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111.
地理学科理解是从地理学本质出发落实核心素养的关键性认知。它主要包括地理学科知识、地理学科方法、地理学科思想、地理学科观念与地理学科性质五个方面,它对完善地理课程体系、提升地理思维能力、科学探究地理过程有着重要意义。因此,对于地理学科的本质,必须从表层结构、深层结构、内隐结构三个维度对地理认知结构进行溯源理解;从地理学本体论、认识论、方法论三个方向对地理认知哲学进行科学理解;从要素、区域、时空的分析与综合三个角度对地理认知视角进行全面理解。  相似文献   
112.
数字钻孔全景影像是识别深部岩体结构面的主要方法,传统解译方法主要依靠手动操作完成,其结果存在较强的人为性、主观性和较大误差。针对数字钻孔全景影像技术,提出了一种考虑结构面图像灰度分布特点的智能识别新方法。通过钻孔图像的灰度化、降噪预处理后利用结构面定位信号特征值D定位结构面,获取其所在区域图像;再进行边缘检测、阈值分割及形态学等处理,通过拟合边缘曲线并结合数学表征方法实现了结构面特征(产状、隙宽等几何参数)的智能化识别。通过对地下水封洞库工程深部岩体数字钻孔影像的实例分析,运用本智能识别方法获得结构面特征信息相对于传统人工识别方法,其结果的准确性和客观性更强、批量识别效率更高。这对这数字钻孔影像的智能、快速识别具有一定的参考价值。   相似文献   
113.
数学形态学用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形态以达到对图像分析和识别的目的。其中细化是处理线状二值图像的一种重要技术,它可以把二值图像区域缩成线条,以逼近区域的中心线,极大地减少图像中的冗余信息量,以便进一步分析和识别。本文研究了通过击中变换实现的骨架线提取算法,并将其应用于城市居民地的街网数据提取,取得了较好的实验效果。  相似文献   
114.
拟通过MATLAB软件对地磁信号因其受到外界高频干扰的影响,进行降噪处理。通过小波分析和数学形态学融合算法所设计的滤波器,同时将该算法所设计的滤波器与小波分析算法所设计的滤波器两者之间进行对比分析,并且计算出降噪后的地磁信号相对于未受干扰记录到的原始地磁正常信号的均方误差值,同时对降噪信号滤波结果相对与未受干扰记录到的原始地磁正常信号对比分析,分别求其信噪比的大小,综合考虑两种不同算法的滤波器对地磁含噪信号处理的优势和劣势。通过仿真测试后,进而得出小波分析与数学形态学融合算法所设计的滤波器能最大化的还原地磁记录到的真实信号。通过该算法的新研究,可以对地磁相对观测数据批量直接处理提供新思路,同时也能提高地磁相对观测数据的内在质量。  相似文献   
115.
本文是作者关于“数学形态学与数字地图图像的分析和识别”研究成果的一部分。文章提出了地图图形的集合概念和地图图像形态分析的基元确定原则,证明了结构元素的基元最小分解定理;同时,介绍了基本的形态学变换,统一并扩展了带约束条件的数学形态学变换模型;从而,奠定了数字地图图像分析和识别的数学基础。  相似文献   
116.
本文主要是应用数学地质方法研究山东招掖金矿带原生金矿化地球化学特征,从而确定金矿化的最佳地球化学标志组合,并建立原生金矿化模式及金矿体原生晕的判别模式.  相似文献   
117.
用传统的边缘检测方法效果不理想,针对遥感图像中存在的噪声问题,提出了一种基于小波变换和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。该方法充分利用小波多分辨率的特点,对图像进行去噪处理,然后用多结构元素灰度形态学的方法对图像的边缘进行检测。试验结果证明,此方法优于传统的边缘检测方法,具有边缘检测准确和良好的抗噪能力。  相似文献   
118.
数学形态学在黄土地貌单元分类学上的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
以黄土高原的遥感图像为基本信息源,利用数学形态学方法提取黄土高原地貌单元,分别计算出各个地貌单元的形状指数、面积周长比、分形分维指数和由形状复杂和边界扭曲引起的FD(分形分维)值变化数等6项数学形态特征,并进行统计分析,利用这些参数对每类地貌单元进一步分类,同时对各项数学形态特征在黄土高原地貌单元分类上作为分类特征的可靠性和可行性进行论证,并对黄土高原地貌单元分类进行定量化方面的探讨和研究,取得了较理想的结果。  相似文献   
119.
《现代地质》2020,(2):288-288
《现代地质》是中国地质大学(北京)主办的地学领域的综合性学术刊物,是中文核心期刊和中国科技核心期刊,其影响因子近7年来一直保持在1.0以上,并荣获“中国高校百佳科技期刊”奖和“中国科技论文在线优秀期刊”一等奖。本刊广泛征集地学领域各学科及其边缘学科的学术论文和最新研究成果的稿件,内容包括:地层、古生物、构造、岩石、矿物、矿床、地球化学、地球物理、找矿勘探、能源地质、水文地质与工程地质、数学地质、遥感地质、海洋地质、灾害地质以及探矿工程等。欢迎广大作者踊跃投稿。  相似文献   
120.
潮沟是潮滩的主要地貌类型之一,潮沟信息的检测对湿地生态环境的监测和保护有着重要意义。本文以长江口九段沙下沙北部发育比较复杂的潮沟为研究对象,使用2016年1月26日Landsat8全色波段数据,采用了一种融合小波变换、最大类间方差法和数学形态学的方法对潮沟边缘信息进行了检测。小波变换中通过减小高层小波系数,达到弱化潮滩灰度变化的目的;通过增大低层小波系数,达到增强潮沟信息的目的;利用数学形态学和图像之间的几何(加减乘)运算,完成潮沟的提取;最后,分别在原始数据和检测结果相应的位置取样进行精度验证,样方潮沟面积一致性精度平均为92.1%。  相似文献   
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