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基于GDI+的GML可视化模型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了基于GML地理数据的可视化模型设计方法。利用文档对象模型(DOM)对GML进行解析,以及通过对GD I+自身特性的分析,展示了在.NET环境下采用GD I+类库进行可视化模型设计的优良特性,为实现GML数据可视化提供了一个切实可行的方案。 相似文献
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变形监测信息管理系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测. 相似文献
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生态水文研究前沿问题及生态水文观测试验 总被引:4,自引:1,他引:3
自1987年Ingram HAP提出生态水文学概念以来,生态水文学得到了快速的发展。2007年,“生态水文学与环境可持续性”已成为UNESCO/IHP第7阶段计划的主题之一。回顾了生态水文学概念的变迁,综述了有关术语及其科学内涵,简要分析了水循环与生物地球化学循环、水文与生态系统相互作用、水文过程与生命过程耦合、绿水及其生态作用等方面关注的科学问题及其观测研究进展;介绍了黑河流域生态水文学研究的初步认识。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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