【摘 要】
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为了提高遥感解译矢量成果要素的快速类型判断与属性赋值水平,文章采用C#+ArcEngine与OLEDB数据库融合的二次开发模式,首先调用ArcEngine函数读取预处理遥感解译矢量数据及相关信息,通过数据库查询将数据的“线型、颜色、字段值”等图形参数或属性信息与优先权模型进行比对,得到构建面图形顺序和属性值对应关系.然后利用循环算法调用属性赋值函数完成面要素的生成与属性自动赋值.最后,通过空间拓扑和依赖关系标定异常图斑并修正,最终实现解译数据的自动赋值.研究结果表明,将地物间以拓扑和依赖关系记录在线属性或
【机 构】
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吉林大学 地球探测科学与技术学院,吉林 长春 130026
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为了提高遥感解译矢量成果要素的快速类型判断与属性赋值水平,文章采用C#+ArcEngine与OLEDB数据库融合的二次开发模式,首先调用ArcEngine函数读取预处理遥感解译矢量数据及相关信息,通过数据库查询将数据的“线型、颜色、字段值”等图形参数或属性信息与优先权模型进行比对,得到构建面图形顺序和属性值对应关系.然后利用循环算法调用属性赋值函数完成面要素的生成与属性自动赋值.最后,通过空间拓扑和依赖关系标定异常图斑并修正,最终实现解译数据的自动赋值.研究结果表明,将地物间以拓扑和依赖关系记录在线属性或其图形参数中,再利用数据库动态匹配查询,可以建立线面图元间的逻辑关系,为自动赋值奠定空间基础;根据解译对象的空间关系确定其逻辑排序,再采用“循环式、逐层式”图形构建与属性赋值方法,可以准确而又快速地完成数据生成与属性赋值;通过解译对象间的包含、相邻、逻辑接触关系,可以大致判断任意图斑分类的合理性,进而为标定异常图斑奠定基础.
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