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81.
分析了福州三山视线控制线规划,采用了基础空间数据和ArcGIS 9.0平台,实现了快速建立数字高程模型与建筑物三维框架模型.  相似文献   
82.
邬江平  石江南 《四川测绘》2007,30(6):268-273
本文结合生产实践讨论了利用GPS辅助数字航空影像进行全数字空中三角测量、数字线划图(DLG)制作、数字高程模型(DEM)制作、数字正射影像(DOM)制作的工艺流程,并对实验区成果的精度进行了初步统计和分析。  相似文献   
83.
DEM Compression Based on Integer Wavelet Transform   总被引:1,自引:0,他引:1  
DEM data is an important component of spatial database in GIS. The data volume is so huge that compression is necessary. Wavelet transform has many advantages and has become a trend in data compression. Considering the simplicity and high efficiency of the compression system, integer wavelet transform is applied to DEM and a simple coding algorithm with high efficiency is introduced. Experiments on a variety of DEM are carried out and some useful rules are presented at the end of this paper.  相似文献   
84.
基于区间树索引的等高线提取算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
重新设计了从高程格网中提取等高线过程中的遍历策略,以保证提取结果具有统一的方向;针对日益增长的高程格网数据量,提出了基于区间树索引来查找等高线起点的算法。  相似文献   
85.
提出了一种基于地形区域分割的分类方法,在影像中利用地形特征数据预先划分出每种地物的分布区域,然后以区域为基本单位对影像进行分类,同时利用DEM数据对影像进行地形校正,减小了同种地物内部由于地形起伏造成的光谱离散的现象。利用湖北西部山区的TM影像和DEM数据的试验证明,利用地形特征数据进行分割的分类方法与仅考虑光谱特征的分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。  相似文献   
86.
一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
数学形态学滤波是从激光雷达数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法,在应用中取得了较好的效果,但也具有一些明显不足。在分析现有方法优劣及城市地形特点的基础上,提出一种应用于城市环境的自适应形态学滤波算法。该方法采用分层识别策略:首先通过分割得到地面主体部分;之后利用正规化高度值寻找其余地面区域;最后估计地物覆盖区域地面点取值。采用三个不同分辨率、不同地形/地物特点的数据集进行了实验,结果表明该方法能有效识别地面和地物点,并解决了窗口尺寸限制、粗差误判等问题。  相似文献   
87.
Arc/Info—Grid模块及其水文模型应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
张山山 《四川测绘》1998,21(1):10-13
利用地理信息系统可以建立流域的数字高程模型,并与grid模块的水文表面分析工具结合,形成直观的流域环境三维显示,再通过计算、统计与分析,即可获取精确的水文因子数据,为进一步水文定量研究及应用提出了一种高效的方法。  相似文献   
88.
基于栅格数字高程模型自动提取黄土地貌沟沿线技术研究   总被引:36,自引:2,他引:34  
闾国年  钱亚东 《地理科学》1998,18(6):567-573
从数字高程模型中提取具有精确定位特征的连续的沟沿线是构建黄土沟壑丘陵地区土壤侵蚀,泥沙搬运和径流过程的空间分布式机理-过程模型的关键技术。本文提出了基于地貌形态学特征的地貌提取技术,在提取具有代表性的黄土丘陵沟壑区山西离石王家沟流域汇流网络的基础上,自动提取了该流域完整的沟沿线,得到了满意的结果。  相似文献   
89.
90.
Artificial neural networks are used to predict the micro‐properties of particle flow code in three dimensions (PFC3D) models needed to reproduce macro‐properties of cylindrical rock samples in uniaxial compression tests. Data for the training and verification of the networks were obtained by running a large number of PFC3D models and observing the resulting macro‐properties. Four artificial networks based on two different architectures were used. The networks used different numbers of input parameters to predict the micro‐properties. Multi‐layer perceptron networks using Young's modulus, Poisson's ratio, uniaxial compressive strength, model particle resolution and the maximum‐to‐minimum particle ratio showed excellent performance in both training and verification. Adding one more variable—namely, minimum particle radius—showed degrading performance. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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