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3维数字地球快速缓冲区分析算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种应用在3维数字地球中的通过图形处理器(GPU)快速实现矢量数据缓冲区分析的算法。使用一张4通道的纹理图作为容器将地理实体的矢量数据传入GPU,利用GPU的高效并行特性,将目标缓冲区纹理中的每个像素所对应的矢量坐标与原实体进行距离量算,在一次渲染中得到缓冲区纹理,最后提取出缓冲区纹理的边界。选择中国的流域和湖泊矢量数据,将本文算法与两种传统的CPU算法进行了缓冲区分析计算、测试和对比。结果显示,本文算法相对于传统矢量算法效率提高了9—16倍,相对于传统栅格算法效率提高11—20倍。实验证明,该算法计算简单,效果明显,特别是随着数据量增大,缓冲区计算速度显著优于传统算法,并能有效解决传统矢量法缓冲区分析中的数据自相交问题。 相似文献
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以岩溶地貌发育强烈的广西省来宾市吉利村为研究实例,首次借助于GIS缓冲区分析方法,通过对其塌陷程度的调查,结合研究区的地质状况,分析塌陷点分布位置与地质要素的关系。研究结果表明:塌陷点的分布位置主要与岩溶发育程度、地下河和断裂构造有关,与其他地质要素关系不大。这项研究为下一步岩溶塌陷成因的研究提供了参考数据,为当地经济发展布局和岩溶塌陷的防治工作提供了科学依据。 相似文献
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长株潭地区建设用地扩张遥感时空特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用遥感、GIS一体化技术,获取长沙、株洲、湘潭3市(长株潭地区)2000年、2005年和2010年3期陆地卫星图像,提取建设用地扩张及其空间分布信息。运用扩张速度指数和强度指数分别对2000—2010年间10 a变化以及2005年为界的前后两个5 a区域建设用地时序特征进行分析;利用优势度指数分析了区域建设用地扩张的空间趋向性。结果表明:长株潭地区建设用地在不同时期都处于增长的趋势,其中前5 a建设用地扩张速度和强度都要明显高于后5 a。2000—2010年间建设用地面积增加约3.94万hm2,前后2个时期的扩张面积分别占增加总量的57.30%和42.70%。对长株潭地区建设用地扩张进行时空特征分析,认为建设用地扩张引起区域内耕地和林地在数量和空间格局上的变化,城区周围9~12 km范围内耕地极易转入建设用地;2个时期河流附近耕地流入建设用地随距离变化而呈现不同特征;前5 a城区周围林地转入建设用地强度大,距离交通用地3 km附近的林地易转入建设用地。 相似文献
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针对当前滤波算法在处理地形不连续区域或存在复杂建筑物区域时容易过分"腐蚀"地形并难以去除一些低矮植被的不足,提出了一种基于分割的机载LiDAR点云滤波算法。首先,对原始点云基于地表连续性进行分割;然后,在移除点数目较小的粗差点集之后采用对分割点集建立缓冲区的方法,区分地面和非地面点集;在较大地物经过迭代分割基本移除之后,使用约束平面的方法移除高度较小的地表附着物以实现滤波。实验结果表明,与经典滤波算法相比,该算法提高了地面点的分类精度,在滤除地物信息的同时能有效地保留地形特征。 相似文献
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