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11.
本文初步研究了遥感、GIS和制图一体化实用技术方法。对黄土丘陵区和沙漠地区TM数据进行了特征信息分析;给出了分层分类和GIS辅助分类结果;经模糊推理和人机交互修改,将提“纯”的遥感专题数据作为GIS的动态信息源,对GIS进行扩充与更新;最后在GIS支持下分层提取专题图并进行辅助制图。  相似文献   
12.
介绍广西新一代“区 -地 -县”三级气象信息网络系统在拓扑结构、业务软件和运行管理等方面的基本情况 ,总结了建设、运行管理过程中成功经验以及存在的问题 ,指出 :充分利用现有通讯网络资源 ,强化业务软件的开发应用 ,提高网络传输监控管理水平 ,是经济欠发达地区扩展气象信息网络业务能力的重要途径  相似文献   
13.
基于规则知识的空间推理研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
在一般空间推理的基础上 ,提出了空间推理扩展 ,即基于规则知识的空间推理。该方法结合了人工智能的基本原理 ,继承并发展了空间推理的方法学 ,其推理过程建立在空间知识与模型集成的基础上 ,以规则知识为推理控制 ,因而更符合实际 ,具有更大的灵活性。实例验证了本方法的正确性。  相似文献   
14.
通过多源数据融合,将目前GIS中包含的地理信息作为辅助数据,引入到RS图像分析过程中。GIS数据在空间信息、目标属性和目标范围等方面对RS图像分析具有重要的引导作用。  相似文献   
15.
揭示一个基于代数拓扑理论的裂隙网络中物质弥散模型,还给出了应用于网络中的对流扩散的对应性原理的证明。应用拓扑理论给出的框架,使其起了一个数据结构的组织者的作用,由此得到网络中每一个分支上的浓度的解。这个解是在拉普拉斯空间上的解析解。网络中任意点在任何时刻的浓度可以很方便地用数值拉氏反变换求出。  相似文献   
16.
黄河上游径流预报的灰色拓扑方法   总被引:5,自引:6,他引:5  
蓝永超  杨文华 《冰川冻土》1997,19(4):308-311
以龙羊峡水库年平均入库流量预报为例,根据灰色系统理论的建模方法,利用龙羊峡水库入库水量代表站唐乃亥水文站的实测径流资料,建立了一个GM(1,1)拓扑预测模型,用于黄河上游径流的长期预报,并取得了较为满意的结果。  相似文献   
17.
利用案例推理(CBR)方法对雷达图像进行土地利用分类   总被引:14,自引:0,他引:14  
黎夏  叶嘉安  廖其方 《遥感学报》2004,8(3):246-253
提出了基于案例推理 (CBR)的遥感分类的新方法。基于规则的专家系统被用来提高遥感分类的效率。但所涉及的规则可能多达上百或上千条 ,有的问题根本无法用规则来表达。CBR只是根据以往的案例进行推理 ,克服了基于规则的推理方法的不足 ,可以用来解决一些复杂的资源环境问题。利用CBR和模糊数学结合 ,并通过分层随机采样来控制案例在空间上的分布 ,以反映复杂环境所造成的光谱变化 ,由此解决遥感分类中的“同物异谱”现象。实验表明 ,所建立的案例库可以被重复多次使用 ,分类的效果比监督分类和非监督分类要好。  相似文献   
18.
Geography Education: The Glass Is Half Full and It's Getting Fuller   总被引:2,自引:0,他引:2  
This article examines the recent progress of geography education as an academic subfield of geography and as an area of activity in K–12 education. Challenges to both endeavors are described. A restructuring of geography education's research program that focuses on spatial thinking and reasoning and merges applied and theoretical research is proposed.  相似文献   
19.
This paper presents a granular computing approach to spatial classification and prediction of land cover classes using rough set variable precision methods. In particular, it presents an approach to characterizing large spatially clustered data sets to discover knowledge in multi-source supervised classification. The evidential structure of spatial classification is founded on the notions of equivalence relations of rough set theory. It allows expressing spatial concepts in terms of approximation space wherein a decision class can be approximated through the partition of boundary regions. The paper also identifies how approximate reasoning can be introduced by using variable precision rough sets in the context of land cover characterization. The rough set theory is applied to demonstrate an empirical application and the predictive performance is compared with popular baseline machine learning algorithms. A comparison shows that the predictive performance of the rough set rule induction is slightly higher than the decision tree and significantly outperforms the baseline models such as neural network, naïve Bayesian and support vector machine methods.  相似文献   
20.
Abstract

We attempt to describe the role of tessellated models of space within the discipline of Geographic Information Systems (GIS) – a speciality coming largely out of Geography and Land Surveying, where there was a strong need to represent information about the land’s surface within a computer system rather than on the original paper maps. We look at some of the basic operations in GIS, including dynamic and kinetic applications. We examine issues of topology and data structures, and produced a tessellation model that may be widely applied both to traditional “object” and “field” data types. The Part I of this study examined object and field spatial models, the Voronoi extension of objects, and the graphs that express the resulting adjacencies. The required data structures were also briefly described, along with 2D and 3D structures and hierarchical indexing. The importance of graph duality was emphasized. Here, this second paper builds on the structures described in the first, and examines how these may be modified: change may often be associated with either viewpoint or time. Incremental algorithms permit additional point insertion, and applications involving the addition of skeleton points, for map scanning, contour enrichment or watershed delineation and simulation. Dynamic algorithms permit skeleton smoothing, and higher order Voronoi diagram applications, including Sibson interpolation. Kinetic algorithms allow collision detection applications, free-Lagrange flow modeling, and pen movement simulation for map drawing. If desired these methods may be extended to 3D. Based on this framework, it can be argued that tessellation models are fundamental to our understanding and processing of geographical space, and provide a coherent framework for understanding the “space” in which we exist.  相似文献   
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