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51.
周立涛 《南京气象学院学报》2004,27(1):128-130
弱逼近元在完备格中有许多重要的性质,对于刻划连续格、完全分配格起着重要的作用。在Domain中引入弱逼近元的概念,研究了弱逼近元的一个重要性质,从而得到连续Domain的一个充要条件。最后,以Scott开滤子为基础,得到了连续Domain的一个刻划定理。 相似文献
52.
53.
54.
基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究 总被引:44,自引:0,他引:44
综合自上而下的系统动力学模型和自下而上的元胞自动机模型, 从宏观用地总量需求和微观土地供给相平衡的角度, 充分利用系统动力学模型在情景模拟和宏观驱动因素反映上的优势与元胞自动机模型在微观土地利用空间格局反映上的优势, 发展了土地利用情景变化动力学LUSD (Land Use Scenarios Dynamics model)模型. 利用该模型对中国北方13省未来20年土地利用变化的情景模拟结果表明, 由于LUSD模型充分利用了系统动力学模型和元胞自动机模型的特点和优势, 同时考虑了土地利用系统宏观驱动因素复杂性和微观格局演化复杂性的特征, 因而提高了当前土地利用情景模型的可靠性, 这将在一定程度上为理解土地利用系统的复杂驱动行为, 评估脆弱生态区土地系统变化的潜在生态效应提供帮助. 同时, LUSD模型的情景模拟结果也表明, 农牧交错带地区是中国北方未来20年土地利用变化比较明显的地区, 而耕地和城镇用地则是该区域内变化最为显著的两种用地类型. 相似文献
55.
在城镇化发展水平及土地开发评价的基础上,评价待扩张区域土地转变潜力分值,基于最大转变潜力分值,提出一种有别于传统元胞自动机模拟城市扩张的新方法。该方法与传统元胞自动机模拟城市扩张相比在迭代方式上存在不同,它克服了传统元胞自动机因阈值设置不同而导致结果不确定的难题。分别将该方法与传统元胞自动机模型应用于武汉主城区,模拟了其2003年到2013年的城市扩张情况,最后,将模拟结果与实际土地利用现状图进行对比发现改进后的新方法在模拟精度上大大提高。 相似文献
56.
针对地面三维激光扫描仪扫描过程中产生混合像元的问题,通过对混合像元产生原理和相关特性的分析,提出了一种用于探测和剔除混合像元的算法,并且编制相应的计算机程序予以实现。同时以球体作为实验扫描对象,用混合像元剔除算法对扫描过程中产生的混合像元予以剔除,并比较了混合像元剔除前后点云拟合模型与实际物体在尺寸上及拟合精度的差异,从而验证了该算法的有效性和实用性。混合像元探测与剔除算法可以为后期进行的点云配准、特征提取和曲面建模等工作提供更精确的点云。 相似文献
57.
基于时序NDVI的昭觉植被覆盖度变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
归一化植被指数(NDVI)能精确地反映植被绿度、光合作用强度,在一定程度上反映着植被的演化信息,是评价生态环境状况的重要指标之一。本文利用Landsat TM数据分别对昭觉地区2009年和2014年的NDVI进行计算,并分别利用均值法、像元二分模型及NDVI差值植被指数对研究区域植被覆盖变化进行定量分析,结果表明:昭觉县NDVI均值上升了11.6%,植被覆盖度中极度改善的面积比例约占38%,昭觉县整体NDVI植被覆盖度显著提高,并对其变化原因进行简要分析,为生态环境建设提供决策依据。 相似文献
58.
元胞自动机结构简单且具备模拟复杂系统的能力,已被广泛应用于大气、流体力学、地球物理等领域。然而,现有元胞自动机以欧氏空间为约束进行地球系统过程模拟,忽略了地球重力等天然约束,导致计算过程中元胞状态的传递方向与真实运动的趋势方向不相符,一定程度上扭曲了最终的模拟结果。本文提出了地球系统元胞自动机这一概念,并从元胞表达及构建、邻居模型等方面设计了基于SDOG-ESSG格网的地球系统元胞自动机框架。由于演化规则取决于不同的应用,因此本文进一步以地壳的热传递为例,通过对热力学方程离散化设计了相应的演化规则。最后,借助公开的数据源开展了地壳热传递元胞自动机模拟的初步试验,并与一定区域下的数值模拟结果展开了比对。试验表明,与数值模拟方法相比,本文方法的模拟结果相对误差控制在27%以内,具备一定程度的可行性,可作为地球系统过程模拟的一种新思路。 相似文献
59.
60.
结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合 总被引:4,自引:2,他引:2
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。 相似文献