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建筑物变形监测管理系统 总被引:3,自引:1,他引:2
就高大型建筑物变形监测的内容、方法及特点、依据工程实施经验和对变形监测数据与变形分析的研究,研制开发了一套集监测数据、管理、计算、变形分析及图形表现等功能为一体的系统软件,本软件具有较高的实用价值。 相似文献
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测绘模式识别研究的几个问题 总被引:1,自引:0,他引:1
本文概述了模式识别理论发展及其在测绘科学和技术方面的应用概况,着重对比了统计检验和模式分类在测量数据处理方面的基本思想和优缺点,提出了测绘模式识别理论和概念及研究意义,并概述了测绘模式识别的方法步骤。 相似文献
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快速、准确地提取农村宅基地面积,对于城乡规划、房地一体化、美丽乡村建设等工作意义重大。本文以陕西省某村为研究区域,基于无人机高分辨率遥感数据,采用面向对象方法,对研究区进行多尺度分割和监督分类,提取建筑物轮廓;基于倾斜摄影测量方法,估算建筑物楼层数,并最终进行宅基地面积的快速估算。建筑物提取总体精度为95.8%,Kappa系数为0.892 5。将提取后的宅基地面积结合楼层数进行分析计算,得出该研究区建筑物宅基地总面积为36 417 m2。结果表明,本文方法能够准确、有效地提取宅基地面积,为无人机遥感在建筑物的提取识别及宅基地面积快速判定提供了参考。 相似文献
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GIS多比例尺空间数据组织体系构建研究 总被引:14,自引:1,他引:13
空间数据是GIS的基础,如何构建空间数据多比例尺分级体系是城市GIS建设的关键。该文分析了城市空间信息的多比例尺特点,在定义了“单元图形”概念的基础上,总结出GIS屏幕可视化空间信息随比例尺缩小的变化规律,依据此规律,提出了空间数据尺度间隔的“四倍原则”;介绍了“四倍原则”在城市GIS多比例尺数据分级中的应用方法和示例。 相似文献
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复杂的面状空间实体如海洋涡旋、环流和降雨过程在运动过程中会产生更复杂的轨迹,即具有分支结构的复杂轨迹。为了挖掘这类复杂轨迹的运动模式特征,本文从复杂轨迹的拓扑结构和空间特征出发,创新性地提出复杂轨迹的空间-拓扑结构相似性度量算法(Spatial-Topological Similarity Measurement, STSM),该算法是基于图同构算法VF2改进的。首先STSM算法将复杂轨迹用带有节点和边的图结构表达,并将空间信息融入图结构的节点属性中,通过匹配复杂轨迹之间所有最大公共子结构,找到匹配结构中节点之间一一对应的关系,利用加权的欧式距离计算复杂轨迹匹配结构中点对之间的空间距离。然后,基于STSM相似性算法进行层次聚类分析,旨在发现复杂轨迹之间相似的拓扑结构在空间上的聚集模式。最后,利用1993-2016年长时间序列的中国南海冷涡复杂轨迹验证方法的有效性,并对比分析复杂轨迹拓扑结构相似性算法CSM。结果表明:单纯用拓扑结构相似性算法CSM进行聚类分析,不能充分挖掘空间的聚集模式,因为不同空间位置也存在拓扑结构相似的轨迹。而本文提出的STSM算法将南海冷涡复杂轨迹分为5类,第一类分布在南海北部、第二类分布在南海中部、其他三类交错在南海南部。这种聚集模式在一定程度上反映了冷涡的生成和演化过程在南海北部、中部、南部的差异性,同时也表明了冷涡移动在南海南部存在更为复杂的异质性。因此,本文提出的方法可以有效地从复杂轨迹数据中发现其演化过程的潜在聚集模式,为认识这类复杂动态现象的时空演化特征提供了一种新的方法。 相似文献
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针对步长固定的传统流线数值积分中造成的计算不精确或无谓计算过多的问题,文献[15]提出了一种自适应步长的海洋流线构造算法,该算法中的自适应步长计算模型可综合考虑局部网格的流速和流向,具有双自由度调整的优点,但也存在着邻近网格流向改变过大造成的追踪不持续、网格内流速过缓造成的迭代死循环等问题,为此本文提出了一种新的自适应步长计算优化模型,优化后的模型在保持原模型优点的基础上,通过限定积分步长的下限取值范围,解决了流线追踪不连续及计算迭代死循环问题,同时通过调整参数μ及δ在模型中的控制范围,使积分步长的适用度更加宽泛,从而提高了算法的计算效率、减少了数据存储量,并避免了流线混叠及锯齿现象,通过大量试验及三维可视效果的对比分析,验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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自适应步长的海洋流线构造算法 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 为深入研究海洋流场的结构特征,在临界点理论的支持下,根据不同的临界点类型提出了充分考虑流场结构特征的初始质点源布置策略,并根据原始网格矩阵中局部网格的流速和流向,提出了一种具有更宽泛步长调整适用度的自适应步长计算模型。该模型可根据具体流场特征实现步长增长倍数和全局步长增长控制的双自由度调整,同时可满足同向加速和逆向减速的步长控制。为实现流线在全局流场中的合理化布置,提出了基于平滑窗口的流线密度调整策略。对全球海洋流场进行可视化实验,结果表明,本文算法在海洋流场结构特征的表达中应用效果较好。 相似文献
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重复测量周期性误差的模式识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对以往重复测量周期性误差的统计检验法的分析,结合模式识别的理论,给出了一种处理该问题的识别方法,且结合实例说明了该方法的应用。 相似文献