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21.
Delaunay三角网是DEM主要表示方式,一直以来,因其数据结构和构造算法的复杂性导致应用受限。本文结合随机增量式算法理论,提出一种全新的有向无环图(directed acyclic graph,DAG)查找数据结构(search data structure)和随机增量式Delaunay三角网构造算法,并对算法作了简要证明和深入分析。该算法最大的特点是具有随机特性,能够支持地形特征数据的动态更新。 相似文献
22.
基于拓扑相似性的道路网综合模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对道路网综合时须保持道路网眼空间分布特征这一基本要求,在讨论道路网眼拓扑形式化描述的基础上提出了一种基于拓扑相似性的道路网综合模型.该模型通过制定道路网拓扑相似性评价指标来进行道路网综合方案选择,同时针对拓扑相似性相同的不同道路删除方案,进一步提出了利用道路形状加以评价的方法.结果表明,该模型原理正确,无论对于保持道路网眼空间分布还是形状特征都具有很好的效果. 相似文献
23.
This study adopts a near real‐time space‐time cube approach to portray a dynamic urban air pollution scenario across space and time. Originating from time geography, space‐time cubes provide an approach to integrate spatial and temporal air pollution information into a 3D space. The base of the cube represents the variation of air pollution in a 2D geographical space while the height represents time. This way, the changes of pollution over time can be described by the different component layers of the cube from the base up. The diurnal ambient ozone (O3) pollution in Houston, Texas is modeled in this study using the space‐time air pollution cube. Two methods, land use regression (LUR) modeling and spatial interpolation, were applied to build the hourly component layers for the air pollution cube. It was found that the LUR modeling performed better than the spatial interpolation in predicting air pollution level. With the availability of real‐time air pollution data, this approach can be extended to produce real‐time air pollution cube is for more accurate air pollution measurement across space and time, which can provide important support to studies in epidemiology, health geography, and environmental regulation. 相似文献
24.
25.
基于内容的图像自适应加网方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于图像内容纹理分割的加网方法。试验表明,该方法能够在图像输出精度较低的情况下更有效地再现原稿的层次和细节。 相似文献
26.
27.
一种Delaunay三角网的快速生成算法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文以Lawson提出的逐点插入法为基础,借鉴方向搜索的思想,在确定插入点的影响凸包时,采用递归的局部搜索策略,形成了一种Delaunay三角网的快速生成算法。实验证明,新算法构网时间与点数基本成线性增长关系,具有较高的效率。 相似文献
28.
Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach. 相似文献
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30.