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为研究学前教育资源的空间分布,以深圳市龙岗区普惠性幼儿园为例,从供给需求角度出发,运用传统两步移动搜索法和高斯两步移动搜索法分别计算不同阈值半径下的可达性数值,对龙岗区学前教育资源的配置现状进行分析和评价。研究结果表明:龙岗区学前教育资源配置存在明显的空间差异,高值区域呈现多中心结构,以各商业文化中心为核心向周边扩散;低值区域分布在龙岗区的西北方向、东南方向以及城市边缘地区;高斯型两步移动搜索法能准确地体现距离因素对可达性的影响,对空间可达性反映更加真实、客观。研究成果可为深圳市龙岗区学前教育设施合理布局提供科学依据。 相似文献
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地名匹配是地理信息检索、多源地理空间数据集成及更新中的关键技术问题。本文根据规范汉语地名构词特点,依据地名通名与地名类型的关系,建立规范地名通名语义知识库,并将由其提供的地名语义作为地名相似度匹配的重要指标。针对基于字面和空间数据的地名匹配方法存在的不足,面向规范地名提出一种综合了地名专名字面相似度和地名通名语义相似度两种因素的复合相似度匹配算法模型。该模型模拟人的认知习惯,根据通名语义相似度程度,通过单调函数关系动态设置专名和通名相似度各自的权重值,利用动态加权方法求得复合地名相似度指标。在上述模型基础上,本文提出了汉语地名匹配策略和流程,利用通名蕴含的语义增强汉语地名匹配算法的理论基础和完备性,提高了地名匹配算法准确率。实验结果表明该模型符合认知习惯,验证了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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基于Delaunay三角网的河流中线提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于水系自动综合中河系数据模型建立的复杂性,利用ArcObject提供的组件在双线河和狭长湖泊间构建约束的Delaunay三角网,继而提取其骨架线,从而得到双线河和狭长湖泊的中轴线,之后进行拓扑关系的保持,有效地简化了水系数据模型的建立,为后续的空间分析打下基础。 相似文献
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地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克（3D Douglas-Peucker,3D DP）算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。 相似文献
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LiDAR技术能够提供高分辨率DEM数据,可用于准确提取流域水系网络信息。研究中针对LiDAR系统提供的高精度DEM数据中存在的噪声,提出采用各向异性扩散滤波算法进行噪声平滑,与常用的DEM滤波算法比较,该方法既能有效去除噪声,同时又能保留高梯度的地形信息。在DEM噪声去除的基础上,采用基于局部地形曲面几何分析的Peuker&Douglas算法初步提取水系网络原型,进一步利用改进的基于坡面流物理模拟分析的加权D8算法提取水系网络,构建了基于LiDAR数据水系网络提取的技术流程。通过鹤壁市某小流域的LiDAR数据水系网络提取试验证明了该方法准确提取水系网络的有效性。 相似文献
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