模糊技术在土地适宜性评估中的应用

把模糊技术用于土地适宜性评估，使评估结果更真实，与土地实际状况更吻合，有利于更好地利用有限的土地资源。     

模糊综合评判在土地适宜性评价中应用研究

在十堰市土地利用现状调查的基础上,针对现有坡荒地,通过对制约土地的自然因素和社会经济条件的综合分析,依照土地质量满足对预定用途要求的程度,采用模糊数学的方法,在计算机上完成了坡荒地的宜农、宜林、宜牧、宜园4个适宜类的评价;同时对宜农地进行了更进一步的讨论。     

土地适宜性评价的模糊神经网络模型

基于神经网络来构造模糊系统,建立了土地适宜性评价的模糊神经网络模型;根据神经网络误差反向修正的原理,设计和推导了该模型的学习算法。实验结果表明,该模型应用于土地适宜性评价具有高效、客观、准确等优点。     

农村居民点用地整理适宜性的递阶模糊评价模型

针对目前农村居民点用地整理适宜性评价的多指标性问题,借鉴土地适宜性评价的模糊综合评判方法,提出了一种新的递阶模糊评价方法,并以武汉市黄陂区的部分乡镇为例进行了初步的应用研究,取得了较好的效果。     

宜兴市国土空间开发的城镇建设对比及适宜性评价

本文按照自然资源部对国土空间规划"一张图"的建设及现状评估的要求,对宜兴市的城镇建设适宜性进行评价.基于2017年和2018年的基础性地理国情普查监测数据,对宜兴市公共服务设施、医疗服务设施和义务教育资源进行提取、分析和统计,对比两年的变化趋势,得出宜兴市义务教育资源配置较合理,公共服务设施资源和医疗资源的建设有待进一...     

Comparison of Sensor Fusion Methods for Land Cover Delineations

This study evaluated spaceborne radar and optical data independently and in combination for land use/cover mapping. Improved classification accuracy was obtained when these discrepant data sets were combined, often with the use of radar-derived measures such as texture. One of the three study sites had a merged sensor accuracy improvement of 18 percent over either sensor independently. Four different methods to combine the two sensor types were compared. The highest classification accuracies did not occur in all study sites with the same procedures for sensor integration. Generally, a procedure with a more equal weighting of the number of bands from each sensor was best, such as three of the Principal Components Analysis (PCA) bands from the optical data with radar texture measures.     

A Comparison of Multisensor Integration Methods for Land Cover Classification in the Brazilian Amazon

Many data fusion methods are available, but it is poorly understood which fusion method is suitable for integrating Landsat Thematic Mapper (TM) and radar data for land cover classification. This research explores the integration of Landsat TM and radar images (i.e., ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band) for land cover classification in a moist tropical region of the Brazilian Amazon. Different data fusion methods—principal component analysis (PCA), wavelet-merging technique (Wavelet), high-pass filter resolution-merging (HPF), and normalized multiplication (NMM)—were explored. Land cover classification was conducted with maximum likelihood classification based on different scenarios. This research indicates that individual radar data yield much poorer land cover classifications than TM data, and PALSAR L-band data perform relatively better than RADARSAT-2 C-band data. Compared to the TM data, the Wavelet multisensor fusion improved overall classification by 3.3%-5.7%, HPF performed similarly, but PCA and NMM reduced overall classification accuracy by 5.1%-6.1% and 7.6%-12.7%, respectively. Different polarization options, such as HH and HV, work similarly when used in data fusion. This research underscores the importance of selecting a suitable data fusion method that can preserve spectral fidelity while improving spatial resolution.     

GIS支持下的城市建设用地适宜性评价

重点讨论影响城市建设的因素、城市用地适宜性评价指标体系的选取和确定权重的方法.运用多因素综合评价模型,以昆明市为例,介绍如何利用GIS技术实现城市建设用地适宜性评价.根据评价结果,对今后城市发展用地的选择及生态环境的保护提出建议.     

激光点云粗配准方法实验对比与分析

点云粗配准要为点云精细配准提供良好的初始参数,其精度和效率是当今研究的热点问题.本文基于四组不同的激光点云数据,实现并对比分析了超级四点全等集算法(Super 4 Points Congruent Sets,Super4PCS)、四点全等集算法(4 Points Congruent Sets,4PCS)和基于软件Geo...     

