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大数据智能时代地图学课程内容改革探索 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应当前智能时代大数据的特点和地图应用的发展,本文结合当前地图学课程内容设置现状,分析在大数据时代地图学教学的特点,多源地理信息的参考体系差异、多维度地理信息高效可视化、多尺度表达的灵性化、地图用户需求的多样化等对地图学教学提出的新要求,在此基础上,结合地图学课程教学的理论与实践目标,提出在地图数学基础、地图可视化技术、地图综合和地图分析等进行课程教学内容改革的主要思路,增设新型坐标系知识、多维动态可视化技术、地图应需综合的多尺度表达方法、全息地图理论等主要知识点,并给出了课程实验教学改革的设计。 相似文献
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自然资源督察工作中,为确定目标区域是否存在土地利用违法行为,需要利用ArcGIS软件对目标区域和地类图斑数据进行空间计算、汇总统计等套合工作,为督察工作实施提供数据支撑。目前,人工套合存在制作成本高、工作量大、准确性低、数据命名存储格式不一致等问题。为此,本文基于Python实现了地类图斑自动套合的方法,该方法可以自动完成目标区域与地类图斑的空间计算、字段计算、Excel导出,以及生成数据透视表等工作,极大地减小了技术人员的工作量,有效缩短了督察工作的数据准备时间,对提高自然资源督察工作的效率具有实践意义。 相似文献
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针对特战实训演练中大比例尺军事地形图数据不足、现势性较差的问题,从特战用图需求出发,基于众源地理数据提出了一种快速、高效、经济、准确的大比例尺军事地形图测制方法。首先,介绍了众源地理数据的概念和特点,研究了众源地理数据的来源和获取方法。然后,在顾及军事地形图与民用地形图之间制图表达的差异后,设计了利用众源地理数据绘制大比例尺军事地形图的工艺流程。最后,基于ArcMap,绘制了某地1∶1万军事地形图并进行实验验证和精度分析。实验结果表明,该方法既可有效提高作业效率,又能满足成图精度要求,可为军事教学训练、指挥员用图决策提供重要参考。 相似文献
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针对现有的商业地理信息系统平台难以灵活整合多源影像数据融合使用的问题,深入研究Cesium平台下多种数据源的空间参考差异和瓦片组织规则,针对不同空间参考的瓦片数据源进行混搭设计,提出基于Cesium的多源本地瓦片数据静态和动态加载方案。实验结果表明,单一瓦片数据源加载方案、静态和动态多源瓦片混搭方案的展示效果较好;静态瓦片混搭方案在加载不同空间参考瓦片数据时容易造成变形;动态多源、多空间参考瓦片混搭方案能有效克服变形问题且展示效果佳。本文实现了在开源GIS平台下的多源影像数据的融合使用,为地理信息系统与遥感类项目应用提供了一个低成本、高灵活性的解决方案,具有较为明显的实际应用价值。 相似文献
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Alberto Bosino Paolo Giordani Geraldine Quénéhervé Michael Maerker 《地球表面变化过程与地形》2020,45(12):3025-3041
Soil erosion is one of the most important environmental problems distributed worldwide. In the last decades, numerous studies have been published on the assessment of soil erosion and the related processes and forms using empirical, conceptual and physically based models. For the prediction of the spatial distribution, more and more sophisticated stochastic modelling approaches have been proposed – especially on smaller spatial scales such as river basins. In this work, we apply a maximum entropy model (MaxEnt) to evaluate badlands (calanchi) and rill–interrill (sheet erosion) areas in the Oltrepo Pavese (Northern Apennines, Italy). The aim of the work is to assess the important environmental predictors that influence calanchi and rill–interrill erosion at the regional scale. We used 13 topographic parameters derived from a 12 m digital elevation model (TanDEM-X) and data on the lithology and land use. Additional information about the vegetation is introduced through the normalized difference vegetation index based on remotely sensed data (ASTER images). The results are presented in the form of susceptibility maps showing the spatial distribution of the occurrence probability for calanchi and rill–interrill erosion. For the validation of the MaxEnt model results, a support vector machine approach was applied. The models show reliable results and highlight several locations of the study area that are potentially prone to future soil erosion. Thus, coping and mitigation strategies may be developed to prevent or fight the soil erosion phenomenon under consideration. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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