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研究生:
傅景培
研究生(外文):
FU, JING-PEI
論文名稱:
結合GIS系統協助地籍清查之應用
論文名稱(外文):
Application of Geographic Information System on the Cadastral Information System
指導教授:
于昌永
指導教授(外文):
YU, CHANG-YUNG
口試委員:
施耀振
、
蔡瑾珮
、
于昌永
口試委員(外文):
SHIH, YAIO-ZHERN
、
TSAI, CHIN-PEI
、
YU, CHANG-YUNG
口試日期:
2019-07-11
學位類別:
碩士
校院名稱:
靜宜大學
系所名稱:
財務工程學系
學門:
數學及統計學門
學類:
其他數學及統計學類
論文種類:
學術論文
論文出版年:
2019
畢業學年度:
107
語文別:
中文
論文頁數:
35
中文關鍵詞:
地理資訊系統
、
地籍清查
外文關鍵詞:
Geographic Information System
、
Cadastral Inventory
相關次數:
被引用:0
點閱:336
評分:
下載:10
書目收藏:0
地籍清查清查的目的在了解土地使用情形,以促進土地有效利用。在執行清查作業時,現行做法運用地籍圖與正射影像圖套疊,再依地籍圖圖層內含之縣市代碼、段號和地號檢視土地現狀。但正射影像解析度不高且未能經常更新,因此運用無人機取得土地使用現狀影像是當前重要的應用。
本研究目的是在探討如何應用地理資訊系統(GIS),結合關聯式資料庫 PostgreSQL與PostGIS 以提供能有效率進行地籍清查之具體做法。
The purpose of cadastral inventory check is to understand the land use situation in order to promote the effective use of land. In the implementation of the inventory operation, the current practice uses the cadastral map and the orthophoto map to be nested, and then examines the current status of the land according to the county code, section number and land number contained in the map layer. However, the orthophoto image resolution is not high and cannot be updated frequently. Therefore, it is an important application to use the drone to obtain the current image of land use.
The purpose of this study is to explore how to apply geographic information systems (GIS), combined with the associated database PostgreSQL and PostGIS to provide an efficient way to conduct cadastral inventory.
致謝 I
摘要 II
Abstract III
目錄 IV
圖目錄 V
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 2
第二章 研究方法 5
第一節 投影座標之轉換 6
第二節 QGIS產生KML步驟 8
第三節 PostgreSQL 17
第四節 PostGIS 18
第三章 研究成果 20
第一節 PostGIS函數介紹 20
第二節 自動化產生KML步驟 26
第四章 結論與未來發展 34
參考文獻 35
崔國強, 吳至誠, 邱瑩潔, & 吳瑞文. (2002). 空間資訊技術應用於國有土地勘清查作業之研究. 宜蘭技術學報, (9), 261-273.
劉濠雄, 顏守韓, 廖泫銘. (2011). 使用開放源碼 GIS 軟體建立地籍圖查詢套繪系統.
住宅用電與時間電價資訊呈現: 使用資訊面板與資料倉儲技術. 2017. PhD Thesis. National Central University.
地籍圖資網路便民服務系統 (https://easymap.land.moi.gov.tw/)
台灣大地座標系統的轉換, mutolisp 技術筆記 (http://mutolisp.logdown.com/posts/207563-taiwan-geodetic-coordinate-system-conversion)
PostgreSQL (https://www.postgresql.org/)
PostGIS (https://postgis.net/)
QGIS (https://qgis.org/)
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