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河流水系是一种地理空间基础框架数据,提供了地理空间要素的空间结构。在对空间数据库中的地理数据进行更新与集成处理时,不可避免地涉及河系的匹配和更新处理。本文在分析河系结构特征的基础上,研究了河系匹配方法,并提出了：(1)河系匹配的两层次框架;(2)河系之间的匹配方法;(3)顾及等级结构的河流匹配算法。试验结果证明：顾及等级结构的匹配算法能在一定程度上降低误匹配和漏匹配的数量,总体匹配效果要优于一般的匹配算法,特别是在支流数量多、支流长度较短、河流详略程度差距大的河系匹配中,优势更明显。 相似文献
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一、河网密度的意义地表江河水系的空间分布随着自然条件和河系类型的不同而呈现疏密的差异。单位面积中河流长度的大小是衡量河网密度的指标 ,称为河网密度系数 ,简称为河网密度 ,其计算公式为 ｖ =ＬＰ (1 )式中 :Ｌ为流域内全部河流 (含沟渠 )总长度 ;Ｐ为流域面积。河网密度受到气候、地质、地貌、植被和水利建设等的影响和制约 ,它是地图编制中确定河流选取指标的一项基本依据 ,是拟订各种建设规划 ,研究水资源状况和农业可持续发展前景所需充分考虑的一个因素。二、按江河流域划分制图单元专题地图中用分级统计图法表示河网… 相似文献
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针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息。基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性。 相似文献
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面向自动综合的河系结构化模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地图上河流的自动综合,建立了基于河段的河系结构化数据模型,该模型充分考虑了河段与河段、河段与面状水系要素之间的空间关系,以及河系河段的层次关系;建立了一种面向自动综合的河系结构化数据模型,模型包含了大量水系综合所需要的信息.基于上述数据模型,设计了一种方便快捷的河系结构化算法,该算法较好地克服了现有河系结构化算法只针对河流以及只适用于形态相对简单的河系的缺陷,较为全面地考虑了河系结构中出现的各种复杂问题,具有较强的实用性. 相似文献
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顾及密度差异的河系简化 总被引：7，自引：2，他引：7
河系简化是地图综合中经常需要处理的任务,其难点主要在于依据上下文环境对河流进行结构化选取,以保持河网密度差异等宏观特征。提出一种新的河流等级规则,依据河流的各级支流的数量确定河流的等级,以反映河流的密度差异;设计一种结合河流等级、长度与所在层次的综合指标进行河流选取;探讨在自动构建河系树的基础上计算河流等级、所在层次等指标的方法;最后使用综合指标进行河流结构化选取试验。结果表明,以新等级规则为基础的综合指标切实可行,能够在一定程度上保持河网密度的区域差异。 相似文献
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关于水系与水能资源分布图编绘的几点建议王定成（湖南省新华印刷二厂４２２００ｌ）一条河流和它的支流构成一个水系或河系。两条河流之间被山岭或高地分隔，这些山岭或高地就是分水岭。两分水岭间的集水区域，就是某河流的流域１。按照这一在中国地理教科书中对水系流域... 相似文献
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河流分级是树状水系综合的关键。现有方法大多根据河段的局部几何特征进行主支流识别，较少顾及河流和河系的整体结构特征，且使用多指标综合评价判别时对权重的设定缺乏科学的方法，对综合知识利用较少，应用的灵活性有待提高。对此，本文从案例学习的角度出发，针对河段主支流关系识别，提出一种基于朴素贝叶斯的树状河系自动分级方法。首先，从已有成果数据中提取出主支流分类的案例，利用朴素贝叶斯机器学习方法进行训练得到主支流分类模型；对于待分类树状河系，使用分类模型，从河口出发自下游向上游依次计算各上游河段分类为主流的概率，以概率最大的上游河段作为主流河段，将各主流河段依次连接得到主流河流；主流河流以外的支流部分，重复以上步骤进行层次结构化实现河系分级。试验证明，本文方法能很好地模仿专家意图，对树状河系的主支流进行很好地识别分类，并构建合理的层次结构，分级效果良好。 相似文献
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主流识别的多准则决策模型及其在河系结构化中的应用 总被引：8，自引：1，他引：7
在河系拓扑数据的基础上建立两种面向河系空间知识的数据模型:基于河段的数据模型和基于河流实体的数据模型.将多准则决策中的最大隶属度带权平均规划法用于河系各级主流的识别,该方法考虑主流选取中的各种因素,并将各因素的重要性用权向量的形式表示出来.还提出一种基于主流识别的河系结构化方法,将河系结构化的过程看作是确定各级主流的不断重复迭代的过程.最后将主流识别方法用于河系结构化中,并获取了进一步的树结构信息.实验证明,该方法在实用性和准确性方面都能达到满意的效果. 相似文献
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在地图水系自动综合中河流选取需要建立对不同河流重要性程度的有效判别。由于河流汇水区域直接反映河流的作用空间,因而其面积大小成为关键性的量化指标。目前基于河流的汇水区域自动提取方法主要从河流单一要素出发,按“空间均衡竞争”思想平分河流之间的区域,由于未考虑地形因素使得提取的汇水区域往往存在偏差,而传统基于DEM的汇水区域提取虽然考虑了地形,但没有与河流目标建立显性的对应关系。河流是一种天然的沟谷地性线,与山脊线具有对生互补的空间耦合关系,本文提出了一种等高线簇与河网双要素协同的河流汇水区域提取方法,该方法对河流与等高线的目标集合构建约束Delaunay三角网(CD-TIN)并将三角形分类,对不同类型的三角形分别采用骨架线提取规则与梯度向量引导的分水线搜索规则提取分水线段,连接形成网络结构并依此计算各河段的汇水区域。实验结果表明,本算法能更准确地提取河流汇水区域,从而为河流综合选取提供有效支持。 相似文献
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河网汇水区域的层次化剖分与地图综合 总被引：2，自引：0，他引：2
对于具有网络状结构的河系数据的综合化简,判断河流分支在河网中的重要性需要考虑三个层次的结构信息:全局范围内的空间分布模式;局域环境下的分布密度;单条河流的几何特征。为提取这些结构化信息,本文基于网络分析运用Delaunay三角网模型建立了各级河流分支汇水区域的层次化剖分模型,其基本思想是将汇水区域划定当作“空间竞争”问题来求解,运用类似于Voronoi图的空间等剖分几何构造表达“袭水”过程,在各支流子系统内部及其环境之间通过Delaunay三角网骨架线确定汇水区域的分水岭。基于该层次剖分模型可计算河流分布密度、相邻河流间距、汇水范围及层次关系,进而推算出河系网中每一条河流的重要性系数,实现不同尺度下河流的综合选取。 相似文献
