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地图目标局部分形描述的元分维模型的实现 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于分形理论的元分维模型,可以用于描述地图目标的局部形态特征变化,为地图目标的进一步分析应用提供了一个新的思路。 相似文献
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GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L2优化估计方法(ML2),通过选取合适的窗口建立L2优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML2方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。 相似文献
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在地图水系自动综合中河流选取需要建立对不同河流重要性程度的有效判别。由于河流汇水区域直接反映河流的作用空间,因而其面积大小成为关键性的量化指标。目前基于河流的汇水区域自动提取方法主要从河流单一要素出发,按“空间均衡竞争”思想平分河流之间的区域,由于未考虑地形因素使得提取的汇水区域往往存在偏差,而传统基于DEM的汇水区域提取虽然考虑了地形,但没有与河流目标建立显性的对应关系。河流是一种天然的沟谷地性线,与山脊线具有对生互补的空间耦合关系,本文提出了一种等高线簇与河网双要素协同的河流汇水区域提取方法,该方法对河流与等高线的目标集合构建约束Delaunay三角网(CD-TIN)并将三角形分类,对不同类型的三角形分别采用骨架线提取规则与梯度向量引导的分水线搜索规则提取分水线段,连接形成网络结构并依此计算各河段的汇水区域。实验结果表明,本算法能更准确地提取河流汇水区域,从而为河流综合选取提供有效支持。 相似文献
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地理空间分析与制图的数据整合策略和方法 总被引:1,自引:1,他引:1
地理信息系统(GIS)的地学分析与计算机地图制图(CAC)是地理空间数据应用不可分割的两个方面。但GIS与CAC在地理空间数据的需求上存在冲突,导致两者间数据无法充分共享,直接造成数据的重复采集和浪费。本文从数据、软件系统和地图符号库的综合实施方案出发,初步探讨了地理空间数据整合的策略与方法。研究结果表明,基于辅助线的传统整合方法极大地增加了地理数据建库与更新的难度,而将人工智能技术、专家系统与主制图型或者主分析型数据方案结合起来,才有助于实现GIS与CAC在数据及系统功能上的真正融合。 相似文献
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基于地图目标在空间形态上存在的内部差异性和邻近趋同性,在其分形分析中引入了元分维模型的思想。该模型是对传统分形分析的方法扩展,在其建立过程中滑动窗口决定着空间单元的局部影响范围,因此该窗口尺寸成为元分维模型构建的重要参数之一。在前期基于地图目标元分维模型的研究中,滑动窗口大小主要通过人为判断选取,没有考虑地图目标本身的形态结构特点,缺乏科学的定量化指标判定原则,因此存在随意性和执行效率低等问题。本文以地图线目标的元分维模型,即元分维曲线为主要研究对象,通过对其分维扩展的尺度分析,在倒置的Logistic模型函数拟合的基础上提出了一种自动确定滑动窗口尺寸的定量方法,并将该方法应用到对长江河道形态特征的分析研究中,验证了其可行性和合理性。 相似文献
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正在数字地图特别是大比例尺地图生产中,涉及较多面状目标合并的操作[1],其实质是寻找包围邻近多边形的边界,且尽可能保证合并后的形状与原多边形相似,而邻近关系是以视觉距离感来认知的。视觉邻近多边形群的空间关系在制图综合中扮演重要角色[2]。目前应用较多的是基于Delaunay三角网进行多边形合并[3-5],其效果较好但算法复杂度较高;凸壳[1]、栅格扩展[2]、缓冲区[6]以及与之类似的扩展形态学算子[9]等进行建筑物合并的方法多具有针对性,用于邻近区域 相似文献