基于DEM划分流域河网坡岸带汇水区的方法研究

基于DEM提取流域河网、生成子流域的理论方法研究已经有了一定的进展,并得到了广泛应用.在DEM生成河网的过程中形成的网格流向矩阵和网格累积矩阵能够充分揭示流域网格单元的水流方向特征和汇水面积特征,利用这些特征关系能够对流域进行更进一步的划分,更好地满足实际需要.本文在DEM提取流域河网的基础上,结合网格流向矩阵,精确解...     

基于GIS和SWMM的城市局部区域雨洪模型构建方法研究

结合GIS和SWMM技术,利用城市大比例尺地形图、地下管网、高精度DEM、地表覆盖等数据,研究城市局部范围雨洪模型的构建方法。以南京某居住小区为实验区,阐述了基于DEM自动划分并依据建筑物进行人工修正实现子汇水区划分、管网模型概化以及利用GIS获取模型所需计算参数的方法。实验表明,所提方法的模拟积涝结果与实际调查情况基本一致,对城市局部区域防治暴雨积涝灾害具有参考作用。     

大湄公河次区域宏观地貌形态类型划分研究

本文基于ArcMap数据处理和分析平台,以90m分辨率的SRTM-4 DEM为数据源,对大湄公河次区域GMS的宏观地貌形态类型进行定性和定量分析。参考坡度分类标准和《1∶400万中国及其毗邻地区地貌图》地貌形态类型划分的海拔高度和地势起伏度标准,结合GMS东南亚5国和中国2省的特殊地貌形态,采用海拔高度和地势起伏度组合的阈值划分方法,生成包含7种地貌形态类型的分类图。结果显示:海拔1900m以下的地貌类型所占比例最大;GMS以山地地貌为主。     

利用高精度DEM绘制平原地区1∶10000地形图等高线的方法研究——以安徽宿州为例

随着高精度机载LiDAR点云数据的快速大量获取,高精度DEM的生产效率大大提高。在丘陵、山区、高山区利用高精度DEM自动生成等高线的精度及效率已被认可并广泛应用,但在平原地区目前仍未有较好的解决方案。本文提出一种平原地区利用分级渲染的高精度DEM人工绘制等高线的技术方法,实验表明,该方法勾绘的等高线能宏观、美观地反映区域地形地貌特点,精度符合要求,作业效率高,可为等高线生产更新提供一定的借鉴和参考。     

江苏沿海地区城市腹地划分研究

总结了国内外已有的对城市腹地划分方法的相关研究,选择了适合江苏沿海地区的城市腹地划分理论方法。并基于公路可达性,运用GIS软件综合数学模型和空间分析方法组建了GIS平台下的城市腹地划分技术方法。考虑到旧的断裂点公式存在的缺陷,进行修改创新,以基于公路网的两城市之间最短通行时间来取代城市的综合实力;使用SPSS软件的因子分析法计算江苏省各地级市的综合实力。最后,对江苏沿海地区的城市腹地进行划分,为区域城镇体系规划以及重大基础设施布局提供参考。     

坡度分级对地面坡谱的影响研究

地面坡度是最重要的地形定量指标之一,建立科学合理的地面坡度分级体系对坡度进行科学研究具有重要的意义。总结了近些年在坡度分级研究方面的已有成果,利用高精度1∶10000 DEM数据为信息源,提取了不同分级的坡谱,研究了不同分级方法及等差分级的不同级差对地面坡谱的影响。结果表明:不同的坡度分级法可以获得不同的地面坡谱表达;自定义分级法得到的坡谱对具体的应用有实际指导意义,模式分级法可以更好地表达地表形态;3°等差分级的坡谱在实际研究中更具适用性。     

城市统一空间基础网格划分

城市是由多种自然要素和人文要素综合组成的复杂地理实体,基础网格划分是城市网格化管理的一项关键工作,直接影响着城市管理效果。通过对现有城管网格和其他职能部门网格的分析,探讨了城市统一空间基础网格建立的必要性,给出了基础网格的划分理论,设计了基础网格的划分原则。     

DEM子集划分对地形信息量计算的影响研究

针对子集区域划分方案对DEM地形信息量计算的不确定性影响问题,提出了一种基于最大熵定理的子集划分算法。新算法较好地避免了人为指定分级标准带来的DEM信息熵计算的主观性与随意性,为实现DEM地形信息量的有效评价提供了客观的理论依据。     

大湄公河次区域宏观地貌形态类型划分研究

本文基于ArcMap数据处理和分析平台,以90m分辨率的SRTM-4 DEM为数据源,对大湄公河次区域GMS的宏观地貌形态类型进行定性和定量分析。参考坡度分类标准和《1∶400万中国及其毗邻地区地貌图》地貌形态类型划分的海拔高度和地势起伏度标准,结合GMS东南亚5国和中国2省的特殊地貌形态,采用海拔高度和地势起伏度组合的阈值划分方法,生成包含7种地貌形态类型的分类图。结果显示:海拔1900m以下的地貌类型所占比例最大;GMS以山地地貌为主。     

