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MAPGIS是在地质行业,尤其是在地质图的制作过程中被广泛应用的一种地理信息系统。本文结合工作实践,总结了在MAPGIS地理信息系统中利用投影变换将数据文件转换并建立成统一参数的数字图件,有效提高了地质图的精度和质量。 相似文献
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滑坡失稳破坏的诱因众多,其中,降雨是最常见和最活跃的诱发因素[1]。为深入研究降雨对降雨型滑坡的控制作用,分析诱发滑坡失稳变形的降雨阈值,本文以三峡库区王家坡滑坡为例,计算滑坡累积位移的类破坏点,并选取三个不同观测时段,分析不同观测时段下各个类破坏点的前期累积降雨量,得出斜率阈值。研究结果表明:随观测时段增大,累积降雨量斜率先增大后减小,且同一观测时段下,累积降雨量斜率与时间间隔呈反相关关系。本文选取观测时段n=10,时间间隔d=1,计算各个类破坏点的降雨量斜率,并通过加权平均得降雨量斜率阈值K=10.95。如果累积降雨量斜率大于斜率阈值,则滑坡很有可能失稳破坏。 相似文献
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164.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
根据像方二维坐标计算其对应的物方三维坐标即像方投影坐标计算,是航空长焦距斜视影像处理的重要内容。针对长焦距斜视相机大倾角成像的特点,提出一种利用二分法进行像方投影坐标计算的算法。首先利用传统迭代方法进行计算,在迭代次数超过一定阈值时进入二分法计算流程;根据传统迭代计算的高程最大最小值构建二分窗口,利用二分窗口的高程中值,分别与高程最大值和最小值进行比较判断,构建新的二分窗口;继续进行二分窗口的迭代更新直至窗口的大小小于一定阈值。通过包含不同地形特征的数据在长焦距斜视成像条件下的仿真实验结果表明,该方法坐标投影计算的像方精度优于0.008像素,能够适用于大倾角成像方式的像方投影坐标计算。 相似文献
165.
针对传统树枝倾角测量方法的复杂性和精度低的问题,该文提出了通过校正地基摄影获取树枝倾角的方法。基于投影变换和小孔成像原理,通过自制树枝模型的方法,分析了直接图上量取树枝倾角与真实值之间误差的成因,提出了基于投影变化的树枝倾角计算公式。结果表明:该研究获取树枝倾角的相对误差2.72%明显优于传统测量的31.33%,同时随拍摄距离变化,树枝倾角估算结果具有稳定性。该研究方法简单、有效,非常适合复杂环境下树枝倾角的大量提取,并提出了一种基于摄影成像原理获取树枝倾角的方法,发展了树枝倾角测量系统软件,提高测量精度并降低了测量难度。 相似文献
166.
167.
自然湿地鹤类数量对土地利用变化的响应 总被引:1,自引:0,他引:1
鹤类是我国重点野生保护动物,近年来,随着人类活动的加强,鹤类数量变化显著。为了保护鹤类提供更好的依据,该文文章以升金湖自然湿地为例,研究鹤类种群数量对土地利用变化的响应。文章利用软件提取升金湖八期TM遥感影像的土地利用信息;利用土地利用动态度、物种多样性,分析土地利用变化特征及各地类生境鸟类的多样性。对比1986—2015年升金湖越冬鹤类的种群数量变化,以及土地利用变化,分析结果表明:鹤类数量与土地利用类型存在一定相关,湿地内芦苇滩地、泥滩地、草滩地、水田、建设用地等的土地类型变化,对鹤类数量影响较大。 相似文献
168.
局部空间同位模式挖掘旨在揭示多类地理事件在异质环境下的共生共存规律。已有的方法一方面需要模式筛选的频繁度阈值参数,另一方面需要区域探测的划分参数或聚类参数,参数的不合理设置会导致挖掘结果不可靠甚至出现错误。因此,提出了一种显著局部空间同位模式自动探测方法。首先,基于空间统计思想,采用非参数模式重建方法对空间同位模式进行显著性判别,将全局非显著空间同位模式作为进一步局部探测的候选模式;然后,借助自适应空间聚类方法提取每个候选模式的热点区域;最后,通过不断生长并测试每个热点区域,界定显著局部空间同位模式的有效边界,即空间影响域。通过实验与比较发现,该方法能够客观且有效判别空间同位模式的显著性,并且自适应地提取局部同位模式的空间分布结构,降低了现有方法参数设置的主观性。 相似文献
169.
特大型城市的公交车上普遍安装了自动售票(auto fare collection,AFC)系统和车载GPS导航定位设备,记录了乘客出行与行车轨迹、时间等数据,连续运行的公交车和众多的出行乘客形成了城市公共交通运行和出行大数据。如何高效、准确地从公交大数据中识别公交乘客下车站点,对于提高交通运行效率、科学布局组织交通具有重要的意义和作用。基于深圳市公交车AFC和GPS数据,利用时间匹配和基于带噪声空间密度聚类的方法判别上车站点;在仅有的公交数据基础上,通过分析乘客出行行为,根据乘客多天的出行以及各站点的上车频率,利用乘客高频站点和下游站点吸引权,提出一种推算方法,实现乘客下车站点的推断。算法模型的检验和实例分析表明该方法的有效性。 相似文献
170.
空间点聚类依据空间点实体属性对其进行分类划分,挖掘对研究应用有价值的信息。目前,空间点聚类大多数方法能够发现多边形簇,但不能发现线状簇。针对空间点聚类现有方法在发现线状簇方面的不足,借鉴滚球法的思想,提出滚圆法用于空间点聚类的研究算法(spatial point clustering using the rolling circle,SPCURC)。针对研究区域的点实体,该算法用给定半径的圆从初始点开始按照原则进行滚动,直至满足条件为止;连接滚圆接触的点,从而形成多边形簇或者线状簇。通过模拟算例和实际算例验证了该算法的可行性。 相似文献