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提出了一种利用MODIS图像提取二类水的经验算法,该算法是利用一类水和二类水在可见光区的表现反射率差别很大,而在近红外波段的表观反射率基本相同的特性来完成的。利用该算法对不同地区的海岸带进行了二类水的提取,并对其结果进行了讨论。 相似文献
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本文从两个准则矩阵——精度准则矩阵与可靠性准则矩阵出发,导出了一种新的测量控制网优化设计方法。利用它不仅能实现同时顾及精度与可靠性的二类优化设计,还可进行以准则矩阵为基础的一类优化设计。另外,这种方法可将一类、二类设计问题同时解决,从而为测量控制网的混合设计开辟了新路。 相似文献
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选择具有“中国油都”之称的大庆市为研究区,对其土地进行遥感调查,拟定了土地利用分类系统.给出了大庆土地利用覆盖的构成数据一览表和土地分类图。分析结果可为类似于大庆一类的工矿型城市土地利用分类提供决策支持。 相似文献
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基于铅垂基线的工业测量理论与方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于“铅垂基线”的工业测量的理论与方法。当工业目标所处环境十分狭小时,可采用基于“铅垂基线”的工业测量方法,以利用电子经纬仪一类测角装置测定待定点位的空间坐标。 相似文献
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美国的土地发展权制度作为农地保护政策中的一项制度创新,近些年来取得了一定的成绩,受到了世界范围内的关注。美国的土地发展权制度分为两类,一类是发展权购买(PDR),另一类是发展权转移(TDR)。同任何一种政策一样,美国的土地发展权政策作为一种典型的农地生态保护的经济补偿机制也并非完美无缺,仍然需要在实践中进一步改革完善。本文在概要评述美国土地发展制度的基础上,简要总结了生态文明建设中经济补偿经济机制的6个主要政策要素,提出利用经济补偿机制保护农地必须要牢牢把握市场、公平和效益的原则,在坚持自愿的前提下,通过经济补偿机制实现资源保护过程中的利益分配公平。 相似文献
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遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息。把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程。并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值。 相似文献
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目前流行日本的“欣赏型地图”分为两在类别,一类是在世界地图册或日本地图册中加入“杂学”内容,另一类则是将昔日的地图与现在的地图合二为一,给人以抚今忆昔的阅读感受。 相似文献
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影响科技查新质量有关问题的探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
科技查新是一项新的科研管理工作,它大致可分为两大类:一类是科研成果评定的查新咨询;另一类是科研开题查新咨询。它具有很强的政策性,法律性和科学性,查新的好坏直接影响到查新结论的准确性和可靠性。文中就影响查新质量的有关问题进行了探讨。 相似文献
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遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息.把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程.并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值. 相似文献
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梯田是人工地貌的一种,在华东、中南、西南等省、区的农业用地,大多属于梯田。常见的梯田,其田面平整,田坎一般位于同名等高线上,以利水土保持,这一类梯田,多数用以种植水稻,我国南方各省、区的梯田,多数属于这一类型的。另一类梯田,田面倾斜不平,只是简单挖掘而成,田坎走向很不规则,一般不位于同名等高线上,这种梯田因为不能保持积水,多数用以种植耐旱作物,在气候比较干燥地区的梯田,多属这一类。前者改变自然地貌的程度较后者要大而且复杂得多,呈明显阶梯状的人工地貌。测图时,均须根据其实地特征和坎高规定予以适当表示。尤其对前一类梯田,必须很好考虑,研究其正确表示方法。 相似文献
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讨论了GPS变形监测网一类和二类优化设计,并与一个具有相同网形的经典平面网进行比较。GPS测量建模和线性化时构成的设计矩阵与网点位置无关。GPS及无水准测量的这一特点使得能够动用数学工具来解决二类设计问题,甚至是一类设计中的某些问题。 相似文献
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本文从新的角度提出了一类在计算机辅助制图情况下具有灵活、通用性的多焦点地图投影方法。介绍了这种方法的原理、给出了若干可满足用户复杂需求的投影公式及其相应的算例。利用本文提出的方法,不仅能够概括或产生大部分现有的变比例尺、多焦点地图投影,而且可以获得更为广泛的结果。 相似文献
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欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为:①利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;②对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;③设置一定的阈值,对步骤②迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。 相似文献