土地生态经济适宜性评价模型研究

从土地生态经济系统的角度,将土地适宜性评价看作是物种的最适生态位与评价单元所提供的现实生态位之间的匹配,从区域、评价单元以及单元之间关系3个层次构建评价指标体系,并引入模糊贴近度分析方法构建土地生态经济适宜性评价模型。以武汉市黄陂区为实例验证了模型的合理性。     

三种开发区土地集约利用评价方法比较分析

BP神经网络是近年来用于开发区土地集约利用评价的新方法,自学习能力强且精度较高。模糊综合评价法和多因素综合评价法是开发区土地集约利用评价的常用方法。本文拟采用上述三种方法对广东省某高新技术产业开发区土地集约利用程度进行评价。通过评价过程和结果的对比分析,探讨三种方法在评价中的优缺点。     

农村土地确权勘测定界中界址点测量方法探讨

界址点测量是土地确权勘测定界的重要工作之一。文中介绍了界址点的不同测量方法,主要包括全站仪坐标测量法、常规GPS-RTK测量法、单基站CORS测量法和网络CORS测量法,并以实例分析了这四种不同测量方法的精度,得出了有益的结论。     

摄影测量中几种特征点提取算法比较

特征点提取技术一直是数字摄影测量和计算机视觉中的研究热点。从兴趣算子的角度研究了摄影测量中几种主流特征点提取算法,并从提取角点数、提取时间等方面,定量地比较和分析了各算法的性能、优缺点,并得出了一定的结论。     

基于GIS和BP神经网络技术的建设用地适宜性评价研究

本文提出了在地理信息系统(GIS)和BP神经网络技术支持下,对建设用地适宜性进行评价的一种新方法。阐述了建设用地适宜性评价的评价原则与体系,并提出了新方法的技术路线。最后以珠海市横琴岛为研究实例,基于GIS平台,利用BP模型,对横琴岛建设用地的适宜性进行了评价。     

三种点云数据平面拟合方法的精度比较与分析

详细地介绍了基于最小二乘法、特征值法及总体最小二乘法的点云数据平面拟合方法。通过Matlab编制其算法程序,对模拟的等精度与不等精度点云仿真数据进行计算,结合算例对比分析了3种方法的点云平面拟合效果。拟合结果表明:3种方法在等精度点云平面拟合中的效果较好,在不等精度点云平面拟合中的效果较差,且特征值法与总体最小二乘法的点云平面拟合精度远高于最小二乘法。     

基于遥感和GIS的土地适宜性评价

以湖北京山县平坝镇为研究区域,将遥感技术和GIS技术相结合,充分发挥遥感在土地信息获取和GIS在数据管理及空间分析方面的优势,探索遥感技术在土地适宜性评价中的应用,从而确定土地对农林业是否适宜及适宜程度,为湖北土地利用规划提供依据。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

随着大型公共设施的普及和人们室内活动的增多,人们对构建室内精细化导航模型的需求日渐迫切。近年来飞速发展的三维激光扫描、摄影测量、计算机视觉等技术,能够快速高效地获取高精度室内点云数据,为室内精细化导航提供丰富的数据源。如何从海量杂乱的点云中提取出可用于室内导航路径规划的室内导航元素如房间、门窗、楼梯、走廊等,成为了研究的热点和难点。因此,从基于点云的室内导航元素提取所面临的问题出发,综述和评价了近年来各种导航元素提取的相关理论和算法,并针对其各自优缺点,提出利用几何方法与统计方法相结合实现室内导航元素检测和导航网络构建的新思路。     

利用点云检测室内导航元素的方法综述

根据建筑物室内墙壁的空间姿态特征, 建立了一种自动绘制室内平面图的点云向量追踪算法。首先截取一定厚度的室内墙体点云并将其投影至水平面, 在投影平面上建立正方形格网, 对投影后的平面点进行分割管理, 并通过八邻域算法对网格内点云进行聚类。然后采用网格重心法对聚类后的点云数据进行抽稀, 并根据邻域内点间距与连线向量夹角大小对抽稀后的点进行追踪排序, 建立追踪方向的向量序列, 结合向量序列中相邻值夹角的突变情况完成不同墙面的点云分割。最后采用最小二乘算法对分割得到的相同墙面点云进行直线拟合, 求取相邻墙体直线的交点, 建立房屋墙体平面投影线段及其空间连接关系, 依序输出墙体投影线段, 完成房屋平面图的绘制并导出DXF格式数据交换文件。通过对某小区建筑物室内扫描数据的分析, 对所提算法进行验证, 结果表明所提算法可准确快速地对室内三维激光扫描点云进行分析处理, 并完成室内建筑物平面图的绘制。     

基于计算智能的土地适宜性评价模型

将计算智能理论引入土地评价领域,构建了一个全新的土地适宜性评价模型。首先基于模糊逻辑和人工神经网络构造了一个模糊神经网络模型,然后采用改进的遗传算法进行训练,能够快速收敛到最优解,对初始的规则库进行修正,形成了一个自学习、自适应的评价系统。     

基于模糊综合评判原理建立制图基本资料选择评价数学模型

本文借助多层次模糊综合评判原理建立了制图基本资料选择评价的数学模型,并给出一个具体实例说明该模型的可行性和精确性。