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21.
初始涡的结构与尺度对涡旋自组织影响的研究   总被引：5，自引：2，他引：5  
在涡旋自组织动力学的框架内,实施了9组积分时间为72 h的试验,分析初始涡廓线与初始涡尺度对多涡自组织的作用。试验的初始场上,存在着12个大小不等的β和γ中尺度的涡。若初始涡廓线为高斯型,则这些涡不能自组织形成一个α中尺度的涡;若初始涡廓线为双正弦型、抛物线型或压缩型,则这个α中尺度的涡可以形成。此外,涡廓线不同,三涡流型出现的时间迟早不一,较大尺度α中尺度涡出现的时间也迟早不一。同时,初始涡的半径大小也是影响自组织过程成败的一个重要因素。  相似文献   
22.
 标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割   总被引：4，自引：0，他引：4  
传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。  相似文献   
23.
介绍了ArcObjects处理空间数据的相关层次结构,在动态分段思想的基础上设计了公路分段数据存储结构,提出了公路分段数据处理过程中的组织方法,并对数据合并方法进行了改进,最后设计出了数据生产过程模型和相应的数据生产软件。  相似文献   
24.
数字地图合并的平差原理与方法   总被引：2，自引：0，他引：2  
提出了一种基于最小二乘平差的数字地图合并方法，采用平差原理以求得实体调整合并后的空间位置。实验表明，与其他方法相比，该方法具有较高的精度，且较好地保持了原有实体的特征。  相似文献   
25.
面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。  相似文献   
26.
地图综合的本质是一种空间相似变换,制图者在相似原则的指导下实施概括,读图者从包含相似性的地图中形成心象地图、重构现实世界。因此,多尺度地图空间中的相似关系研究非常重要。然而,由于相似的可计算性差,且其计算的目的在于揭示更深层次的信息,地图综合中相似关系尤其是语义相似关系的研究相对较少。针对这一问题,本文以语义功能区约束下的大比例尺街区式居民地合并（1∶1750至1∶4000）为例,基于匹配距离模型计算建筑物合并中的语义相似度,得到语义相似度在关键比例尺节点的值,并对结果进行分析、评价。试验表明,语义功能区约束下的建筑物合并符合读图者的地图认知需求,本文所述方法有助于地图更好地发挥信息传输载体的作用。  相似文献   
27.
针对调整图边线与容差内的参考图边线不一致的问题,提出了一种保持参考图位置不变的图形边线捕捉调整方法。该方法依据参考边的结点位置,在调整边上插入附加结点,并将调整边上的原有结点和附加结点捕捉到容差内的参考边,最后通过结点次序调整消除结点捕捉引起的线自相交错误。实验表明,该方法消除了调整图边线与参考图边线之间容差内的不一致,并且改正后的调整图边线无自相交问题。  相似文献   
28.
基于概率的地图实体匹配方法   总被引：5，自引：1，他引：4  
数字地图合并是通过同名实体匹配和合并变换技术,调整相关地物实体的几何、属性等差异,实现同一地区不同来源地图数据的集成和融合。其中同名实体匹配是极为重要的第一步,也是一个存在大量不确定性的过程,匹配阈值的选取、实体非一对一的匹配关系是匹配中的关键难题,匹配效果不佳或出现错误匹配直接影响着后续合并结果的正确性。本文提出一种基于概率理论的匹配模型,该模型融合多种匹配指标,通过计算实体匹配概率大小来确定匹配实体。该方法避免了匹配指标精确阈值的选取,并且能够有效地解决匹配中非一对一的情况。  相似文献   
29.
针对目前地图合并技术的同名实体匹配中线实体(以道路为例)研究的不足,文章基于密度插值和DEM分析,提出一种针对线实体进行全局匹配的方法:采用积分的思想将核密度估计方法扩展应用于线实体密度计算,通过提取其密度谷脊线,将其应用于地图合并技术领域中的线实体匹配研究主题,指导相似度指标阈值的选取,并取得了较好的效果,为实现同一地区不同来源或不同比例尺(主要是相近比例尺)地图数据合并及数据库集成提供了参考。  相似文献   
30.
为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。  相似文献   
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