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41.
分析了球面Quaternary编码的特点，给出了三角格网方向判断的规则，并对该算法与Bartholdi邻近搜索算法的时间复杂度进行了对比。结果表明，分解算法的平均时间耗时量约是Bartholdi邻近搜索算法的23．66％。 相似文献
42.
43.
已有的道路网匹配方法需要一定的人为干预和控制,仍无法实现匹配自动化,而且对于具有一定尺度差异的数据而言,受不相关道路对象的影响,匹配结果中会存在较多的误匹配。为此,本文提出一种顾及几何特征和拓扑连续性的由粗匹配到精匹配的分层匹配策略。粗匹配阶段,利用短边中位数Hausdorff距离计算匹配对象的相似度,再以道路网弧段端点的近邻分析结果作为匹配阈值,判断匹配对象是否为同名实体;精匹配阶段,将粗匹配阶段评价结果中离散的同名实体构建为完整的道路Stroke,即以追踪的方式剔除误匹配和添加漏匹配。利用宿城区不同尺度的道路网对所提算法进行验证,结果表明,该算法具有较好的匹配效果,能够实现匹配自动化。 相似文献
44.
为了获取滇池湿地的植物类型分布信息,以捞鱼河湿地为示范区,采用分辨率为0.15 m的航摄影像为影像数据源,利用人机交互和面向对象相结合的影像解译方法,实现捞鱼河湿地植物类型分布信息的提取.在植物类型边界提取过程中,发现过高的影像分辨率(≤0.3m)不利于成片具有空间异质性植物类型边界的正常提取,容易出现同一类型过度分割情况.通过邻域降分辨率重采样技术,将影像分辨率降至0.6m时,能有效解决过度分割问题.当分辨率降至更低时,虽然能解决过度分割问题,但会导致地物边界出现不同程度的锯齿而与地物边界不符的后果.研究所应用的基于Feature Extaction模块的植物类型边界提取方法,能有效减少人机交互方法中人工勾绘边界的工作量,在保证分类精度的同时减少人力投入,对航摄影像在大范围湿地植物类型的提取中具有重要借鉴意义. 相似文献
45.
运用ArcGIS软件及空间分析等方法,研究了东北地区234座唐朝渤海国古城遗址分布特征,探讨了古城遗址空间格局与自然条件的关系。通过对234座古城址进行分析,发现唐朝渤海国古城址主要集中在4个集聚区,即图们江?鸭绿江流域集聚区（A）、牡丹江流域集聚区（B）、松花江?辽河流域集聚区（C）、穆棱河流域集聚区（D）。其中图们江?鸭绿江流域集聚区是最主要的遗址分布区,位于研究区的南部,占遗址总量的47.43%。研究区渤海国古代城址呈北疏南密的分布特征,形成明显的“空间组群”格局。在当时的气候环境之下,水热条件等自然因素成为影响城址的主要因素,而政治、经济、军事和交通区位等人文因素则对古城遗址的数量和分布起重要导向作用。 相似文献
46.
47.
针对遥感图像的安全保护问题,文章提出了一种基于DCT-SVD和最近区间量化的鲁棒水印算法,将遥感图像进行分块,选择视觉掩蔽效应好的纹理子块作为嵌入区域,根据混合变换后的系数在各自所属区间上的位置,将系数进行最近区间量化来嵌入水印信息;利用密钥即可实现水印的提取,不需要原始遥感图像参与。实验结果表明,该算法对加噪、滤波、旋转、缩放、随机剪切、JPEG压缩等攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感图像的安全。 相似文献
48.
通过综合各地连阴雨指标因子, 确定了江苏省连阴雨过程的标准, 根据指标体系, 对其时空分布特征进行了分析, 得出江苏省年均连阴雨次数为12.3次, 连阴雨的空间分布存在着明显的北少南多的特征, 可见沿江苏南地区为连阴雨的频发地区。其中从对农作物危害程度来看, 主要是春季连阴雨(3—5月)和秋季连阴雨(9—11月)影响较大, 这两个时段连阴雨过程发生次数较多, 分别为年均3.1和2.7次, 其中春季3月和秋季9月的连阴雨出现次数最多。为了进一步定量评估连阴雨的强度, 我们设计了连阴雨强度指数模型, 对强度指数MLYY进行了分级, 实施了对连阴雨强度的进一步把握, 更好地为决策部门提供了服务。 相似文献
49.
2007年9月下旬中期-10月上旬,晋西北地区出现了过程雨量最大、持续时间最长的秋季连阴雨天气过程,致使气温持续偏低,日照寡缺,地表积水严重,给当地的工农业生产造成严重影响。本文利用2007年9月下旬-10月上旬的气象观测资料,从高低空形势、风场特征、水汽条件等方面对2007年9月26日-10月10日秋季连阴雨进行初步分析发现,2007年我国北方秋季发生长时间的连阴雨与赤道中东太平洋海温有重要关系。2007年秋季北方降水异常型表现出了典型的La Nina的影响。 相似文献
50.
针对高分辨率影像上日光温室的信息提取问题,该文提出了利用支持向量机、最近邻算法结合纹理特征在不同层上分别提取连片日光温室和独栋日光温室的方法。实验表明:纹理特征能提高分类精度,在大尺度的层上,分类精度提升幅度较大,但在小尺度的层上,分类精度提升幅度会比较小;并不是参与运算特征数越多,分类精度越高,多数情况下光谱+纹理组合的分类精度最高;提取连片日光温室的最优方案是支持向量机和光谱+形状+纹理(7像素×7像素),总精度为92.86%,Kappa系数为0.90,而提取独栋日光温室最优方案为SVM和光谱+纹理(11像素×11像素),总精度为88.39%,Kappa系数为0.86。 相似文献