（1）基于深度学习的城区建筑物变化检测

本案例以不同时相的WorldView2高分辨率遥感影像为数据源，采用一种基于深度学习的高分辨率遥感（HRRS）影像建筑物自动变化检测方案（ABCDHIDL），检测深圳市光明区部分区域的建筑物的变化状况。该方案主要包括自动选择少量带标签的建筑物变化样本和训练基于深度信念网络（DBN）的建筑物变化检测模型两个部分。检测结果表明，ABCDHIDL方法具有较高精度和自动化水平，平均查全率和平均查准率可达95.67%和 91.70%，平均F值为 0.9364%，能较好地解决不同时相HRRS影像建筑物变化检测的难题。

（2）基于深度学习的高光谱遥感影像土地利用变化检测

本案例以不同时相的AVIRIS高光谱遥感影像（224个波段、空间分辨率15.5米）为数据源，采用一种基于深度信念网络（DBN）的高光谱遥感影像变化检测方法（TRS-DBN）对位于美国加利福尼亚州洛杉矶市周边的两个长方形区域进行土地利用变化检测。检测结果表明，TRS-DBN在基于深度学习和多源遥感数据的城区不透水面提取和土地利用分类中具有良好效果，平均查全率和平均查准率分别可达94.85%和93.69%，平均F值为0.9425，能较好地解决不同时相高光谱遥感影像土地利用变化检测的难题。

（3）基于深度学习和多源遥感数据的不透水面自动提取

本案例以landsat8多光谱遥感影像、LIDAR三维点云数据和Pléiades-1A高分辨率遥感影像三种数据为数据源，首先对其进行预处理、配准和特征融合，然后采用一种基于多源遥感数据和深度学习的城区不透水面自动提取方法（AEIDLMRS），对中国宁夏回族自治区石嘴山市崇岗镇附近地区（贺兰山脉东南侧）进行不透水面提取。提取结果表明， AEIDLMRS具有良好的不透水面提取精度和效率，适用于复杂城市不透水面的提取。

（4）基于Spark+GDAL的空间大数据分析

采用HDFS保存GDAL或json格式的空间数据集及CSV业务记录，并采用Spark+GDAL及相关空间数据挖掘算法，实现对北京市部分地区车流状况与车辆行为分析，以及全国地震空间密度和影响缓冲区分析。

（5）全国PM2.5污染空间分布状况与相关性分析

采用网络爬虫技术抓取全国各省市的PM2.5污染信息，然后结合各省市的空间信息分析各省市PM2.5污染等级的空间分布，并通过Moran’s I（莫兰指数）分析各省市之间PM2.5污染的空间相关性。

（6）基于倾斜摄影技术的阳光学院校园三维实景建模

本案例将无人机倾斜摄影技术应用于复杂地形条件下的三维校园建模，以福州市马尾区阳光学院校园为例，以采用大疆经纬系列无人机M600Pro搭载云眼系列APS-130五镜头相机的方式进行测区倾斜影像数据的采集，利用中海达RTK采集航测前在测区内布设的像控点和检查点的坐标信息。利用Bentley Context Capture软件对外业采集的数据进行内业处理，得到了阳光校园的高分辨率的三维实景模型、DSM和DOM。室外验证结果表明所建立的三维实景模型精度符合行业标准。

（7）基于激光点云数据的室内空间三维建模

采用徕卡BLK360三维激光扫描仪的WFD波形数字化技术和HDR图像技术获取室内结构和家具的三维空间点云信息和360°全景影像，采用Autodesk ReCap和Cyclone Register360对点云数据进行拼接、去噪和轮廓提取等，然后采用3dsMax对结果进行建模与渲染，以生成最终的室内三维模型。

（8）基于CityGML的三维虚拟居民小区建模

采用居民小区的地形和居民小区建筑物室内外的具体信息，从LOD0到LOD4不同细节层次建立三维虚拟小区CityGML模型，并实现对小区室内外模型的全景浏览。

（9）基于3DGIS+BIM的室内外一体化三维模型

采用Revit软件建立阳光学院30号实验楼的BIM模型，并通过CityEngine和地形地貌数据构建阳光学院校园3DGIS模型，最后通过OGC与IFC编码转换与互操作,构建基于3DGIS+BIM的室内外一体化三维模型。

（10）基于Flex的仿三维虚拟校园系统

网络三维虚拟校园系统是当前我国智慧校园建设的重要组成部分，将WebGIS（网络地理信息系统）和RIA（Rich Internet Applications）技术引入“数字校园”的建设，可为校园信息化建设注入新鲜的血液。本产品采用WebGIS+RIA技术，旨在为广大师生和校外人员提供一个基于2.5维校园电子地图的虚拟校园服务系统，实现校园地点定位、校内线路导航、招生和迎新宣传、校园实景浏览、校园设施查询、校园部门单位查询等功能，有效解决针对传统二维校园电子地图在表现能力、场景模拟和交互性能方面的局限性。系统采用三层B/S结构，采用 ArcGIS API for Flex 和瓦片技术加载和展示 2.5 维仿真校园电子地图。虚拟校园服务系统分为前台和后台两大模块。在前台，用户进入系统就可以直接使用校园地点定位、招生和迎新宣传、校园实景浏览、校园设施查询、校园部门单位查询等功能。后台在实现了前台功能的基础上，增加了与前台各个功能相对应的管理模块。系统具有良好的校园场景模拟效果、人性化的图形交互性能，以及较快的地图加载和响应速度。

