基于DEM模型实现地形分析算法——坡度计算与坡向分析

空间分析是地理信息系统科学内容的重要组成部分.基于DEM模型的地形分析是对地形环境认识的一种重要手段.介绍了基于VC++6.0编程环境,实现基于DEM模型的部分地形分析算法—坡度计算和坡向分析.     

应用DEM数据进行耕地坡度分级量算方法研究

数字高程模型(DEM)的应用对全省各县开展的二次土地调查具有指导性意义。以榆中县为实验区,通过应用DEM进行耕地坡度分级量算并对其适宜性进行分析,通过对不同坡度计算模型的对比分析,对耕地坡度与地形坡度差异的分析,对用不同比例尺(不同分辨率)DEM量算耕地坡度的成果对比分析,对不同坡度值确定方法所表达的坡度值的准确性对比分析,得出以下结论: 在黄土高原沟壑区可采用地形坡度代替耕地坡度,并且选择20 m等高距DEM进行耕地坡度量算是最优选择 |采用坡度图与数据库叠加进行耕地坡度等级量算的耕地坡度派生方法中,使用概率坡度模型较为可行。     

基于DEM数据的水库集水区提取及库容分析

随着GIS技术的快速发展,可运用ArcGIS平台,基于DEM数据获取水库的集水区,进而进行水库的库容计算并最终获得水库的水位-库容~面积数据,该数据可为水库工程设计提供重要支撑。选取龙山水库为研究对象,利用水库实测的高程数据构建DEM,结合ArcGIS水文分析技术及工具,分析阙值与河网提取之间的关系、确定合理的阙值,并根据阙值生成水库集水区。在此基础上再利用ArcGIS软件中表面体积工具及模型构建器进行批量计算,获得龙山水库的水位-库容-面积数据。并与水库原库容曲线对比,结果显示模型计算数据结果是可靠的。此方法可用于水库库容曲线的绘制及后续规划设计。     

遥感与DEM相结合的海岸线高精度提取方法

针对海岸线现场测量难度大、施测周期长等问题,研究了应用高分辨率卫星遥感影像和DEM数据提取海岸线的技术方法。以SPOT 5融合影像为例,给出了基岩、砾石、砂质、人工4种类型海岸线的解译标志建立方法和提取原则,其中砂质岸线的提取须对影像做拉伸处理;针对纯遥感手段提取海岸线的不足,提出结合精细DEM数据提取海岸线的几种方式,分析了基于砂质岸线解译标志提取海岸线高程精度的可靠性,并给出了结合DEM数据提取基岩岸线的应用实例。通过应用海岸线现场测量结果开展精度验证,海岸线提取结果的定位精度优于5 m,可满足1∶10 000比例尺的制图精度要求。     

基于MEMS传感器的道面坡度提取方法

道面坡度测量对于精细化导航系统及场面运行模拟系统的开发具有重要的意义。采用微机械电子系统MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)传感器进行加速度估计的方法提取道面坡度通常需要增加额外的传感器,同时还会受到累积误差的困扰。仅利用智能手机的传感器,通过零加速状态检测的方法对旋转四元数进行重置,实现了累积误差的修正,并提出了一种新的坡度提取方法,在不需要额外传感器提供辅助参数的情况下,利用重力加速度方向不变性,通过载体坐标系中的重力加速度矢量方向的变化间接地实现了道面坡度信息提取。实验结果表明,本文算法可以准确地提取道面坡度信息并实现对道面坡度信息的定位。     

汶川震后震害区DEM提取方法研究-以平武县为例

数字高程模型(DEM)是地理信息系统的基础数据,在与地形相关的各个领域都有非常广阔的应用前景,因此,对DEM的生产和应用研究意义重大。5·12汶川特大地震导致灾区地形严重破坏,原有的地形图及DEM数据不再具备时效性;而有效的DEM数据在当时抗震救灾和灾后重建高精度正射遥感影像地图制作、三维漫游、公路交通及地质灾害信息提取和预警预报等方面又极为重要。因此,采用何种技术方法快速获取灾区震后DEM数据是当时亟待解决的问题。利用ENVI平台,以四川省平武县为实验区,选用IRS|P5卫星遥感立体像对,尝试在不能采集到高精度地面控制点的条件下,为应急快速获取研究区震后1∶5万DEM数据的工作流程。实验结果及其精度评价表明,获取的实验区震后DEM精度达到了1∶5万或更高比例尺DEM精度标准。该研究方法及提取DEM的工作流程对类似地区应急条件下提取达到一定精度要求的DEM有实用参考价值。     

数字高程模型坡度误差指标尺度转换分析

针对我国大比例尺DEM数据库尚未建成,但是国家的生产建设又需要1∶5 000DEM所提取的地形因子(如坡度),而目前少有对1∶5 000比例尺DEM转换研究的现状,该研究制定出适合福建全省不同比例尺DEM提取地形因子间互相转换标准。选取福建省典型地貌(山地、丘陵、平原)共7个样区为实验样区,使用python脚本来批量提取7个样区在5种比例尺DEM下的多种地形因子,选取坡度作为研究对象,提出适合中小比例尺DEM向大比例尺DEM转换的3个误差指标:坡度面积、坡度信息熵、坡度鉴别信息,得出1∶10 000、1∶50 000、1∶250 000、1∶500 000DEM所提取坡度因子向1∶5 000转换的定量表达式,制定出中小比例尺DEM提取坡度因子向大比例尺DEM对应因子的转换标准。     

