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[中地快讯] 2019收官之作,MapGIS 10.3.5核心技术提升速览

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发表于 2019-11-8 14:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
     中地数码在2019年始终围绕全空间智能GIS平台的产品理念,致力于技术升级与创新应用,以自主、安全、可控的国产化平台,铸造国产GIS平台核心竞争力。mapgis 10.3.5作为中地数码2019年收官之作,以全空间地理信息深度洞察与共享为视角再次升级云端一体化产品家族。

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     一、全空间大场景技术升级
     1、三维地学建模更智能

     ◎优化MapGIS动态建模技术,采用了数据精度自适应分级、自动拟合外部约束、自动三维拓扑追踪等先进建模算法,实现了大体量高精度地质模型快速构建。

     ◎优化高性能网格剖分技术,基于全新的快速插值方法,实现地质结构模型更高效的网格剖分,支持对多级网格动态更新多种属性,如渗透率、孔隙度、地下水温度等。

     ◎优化高精度地质网格多属性插值及存储。

     ◎优化动态建模算法,建模成果数据地表阶地形态更真实,接触处更平滑。

     ◎引入高程厚度约束建模,实现地层厚度分布更合理,更好实现钻孔地层厚度匹配。

     ◎新增高精度地质网格,支持EVS动态属性数据的直接导入。

     ◎新增了八叉树场景管理器,集成了像素、距离、树深度、编码索引等多种调度机制,对于高度上值较大但平面范围较小的聚集型三维空间物体(如BIM建筑模型、地质体模型、点云模型等)的调度效率有了极大的提升,并支持加载倾斜摄影、景观模型、管线模型等多种类型的全空间数据,可辅助用户进一步提升全空间数据管理的能力。

     ◎提供多种专业的三维分析工具,如地温地热分析、地面沉降、水流向分析、水污染模拟等。

     2、GIS+BIM更轻量

     ◎根据BIM数据纹理精细复杂的特点升级模型轻量化、LOD、实例化与分块结合的渲染策略,实现了BIM模型高性能渲染。

     3、多维数据世界更真实

     ◎加强多维感知与动态仿真,从内核层面支持虚拟现实技术,利用增强现实技术,实现真实世界和虚拟空间信息的集成和实时交互。

     ◎集成多种实时传感器数据,支持多终端多协议适配的实时数据动态接入、多类型实时数据汇聚和快速处理。

     ◎支持视频摄像头、手机信令、GPS/北斗、RFID、SCADA等多种传感器动态信息的快速接入,支持动态目标实时态势感知(追踪、分布、统计等)和历史数据分析、辅助决策,并可以基于三维场景,实现实时数据的多样化表达,如视频投放、动态聚合和轨迹展示等。

     ◎升级全空间通用分析功能,如天际线分析、阴影率分析、射线分析、动态剖切等。

     4、数据格式标准化

     ◎推出轻量级三维场景数据交换格式(M3D),M3D是一种针对多端应用的三维数据交换格式,对海量三维数据进行网格划分与分层组织,采用流式传输模式,实现多端一体的高效解析和渲染。
      二、地理大数据
     1、存储更全面

     ◎新增HBase存储引擎,进一步完善了MapGIS DataStore。

     2、大数据分析更丰富

     ◎新增矢量瓦片生产、裁剪图层、融合边界等五种实用的空间分析工具,提供数据处理、数据汇总、空间分析、位置查找、模式分析五大类20多种空间矢量大数据分析方法。

     3、可视化效果再增强

     ◎集成Leaflet、MapBoxGL、MapV、EchartGL和D3等多种大数据可视化引擎,提供更多大数据表达方式。

     4、开发更便捷

     ◎新增集成可视化搭建技术,便捷构建大数据可视化搭建平台。
       三、智能GIS

     1、基于机器学习的商业智能GIS产品组件大升级

     ◎优化安全态势感知与预警,通过分析野外地质调查事故历史数据,再结合实时态势数据,如当前位置、气象和地形地貌信息,利用时空自回归多元模型,对野外调查人员当前的事故风险进行预测。

     ◎升级个人画像。

     ◎升级群体轨迹分析,利用时空轨迹群体运动模式挖掘方法,分析群体时空聚集特征,发现群体运动规律。

    ◎优化可视分析,通过传感器数据进行实时统计分析,一张图实时动态多视角展示人员分布、资源布局、宏观态势等多维度信息。   

     2、基于深度学习的智能GIS产品组件更强劲

     ◎基于MapGIS内核,实现了高分辨率遥感影像地理实体提取与变化检测。

     ◎通过模型训练,支持水体、植被、建筑物、道路等多种地理实体的高精度提取和变化检测。

     ◎支持变化检测的结果以直观的标注形式可视化展示,支持变化信息的自动提取和矢量化图层生成。

     ◎创新基于深度残差网络的图像分割神经网络模型,支持像素级的地理实体提取。

     ◎基于深度学习的文本数据挖掘与语义关联匹配,实现了文本数据聚类、分类、特征提取和图文数据语义关联匹配。

     ◎基于双层带注意力机制的连体网络模型,解决富文本型空间实体与外部描述文本的关联匹配。

     ◎新增地质图像识别与分类,岩石岩性的识别与分类。

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