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World File Search System制图
欧洲陆地栖息地制图
turels 在环境政策领域正在获得认可。尽管植物科学仍然是该方法的核心，但栖息地测绘正在越来越多地应用于领土规划，并且通常是实施自然保护计划和生物多样性的必要步骤。我们的森林、草地、沼泽和山脉的植被反映了特定领土的生态条件。它还整合了这些条件在人和环境影响下的变化。因此，详细了解栖息地的状况和分布是制定长期规划决策的重要因素。 《栖息地指令》和《伯尔尼公约》等关键文书隐含地要求绘制栖息地地图。 《2020年欧盟生物多样性战略》也是如此，其目标是确保生态系统和生态系统服务的恢复和维护。欧洲的举措数量众多且多种多样，从地方到国家规模。然而，有关所使用的方法和项目组织的信息并不容易获得，特别是在规划和融资方面。
水文测量和航海制图：协调...
出版物的第二部分以图表形式包括了各国开展的水文调查所覆盖的区域。采用了与比例尺和所用测深技术相关的颜色编码系统，根据调查质量对其进行分类。数据质量参考了 IHO 在出版物 S-44 中制定的标准。当水文学家谈到“调查数据质量”时，他们首先想到的是航行安全。简而言之，最高质量评级归因于那些 100% 确定所有航行危险都显示在图表上的数据。数据质量必须由测量员评估，最终由发布图表的水文当局评估。
雷达与电子制图集成的影响
当电子海图首次推出时，许多人反对在海图上加入雷达图像。多年来，这种情况已发生重大变化。如今，大多数复杂的海图系统（例如被归类为电子海图显示和信息系统 (ECDIS) 的系统）都能够同时显示雷达信息和海图信息。从用户的角度来看，这种组合提供了一种强大的工具，可提供更安全、更高效的导航。将海图和雷达结合起来的好处远远大于两者的总和，因为它们提供了对以前不那么明显的问题的新见解和认识。同时，它们为开发人员和用户都未曾预料到的旧导航问题提供了新的解决方案。
数据库驱动的制图可视化...
关键词：空间数据库、制图、可视化、GIS、地图绘制、知识库 摘要：空间数据库包含代表现实世界的要素类。地理数据库的内容主要用于 GIS 分析。然而，用于制图可视化的空间数据库应该包含更多的可视化规则和信息。空间数据库的制图可视化通常采用地图格式。本研究中表达的联合作战图形 (JOG) 是矢量智能地图 1 级 (VMAP L-1) 空间数据库的制图可视化。比例为 1:250000 的 JOG 空中和地面系列用于盟军的联合作战。VMAP L-1 是一个空间数据库，其内容是中等比例尺地图，例如比例为 1:250000 的 JOG。 JOG 空中和地面系列用于规划短距离和长距离飞行、空地战术作战、直升机作战、战术和近距离空中支援、视觉导航、空地协调作战以及地面部队和民航的战略/作战规划目的。JOG 系列的第一版和第二版分别由测绘总司令部 (GCM) - (Harita Genel Komutanlığı-HGK) - 于 1971-1973 年和 1983-1987 年间制作。矢量智能地图 1 级 (VMAP L-1) 数据库目前用于通过数据库驱动的制图可视化方法制作第三版。基于数据库驱动制图的可视化不仅可以生成不同的
美国地质调查局的制图
1 级和 2 级结构（这节省了昂贵且耗时的现场调查工作）。不使用红色来区分 1 级和 2 级道路。手写字体广泛用于等高线值、高程和描述性标签。最终刻字仅限于制作开窗分隔，例如林地。仅用于通过专有名称标识的特征的照片集类型。结果节省了约 20% 的成本。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
制图和数字标准...
2.52 交通运输：道路和小径、要素标识和线路 ...................................... 81 2.53 交通运输：道路和小径、描述性多种元素类型 ........................ 82 2.54 交通运输：铁路、要素标识、线路和多种元素类型 ........................ 82 2.55 交通运输：管道、输电线和杂项线路 ........................ 82 2.56 边界、要素标识和区域 ........................................ 83 2.57 边界、要素标识和多种元素类型 ........................................ 84 2.58 地势（选定） ........................................ 84
图表学：设计复杂性的制图
在本文中，我们以入口点图讨论了复杂性和城市条件。我们认为，图具有指南针不同现实痕迹的能力，因此它们是对城市环境研究的重要工具（概念和经验）。城市及其体系结构定义了一个复杂的流形，其中不同的空间，图像，结构和网络随着时间的流逝而发展，出现和变化。所有这些“建筑地理”不是一个连贯的“给定”，而是成为潜在期货的空间，因此需要替代的搜索方法。我们建议该图是研究这些“建筑地理”的适当模型，即城市环境出现的关系空间。
基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。
