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地理要素的变化与建设工程行政审批事项密切相关,主要研究面向建设工程行政审批事项的地理要素更新与应用,提出了将建筑本体及其周边地理本体以及由其引起的事件进行关联融合的方法。通过引入4D流本体框架,面向建设工程中建筑规划、建筑产生、建筑持存和建筑消亡4个阶段,设计了建设工程全生命周期时空数据模型,并以建筑本体中的房屋要素为例,开展了地理要素及其对应事件的更新应用研究。研究表明,该模型能够完整记录建筑本体的状态并对其生命周期进行连续性描述,实现了基于建筑本体生命周期的地理本体和要素事件的关联和融合。研究成果对于开展基于事件的地理要素更新、主题分析、专题规划设计等工作具有重要的理论价值和实践意义。 相似文献
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长期以来,建设用地趋势预测均采用静态思想,即假设影响建设用地变化的内外作用力不变,通过统计学模型进行外推。在面对新数据加入时,这种预测思想没有充分利用原预测结果和新数据的关系,需要对模型重新进行解算。针对这一问题,提出了一种在新数据加入的情况下,基于原有预测结果,采用一元线性回归思想,利用最小二乘原理对预测值进行动态修正的预测方法。研究表明,经该方法修正后的结果能够替代重新预测得到的结果。 相似文献
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近年来随着人类的活动日益加剧,水体富营养化问题已经严重威胁到湖泊生态安全。为了快速并准确地获取藻华爆发的范围,本文提出浮游藻类指数线性拟合模型(FAI linear fitting model, FAI-L)。在以往的研究中,NDVI(normalized difference vegetation index)已经广泛应用于藻华的识别中,且采用坡度计算获取NDVI阈值的方法也得到验证,相对于NDVI,FAI对环境条件的改变敏感度较低,且由于FAI增加了短红外波段,能够有效地降低部分大气和薄云的影响,对藻华的识别有较高的精度,但是FAI识别藻华的阈值如何确定的问题没有有效的解决办法。本文通过建立NDVI与FAI的线性拟合方程,利用NDVI阈值确定FAI阈值,能够有效地解决FAI阈值确定问题。通过Landsat8和Sentinel-2的提取结果显示:(1)FAI-L相对于NDVI提取结果在精度上有较大提升。采用该方法对于Landsat8影像的藻华提取精度为97.16%,相对于NDVI的提取精度(91.72%)提高了5.44%。(2)以Sentinel-2数据为基础探究FAI-L的适用性情... 相似文献
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