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The river centerline is a basic hydrological characteristic. Most prior studies have used remote sensing data to extract the river centerline from the open water region in a pure water pixel region. Extracting this type of river is relatively easy. However, extracting the centerline of a micro-river, which is mainly composed of mixed water pixels, is challenging. This paper presents a novel method, called the Multiple Direction Integration Algorithm (MDIA), to extract the river centerline using an image-enhancing method combined with river morphology. MDIA can be applied to regions mainly composed of pure water pixels, as well as to regions consisting of mixed water pixels in the index image. The method first calculates the normalized difference vegetation index (NDVI) and enhances the river linear structure using a Hessian matrix. Second, a small window is constructed as a circular structural element. In the window region, the local threshold is automatically obtained using water-oriented clustering segmentation and prior river knowledge to judge the pixel type. After completing the river centerline extraction in the current window, the next detecting window is generated to continue judgment. The structural element automatically executes river centerline judgment until the entire river centerline is extracted. The Landsat 8 images of six regions with different geomorphologies were chosen to analyze the method’s performance. The test sites include high mountain region, low mountain region, plains region with farmland and a residential region. The experimental results show that the optimal threshold of the processing results ranged from 0.2 to 0.3. In this range, the user’s accuracy is 0.813 to 0.997, and the producer’s accuracy is 0.981 to 1. The MDIA effectively and correctly extracts the river network in mixed-pixel regions. The presented method provides an effective algorithm for river centerline extraction that can be used to expand and update river datasets and provide reliable river centerline data for relevant hydrology studies. 相似文献
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针对现有算法在计算道路网节点重要度时忽略节点间的相互影响以及道路密度引起的重要度异常等问题,提出了一种基于加权网页排序算法的道路网自动提取方法。首先将道路连接成路段,以路段为网络节点,道路交叉作为节点连线,路段长度作为边的权重,将道路网抽象成有向有权图;然后利用加权网页排序算法计算有向有权图节点的重要度,并利用链接作弊检测的方法修正由道路密度引起的节点重要度异常,得到道路节点的最终重要度排序,从而完成道路网的提取。通过真实路网数据进行实验分析,结果表明,相对基于网络中心性的方法,该算法的提取结果能够更好地保留原始路网的密度差异和整体结构。 相似文献
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考虑到居民地的行政等级、位置特征、面积大小等因素对居民地选取的影响,提出了基于层析分析法的面状居民地自动选取方法。首先对影响居民地重要性的因素标准化;然后采用层次分析法对这些因素构建单个居民地层次结构模型,使这些因素加以关联;在此基础上,计算各因素的权值,并综合评价地图上单个居民地要素的重要性程度;最终利用开方根模型完成居民地的选取。该方法将定性分析和定量分析相结合,综合考虑不同因素对居民地重要性影响程度的差别,使权值分配更科学。试验证明,该方法选取的结果符合选取原则,较好地解决了居民地选取问题。 相似文献
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针对河道带状复杂地形布设控制点困难的问题及高精度的测量要求,本文探讨了一种结合PPK技术的无人机免像控河道测量方法。以DJI Phantom 4 RTK无人机为研究对象,分析了基于PPK的高精度POS辅助空三测量、相机镜头畸变纠正和航线设计等影响航测精度的关键技术,利用UAV-PPK软件对地面基站与无人机POS数据进行事后差分解算,获取高精度POS数据辅助空中三角测量。结合安徽省庄墓河河道治理工程进行试验,结果表明,基于PPK的免像控无人机航测获取了更高精度POS数据且成图精度满足河道1：500大比例尺测图要求。PPK辅助无人机航测提高了复杂地形测绘精度,为后续河道整治工作提供了更加精准的地形数据。 相似文献
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马山松 《测绘与空间地理信息》2014,(8):179-180
主要研究利用GNSS无约束平差控制网数据和三角高程进行跨河高程测量,结合电子水准仪运用常规水准测量的方法测得高差,通过对比三种跨河水准测量,分析GNSS跨河高程测量与三角高程测量数据精度,从而依实际工作环境选择最优的跨河方式。 相似文献
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矢量河网数据的渐进式传输 总被引：2，自引：1，他引：1
提出了一个无几何数据冗余的河网渐进式传输多尺度数据结构。结合目标层次的河流选取和几何细节层次上的曲线化简建立河网多尺度数据结构。基于该数据结构,在Web环境下实现了河网数据的渐进式传输。 相似文献