基于排水管网中心城区小流域划分方法研究

流域边界提取是流域精细化管理和分析的基础,由于平原河网区域地势平坦,地形的起伏较小,很难按照基于数字高程模型(DEM)提取流域边界。针对此技术问题,在梳理平原河网水系的基础上,提出利用排水管网的汇水特性辅助划分平原区小流域,可以解决平原区流域划分困难的问题,生成的小流域与实际情况比较接近。将此方法应用于北京市中心城区的小流域划分工作中,取得了较好的效果,为平原区流域划分提供了一个有效途径。     

基于分形的数字水系集水面积阈值确定研究

集水面积阈值的确定是基于数字高程模型提取水系过程中的关键环节,但目前集水面积阈值的确定存在着随意性和主观性.本文引入分维数量化集水面积阈值对水系提取的影响.研究表明,在给定标度区间内集水面积阈值和分维数存在着良好的回归关系.二者的拟合方程可用来进行集水面积阈值的合理确定和水系的准确提取.     

一种基于MapGIS区明码文件的快速分类赋色方法

通过分析MapGIS区明码文件结构,提出一种利用Excel的VLOOKUP函数,批量修改明码文件区颜色参数,并结合VBA编程语言快速实现区块分类赋色的方法。文中方法能够较好地解决MapGIS拓扑重建随机赋色的问题,在一定程度上既简化了图件分类符号化的步骤,又保证了图形数据的正确性。     

约束条件下露天矿精细DEM的建模方法研究

针对露天矿复杂的地形特征,提出无编码约束条件下的露天矿精细DEM建模方法,利用该方法在CAD软件中实现了露天矿精细DEM的建立与三维显示,验证了模型的正确性。该模型可用于露天矿采剥量计算、矿岩量分类计算、矿区三维浏览、以及矿区时空数据库的建立等。     

引导型专题数据分级处理研究

通过对已有的数据分级模型及分级模式进行分析,提出引导型专题数据分级处理流程.首先运用分级数确定模型给出分级数,再利用“秩和比法十熵值法”对系统中各个分级模型的分级结果进行评价,最后以向用户推荐分级数和分级模型的形式辅助用户选择合适的分级处理模型.结合实例,对引导型专题数据分级处理过程及关键步骤进行详细说明,并通过原型系统显示实例结果.结果表明,此数据分级处理模式能让普通用户快速准确地进行数据处理.     

栅格DEM微地形分类的BP神经网络法

栅格DEM微地形分类是数字地形精细化应用的基础,基于规则化知识的栅格DEM微地形分类方法存在自动化程度低、分类残缺等问题。本文利用BP神经网络的优势构建了栅格DEM微地形分类的人工智能方法与实现途径。以山体部位分类为微地形分类典型样例进行试验验证与分析,试验结果表明,栅格DEM微地形分类的BP神经网络法较已有的地形因子叠加分析方法存在明显优势,不仅在流程上可避免烦琐的数据叠加分析过程,而且分类结果的完整性和错分率都得到有效改善;在山体部位分出的6种微地形中,冲积地对该方法适应性最强,准确率为100%,背坡的适应性最弱准确率为89.23%。     

Remote sensing mapping of macroalgal farms by modifying thresholds in the classification tree

Remote sensing is the main approach to map aquatic vegetation, and classification tree (CT) is superior to various classification methods. Based on previous studies, modified CT can be developed from traditional CT by adjusting the thresholds based on the statistical relationship between spectral features to classify different images without ground-truth data. However, no studies have yet employed this method to resolve marine vegetation. In this study, three Gao-Fen 1 satellite images obtained on 30 January 2014, 5 November 2014 and 21 January 2015 were selected, and two features were then employed to extract macroalgae farms. Results show that the overall accuracies of traditional CTs for three images are 92.0, 94.2 and 93.9%, respectively, whereas those of the two corresponding modified CTs for images obtained on 21 January 2015 and 5 November 2014 are 93.1 and 89.5%, respectively. This indicates modified CTs can map macroalgae with multi-date imagery and monitor their spatiotemporal distribution in coastal environments.     

卷积神经网络在大规模图像分类中的应用

针对大规模无序图像分类处理中成对图像的匹配和几何验证的计算量大的问题,该文通过研究和学习机器学习及图像识别领域先进的方法,提出了一种基于孪生神经网络的大规模图像有序化方法。该算法主要是:通过抽取已训练好的VGG19的网络模型的卷积层作为图像的特征,将提出的特征分别加权后,连接起来,再次卷积和池化,利用响应函数判定图像之间连通性,实现对输入图像对连通性判定。经实验证明,该算法可有效地识别具有场景重叠的图像对,效率和精度上也有所提高,无须执行详尽的推定匹配和几何验证,适用于运动恢复结构,图像连接等各种场景。     

利用SRTM-DEM和TM数据提取平原山地信息的研究

研究表明,基于SRTM-DEM派生的坡度模型进行平原、山地的自动提取具有很大的实效性,但坡度分级方法的选择及阈值的设定对提取结果具有较大影响;在此基础上,对区域植被、土壤、水文、地质等多地理要素信息及制图综合知识的综合运用,可大大提高基于知识的遥感专家修正精度;二者结合,初步实现了基于SRTM-DEM与遥感的平原、山地自动半自动提取,改进了传统手工和野外调查为主的提取方法,实现了地貌信息的数字化、定位化及定量化,为全国1∶100万数字地貌信息提取与集成奠定了基础。