（11）基于WebGL的在线房产展示系统

采用3D建模软件和WebGL的JavaScript3D库(Three.js)，建立房屋室内外模型,开发网页3D场景。该方法无需下载专用渲染插件和运行环境，即可成功展现相应的三维场景效果，不仅为普通客户提供了良好的体验，而且有效降低了开发者的工作难度，从而大大提高系统开发和展示效率。系统测试结果表明，基于WebGL的在线房产展示系统具有虚拟展现房屋室内外真实场景效果的功能和人性化的图形交互性能。

（12）基于Spark二手房产交易大数据分析

通过网络爬虫对各城市的二手房交易数据进行搜集，然后采用Spark大数据分析技术发现各城市最热门的二手房交易区域，通过二手房数量热力图和价格热力图等分析广大购房者的偏好与购房倾向，分析结果可作为城市管理者和城市规划部门的重要决策参考依据。本项目通过分布式爬虫技术和Spark平台来实现房产的大数据分析，首先利用Scrapy爬虫框架进行数据抓取，使用Gerapy分布式管理爬虫工具进行爬虫的部署，通过Gerapy的调度功能对部署到多台服务器上的爬虫进行管理，将爬取的结果进行数据清洗，使用Spark的机器学习算法对数据进行分析，最后通过matplotlib和Tableau进行数据可视化的展示。

（13）基于Hadoop/Spark的电商网购大数据分析

通过网络爬虫技术获得电商网站的商品信息、客户评价等信息，然后进行数据清洗并保存于HDFS中。采用Hadoop/Spark和聚类分析、关联分析和空间自相关分析算法对清洗过的数据进分析，得到客户的消费习惯和购物倾向，并通过Echarts等网络大数据可视化方式展现最终分析结果。

（14）出租车营运模式空间分析

采用Hadoop集群作为大数据处理平台，使用MapReduce+Apriori算法对大规模出租车GPS追踪数据集进行关联分析，分析出出租车载客热点、载客峰值与营运规则等有价值的重要信息。采用HDFS存储出租GPS追踪源数据、挖掘分析过程中产生的中间数据、挖掘分析的结果数据，最后将结果数据从HDFS存储到MySQL关系数据库保存，MySQL数据库通过与JSP网站的实时交互动态将分析结果以图表方式展现。系统采用主从架构，具有较强的可靠性，与传统单机环境相比，大数据分析效率大大提高。

（15）基于GIS的税收征管系统

基于GIS的税收征管系统采用传统C/S架构，主要部署于局域网，包括客户端和数据库服务器两部分，可为税收征管部门提供业务操作与辅助决策支持。客户端采用组件式GIS嵌入方式进行二次开发，服务器采用SQLServer统一管理空间数据和属性数据。系统具有三种用户类型：征管操作员、税务分析员和系统管理员。征管操作员的功能权限包括税源登记与变更、税源与纳税记录批量导入和税源查询定位；税务分析员除了具有征管操作员的所有权限外，还具有税务专题分析、缓冲区分析和分析报表输出等功能权限；系统管理员的主要功能包括用户管理、地图管理和系统备份等。不同功能权限的用户登录后将显示不同的功能操作界面。

（16）基于GIS的建设项目管理系统

建设工程项目监管电子地图系统是以锦州市龙栖湾地区为背景而研发出的一款适用于市（或县、区）级建设工程管理部门、可运行于其内部局域网的建设工程项目监管信息系统。系统基于C/S架构，并采用Delphi7.0进行系统开发，以MapX5.0为地图引擎。此外采用SQL Server 2005关系数据库保存工程项目相关数据。辖区电子地图的设计与绘制均在MapInfo Proffesional8.5平台上完成。该系统的实现使建设工程管理部门可以在现有大量数据的基础上，充分发挥地理信息系统强大的地图定位、空间查询、区域空间分析、多要素综合分析、趋势预测和规划的能力，利用电子地图精确、可视化程度高、定位准确的特点，为建设工程项目监管工作提供支持和服务。系统采用C/S架构,具有较强的通用性和稳定性，并易于升级与维护。系统包含普通用户和系统管理员两种角色，普通用户具有登录验证、多条件综合定位查询、地图浏览、地图管理、查看单个重点项目信息和项目汇总统计的功能权限；系统管理员除了具备普通用户的功能权限外，还可以使用项目基本信息管理、投资与纳税管理、项目专题分析、系统维护和数据的EXCEL批量导入等功能模块。