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GIS领域多源异构数据集成的普适性处理框架研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 空间数据集成研究背景及其意义第9-11页
        1.1.1 多源异构空间数据产生的原因第9-10页
        1.1.2 多源空间数据集成研究的意义第10-11页
    1.2 国内外研究概况第11-12页
        1.2.1 空间属性集成方面研究概况第11-12页
        1.2.2 多源异构空间数据集成方面研究概况第12页
    1.3 本文研究内容及组织结构第12-15页
        1.3.1 本文具体研究内容第13页
        1.3.2 本文组织结构第13-15页
第二章 空间数据集成方案分析与实例实现第15-31页
    2.1 空间与属性数据集成存储方案分析与实例研究第15-19页
        2.1.1 空间属性数据集成存储引擎ArcSDE与sdx+机制对比分析第15-18页
        2.1.2 ArcSDE+SqlServer2008R2集成实例第18-19页
    2.2 多源异构空间数据集成方案分析与实例研究第19-26页
        2.2.1 基于OGSA-DAI中间件技术实现数据透明访问第19-21页
        2.2.2 基于GML的统一格式集成存储以及集成访问分析与实例第21-25页
        2.2.3 多源数据集成辅助方案与实例研究第25-26页
    2.3 语义方面面向地理本体的空间数据集成分析及实例第26-28页
    2.4 各方案分析与优化第28-31页
第三章 空间属性数据与海量时空数据的集成存储与开发框架研究第31-59页
    3.1 面向少数据量多分析性场景空间属性数据集成存储框架研究第31-38页
        3.1.1 专题数据批量空间化并集成入库处理框架第31-33页
        3.1.2 网络批量爬取数据并集成入库处理框架第33-34页
        3.1.3 两种集成存储数据在丝绸之路经济带平台的应用第34-38页
    3.2 面向少分析海量性数据场景的空间属性与时空数据集成优化框架第38-51页
        3.2.1 非结构化数据库与关系型数据库在空间数据集成的比较第38-39页
        3.2.2 海量空间属性,时空集成技术介绍第39-40页
        3.2.3 SequoiaDB与MongoDB在海量数据集成方面的性能对比第40-46页
        3.2.4 空间属性数据与时空数据在SequoiaDB集群上的可行性验证第46-49页
        3.2.5 SequoiaDB对大对象的支持研究第49页
        3.2.6 不同数据库中影像数据写入性能对比第49-51页
    3.3 空间属性数据集成方面处理框架第51-52页
    3.4 基于SequoiaDB的海量空间属性数据以及时空数据集成存储平台的设计第52-59页
        3.4.1 批量集成后矢量图斑存储功能模块第52-53页
        3.4.2 时空数据集成存储功能模块第53-56页
        3.4.3 影像属性数据集成模块第56-59页
第四章 多源异构空间数据的集成处理框架研究第59-81页
    4.1 特殊场景的集成框架研究第59-62页
        4.1.1 国内外GIS数据共享集成解决方案研究第59-60页
        4.1.2 CAD数据集成到GIS领域的最简化框架研究第60-62页
    4.2 面向统一化数据集成框架GML场景的优化第62-69页
        4.2.1 GML到GeoJson方案的优化第62-64页
        4.2.2 基于GeoJson的集成处理开发架构第64-66页
        4.2.3 基于GeoJson的集成实例分析第66-69页
    4.3 多源空间数据集成总处理框架第69-72页
    4.4 基于GeoJson的统一化集成传输格式在易地移民搬迁信息系统中的应用研究第72-81页
        4.4.1 需求分析第72-73页
        4.4.2 易地移民搬迁信息系统整体功能架构第73-75页
        4.4.3 易地移民搬迁信息系统技术架构体系第75-76页
        4.4.4 易地移民搬迁信息系统实现第76-81页
第五章 总结第81-83页
    5.1 本文工作总结第81页
    5.2 后续研究工作的展望第81-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
攻读硕士期间取得的研究成果第89页

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