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主题:数据库设计论文写作 时间:2024-01-09

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摘 要: 针对地物目标空间、光谱和偏振等多维信息管理不够全面、目标多维特征利用不足等问题,提出构建目标多维特征数据库的方法.基于SQL Server数据库和关系模型,利用C#语言和.NET平台下的WPF界面框架和Entity Framework数据访问技术,设计了四层体系结构以及四类功能模块,开发了包括空间、光谱和偏振等多维信息在内的数据库系统,并针对多维样本设计了包含属性信息的编号形式.该系统提高了目标多维信息的管理效率,并且为地物目标的探测、分类和识别等应用提供支持.

关键词: 多维信息管理; 样本管理; 数据库设计; 系统开发

中图分类号: TN919.5?34; TP751;TP311 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2017)20?0010?04

Abstract: As the management of ground target multidimensional information such as space, spectrum and polarization is incomprehensive, and target multidimensional features are underutilized, a method of constructing target multidimensional feature database is proposed. Based on SQL Server database and the relational model, C# language, WPF UI framework of the .NET platform, and the Entity Framework data access technology are utilized to design a four?layer system architecture and four functional modules, develop the database system containing multidimensional information such as space, spectrum and polarization, and design coding form containing attribute information for multidimensional samples. The system improves the management efficiency of target multidimensional information, and provides support for ground target detection, classification and recognition.

Keywords: multidimensional information management; sample management; database design; system development

在遙感发展的前期阶段,图像解译方式主要是人工目视判读,不仅速度慢效率低而且依赖于个人经验.随着遥感图像处理技术的进步,解译方式逐渐向计算机自动处理的方向发展.目标特征库是对大量遥感目标及其特征数据的累积,在遥感数据的自动化解译过程中具有非常重要的作用.利用不同的采集手段可以获取丰富的多源遥感数据,可以提取出不同维度的地物目标特征并建立相应的特征数据库.在空间维度,董文等构建了包含地震灾害目标及其形状、纹理、地形等图谱特征的灾害目标特征库[1],孙家波建立了包含灰度、纹理、专题指数等特征在内的高分辨率影像特征库[2].在光谱维度,邹会杰通过实地釆集城市典型地物光谱建立了典型地物光谱库[3],李少鹏等通过采集荒漠植物光谱构建了典型荒漠植物光谱数据库系统[4].在偏振维度,主要是通过偏振图像融合来增强目标的特性[5],由于地物目标种类纷繁复杂,相应的偏振特征数据库尚未出现[6].在空间维、光谱维联合上,尚坤等在原始光谱特征基础上结合纹理特征并加入光谱指数特征构建了完备的植被特征库[7],徐涛等利用QuickBird影像构建了包括4个波段灰度值、拓扑特征在内的水体知识库[8].目前在单一维度和联合两种维度的情况下已经对构建目标特征库进行了研究,缺少在联合三种维度情况下对构建目标特征库进行分析.本文针对目标具有空间、光谱和偏振等多维信息的特点,开展目标多维特征数据库系统研究.通过分析系统需求,设计数据模型、体系结构以及功能模块,开发实现了目标多维特征数据库系统.

1 数据库设计

1.1 需求分析及编码管理

1.1.1 系统需求分析

需求分析的关键是数据和处理[9],即数据库中需要存储的数据和完成的功能.所需存储的多维样本信息形式多样、种类丰富,如表1所示.

数据处理主要包括空间、光谱和偏振维样本的特征参数、特征图像解算,样本文件及特征参数的入库、修改和删除,样本的查询检索,以及地物目标探测、光谱匹配和偏振图像融合等应用需求.同时采取用户标识与鉴别等安全管理措施.

1.1.2 编码管理

本系统将所需存储的数据分为两个层次,第一层为目标层次,第二层为样本及样本特征层次,使得样本的管理更加明确.样本编号是系统中区分样本的重要标识.以往的方法是按照数据入库的顺序采用数字方式由小到大编号,虽然样本数据编号是惟一的,但是编码方式简单,不能从编号本身得出样本属性信息.

为了方便查询检索及样本数据的统一管理,本系统采用字符串方式对样本进行编号,编号格式为:T?目标代码?样本维度?样本尺寸?样本分辨率?样本序号.

其中目标代码采用4位数字来表示,前2位数字表示目标类型,后2位数字表示目标名称,例如机场跑道的目标代码为0101;样本维度采用英文大写字母SPA,SPE,POL来表示,分别表示空间、光谱和偏振三个维度;样本尺寸采用1位数字,表示样本图像尺寸或光谱范围;样本分辨率采用1位数字,表示样本图像分辨率或光谱分辨率;样本序号采用5位数字,按照样本入库顺序编号.

结论:大学硕士与本科数据库设计毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写数据库设计方面论文范文。

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