型灌区水文生态系统动态监测与综合评价研究 ——以陕西省泾惠渠灌区为例[D]. 乔长录. 长安大学, 2012(08)
- [7]长江流域整体数字模型若干关键技术研究[D]. 程学军. 武汉大学, 2011(05)
- [8]基于ArcSDE的城市地下综合管网信息系统设计与实现[D]. 施廷东. 浙江师范大学, 2009(04)
- [9]地理信息系统在环境监控管理上的研究与应用[D]. 王国生. 大庆石油学院, 2009(03)
- [10]基于省级土地调查空间数据库的数据存储模式研究[D]. 李天奇. 吉林大学, 2009(08)