移动GIS关键技术：面向地质调查的人工智能与机器学习应用

本文主要探讨了人工智能与机器学习在面向数字地质调查的移动GIS平台中的关键技术研发。作者以提高地质调查工作效率为目标，深入研究了移动GIS平台的核心组件和技术。 一、空间数据管理 文章首先剖析了移动设备上的空间数据管理理论和技术，针对数据编辑性能优化的需求，设计了一种内存管理策略。这种策略着重于内存的有效利用，通过定制的数据结构和算法，提高了在有限硬件资源下进行数据编辑的效率，使得地质工作者能够更流畅地在移动设备上处理大量空间数据。 二、变比例尺可视化 文章的核心技术之一是变比例尺可视化，通过四棱台投影方法，实现了在单一窗口内连续展示地理信息，解决了不同比例尺数据之间的平滑切换问题。提出了基于MX-CIF四叉树的地物取舍算法，这个算法引入了取舍评价函数，旨在优化过渡区域的显示质量和显示速度，确保用户在查看不同细节时能获得无缝的视觉体验。 三、北斗定位通信技术 文章详细介绍了北斗卫星导航系统，强调了其自主知识产权的重要性。基于第一代北斗用户终端，构建了移动平台上的定位通信系统，为数字地质调查提供了实时、稳定的地理位置信息。这对于野外工作中的定位和导航至关重要，尤其是在地形复杂或信号不佳的地区。 四、移动GIS原型系统设计与测试 在深入研究各项关键技术后，作者设计并实现了一个面向数字地质调查的移动GIS原型系统，特别关注了变比例尺可视化模块的系统测试，验证了这些技术在实际应用中的可行性与有效性。 五、结论与展望 论文总结了研究成果，同时也指出了研究中的不足，如可能存在的数据处理瓶颈、算法进一步优化的空间以及与其他技术的集成问题。未来的研究方向可能包括提高数据处理的并行性和实时性，以及与其他智能感知技术（如无人机遥感）的融合，以进一步提升移动GIS在地质调查中的综合效能。 关键词：地质调查、移动GIS、变比例尺可视化、地物取舍算法、北斗定位。本文的研究为数字化地质调查提供了强有力的技术支撑，推动了该领域的技术创新和发展。