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地图综合是当前国际GIS和制图学领域的一个难题。化简是地图综合的一个基本操作算子,线要素是地图综合操作的主要对象,该文主要研究地图线要素的化简问题。首先,从算法的适用范围、阈值设置等方面分析了现有算法的优点,重点阐述了一种常用的弧比弦算法,并指出了其在化简过程中存在的不足。然后,基于地图曲线的空间认知特征,提出了一种改进弧比弦算法。该算法能够更好地保持曲线的特征点和曲线的几何形态,避免阈值的设置问题。在算法评价上,采用3种定量评价指标,即:偏移平均值、偏移量中值和面积变形值,对改进的弧比弦算法与现有经典算法进行了比较分析。最后,通过算例分析验证了该算法的可行性、有效性和健壮性。 相似文献
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针对居民地地图形状化简的一个方面——建筑物多边形的化简,通过对综合规则的研究和居民地几何特征的剖析,提出一种与比例尺相关的切割实现建筑物多边形化简的方法,在Visual Basic6.0环境下实现了该算法,试验结果表明此方法在保持街区的形态特征上效果较好。 相似文献
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针对传统的点云简化算法导致特征区域容易丢失的问题,提出了一种新的基于特征约束的点云简化的算法。首先对散乱点云用KD—TREE建立起空间拓扑关系,在此基础上建立起单个点的K-邻域。然后对K-邻域内建立起最小二乘平面,设定合理的阈值来度量数据点的重要性。依据特征点的分布估算每个点的简化距离阈值,以此为基础对每个点进行自适应简化。实验证明该算法能满足在点云数据简化过程中检测并保留特征点的要求。 相似文献
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实景三维中国建设应满足自然资源管理与社会经济发展需求,因此需要对基础地理信息产品进行实体化改造,三维模型单体化正是实体化改造的关键环节。本文提出了一种基于CityGML的三维模型单体化方法,首先根据地物实体轮廓的二维矢量面提供的顶点坐标及高程信息,构造墙面、屋顶等多边形平面组成地物的简单三维表达,然后配合渲染到纹理技术(RTT)进行纹理贴图,基于CityGML为每个二维矢量面对应的地物重构出有语义、有LOD层级的三维模型。该方法能够高效地实现三维模型单体化,且成果模型容量小,可满足各种实景三维应用需求。 相似文献
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轨迹线数据实施化简处理对于缓解数据存储、传输压力以及后期的分析可视化效率具有重要意义。常规方法(如Douglas-Peucker算法)主要考虑线目标的几何形态结构,直接应用到轨迹线化简中容易丢失移动物体的运动状态特征。本研究从保持轨迹线隐含速度特征出发,提出了一种基于移动速度相似性原则的轨迹线层次化剖分与分区化简处理方法。首先,以相邻轨迹点构成的直线段为基本单元,在拓扑连接关系约束下基于速度指标对轨迹直线段进行层次化聚类,并将聚类结果组织为层次树结构;然后,以建立的层次树结构为约束条件对原始轨迹线实施分区处理,使得同一区域内轨迹线片段的中间点距首尾基准线的最大时间同步偏移距离小于设定的阈值;最后,依次连接各分区轨迹线片段首尾点导出化简结果。采用真实的车辆轨迹线作为试验数据,通过与其他多种方法进行对比分析验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
79.
《The Cartographic journal》2013,50(1):8-18
AbstractWe explore visual map abstraction for the generation of stylized renderings of 2D map data. We employ techniques that are centred around the concept of shape simplification and graph layout and that allow iterative abstraction of 2D maps. We use data from publicly available sources and show how we can iteratively generate aesthetic renditions of these maps. These renditions do not have the goal to allow for navigation tasks, but instead show the map data in a distorted manner. The techniques used to create these images apply simplification, abstraction/generalisation, and displacement operations to the map elements in varying orders and add stylistic shading to produce aesthetic renditions for print or electronic displays. The degree of abstraction/generalisation can be individually chosen and determines the characteristics of the distorted map: whether components retain their shape, degenerate, or are processed in a manner that the abstraction becomes the focus of the image rather than the underlying map data. The renditions can be further personalized by choosing shading and colours for this shading. Together, the presented techniques allow for playful and creative exploration of aesthetic renditions of 2D map data. 相似文献
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Gaurav Sinha Warit Silavisesrith 《International journal of geographical information science》2013,27(5):899-922
Environmental simulation models need automated geographic data reduction methods to optimize the use of high-resolution data in complex environmental models. Advanced map generalization methods have been developed for multiscale geographic data representation. In the case of map generalization, positional, geometric and topological constraints are focused on to improve map legibility and communication of geographic semantics. In the context of environmental modelling, in addition to the spatial criteria, domain criteria and constraints also need to be considered. Currently, due to the absence of domain-specific generalization methods, modellers resort to ad hoc methods of manual digitization or use cartographic methods available in off-the-shelf software. Such manual methods are not feasible solutions when large data sets are to be processed, thus limiting modellers to the single-scale representations. Automated map generalization methods can rarely be used with confidence because simplified data sets may violate domain semantics and may also result in suboptimal model performance. For best modelling results, it is necessary to prioritize domain criteria and constraints during data generalization. Modellers should also be able to automate the generalization techniques and explore the trade-off between model efficiency and model simulation quality for alternative versions of input geographic data at different geographic scales. Based on our long-term research with experts in the analytic element method of groundwater modelling, we developed the multicriteria generalization (MCG) framework as a constraint-based approach to automated geographic data reduction. The MCG framework is based on the spatial multicriteria decision-making paradigm since multiscale data modelling is too complex to be fully automated and should be driven by modellers at each stage. Apart from a detailed discussion of the theoretical aspects of the MCG framework, we discuss two groundwater data modelling experiments that demonstrate how MCG is not just a framework for automated data reduction, but an approach for systematically exploring model performance at multiple geographic scales. Experimental results clearly indicate the benefits of MCG-based data reduction and encourage us to continue expanding the scope of and implement MCG for multiple application domains. 相似文献