从规则格网DEM中提取沟谷网络的方法研究

对TauDEM软件提取沟谷网络的方法进行了研究。以某地区1∶1万地形图为基础数据生成适宜分辨率的规则格网DEM数据;运用TauDEM 5.0软件对DEM数据进行洼地填充、水流方向计算、汇流累积量计算;通过沟谷高差统计分析确定汇流累积量的临界值,提取出该地区最佳沟谷网络,并与ArcGIS水文分析模块提取的沟谷网络进行了比较。研究表明,该方法提取的沟谷网络比较精细,伪沟谷较少,提取效率也明显较高,同时减少了反复实验获取合理阈值受主观因素的影响。     

基于ASTER遥感立体像对的DEM提取

卫星遥感立体像对提取DEM是地貌信息获取的一个重要里程碑,ASTER卫星传感器是可以拍摄立体像对传感器中的代表,具有数据质量稳定、覆盖广泛、价格低廉的特点。本文通过实例研究了ASTER立体像对在高山峡谷地区提取DEM的精度。首先简述ASTER的立体像对提取DEM的国内外发展现状,然后针对一处高程变化显著地区在1:10万比例尺地形图采集地面控制点(GCP),用1:5万精度的DEM作检验,获得GCP范围内高程误差为±20.4m,GCP范围外高程误差为±48.2m,平均误差是±34.3m。这证明可以在小区域内选取GCP控制点,由ASTER立体像大范围外推生成大范围DEM,而且采用常规的技术手段和普通的商业软件就可实现。该方法提取DEM对于我国地形资料缺乏的西部地区有很强的实用性。     

复杂地貌下基于地形坡度的滑移预测路径规划研究与实现

针对松软地形环境下滑移导致的路径规划失效问题,研究一种基于地形坡度进行滑移预测的路径规划算法。设计一种滑移预测算法,利用地形坡度信息进行滑移预测;将预测的滑移信息与地形通过性评价函数相结合,建立适宜度地图,实现滑移预测与路径规划算法集成;该路径规划算法通过滑移预测可以选择更好的路径或者避开高度滑移地区,提高复杂地形环境下尤其松软地形环境下路径规划的有效性,为月球车的自主导航的研究奠定了重要的理论基础。     

天空开阔度的精确计算研究

天空开阔度是遥感图像的地形辐射改正、山区太阳辐射计算等方面研究的重要参数。提出了考虑周边地形遮蔽影响的天空开阔度积分计算公式,并给出了离散化实现方法。以太白山地区为例,进行天空开阔度的精确计算,研究发现考虑周边地形遮蔽影响的天空开阔度计算方法比传统计算方法更加科学精确。     

基于生成对抗网络的分级联合图像补全方法

已有的图像补全工作大都基于规则的、区域较小或者有足够上下文信息的待补全 区域。当待补全区域面积较大时,由于上下文信息的缺失及生成对抗网络(GAN)训练的不稳定 性,往往会产生模糊或失真的补全结果。尤其是当缺失区域位于图像边缘位置时,补全结果会 出现较大的空白及伪彩色。基于以上情况,在已有的基于 GAN 的补全方法的基础上提出一种 分级联合图像补全方法,并针对 GAN 训练不稳定的问题对网络结构做出了改进。一方面改善 了由于缺失区域面积较大产生的补全结果有空白生成的问题,从而使补全结果的纹理细节更加 真实、清晰;另一方面使得对抗网络训练更加稳定,抑制了伪彩色的生成。实验结果表明分级 联合图像补全方法取得了更好的补全结果。     

双语者加工汉语母语语义时对英语的ERP激活效应的研究

本研究采用ERP实验,以被试的反应时间、错误率和脑电成分N400为参考因素,探索高级双语者在加工第一语言时是否自动检索第二语言。结果显示,内隐的英语首发音条件引起的效应没有体现在反应时间上。在ERP实验结果中,被试在判断语义相关的词语时,大脑语言区域的N400在词语英译首发音一致与否的情况下差异不显著;而判断语义无关的词语时,N400在该条件下显著。实验结果分析表明,高级双语者在深度加工第一语言时,大脑可能无意识地检索第二语言。     

细粒度与可视化的“比”字句分析模型及计算应用

针对现有五元组比较句语义要素框架的缺陷,该文引进了提升语义分辨率的七元组语义要素分类模板。在此基础上建立了一个可视化的“比”字句结构分析模型,用以总结出比较对象之间的三种对应模式,并确立了判定“不对称比较”的形式标准。该文的可视化分析模型可以明确阐述“比”字句内部的多重述谓结构,有助于获取容易被忽略或认错的隐含成分及比较关系。而且,它立足于谓词逻辑的基础形式,所以与OWL本体语言相兼容。作为模型的应用实践,该文还建设了小规模知识本体(ontology),演示了“比”字句语义要素的自动识别过程。     

基于蒙古语名词语义网的同形词歧义消除研究

蒙古文同形词歧义消除问题是蒙古文信息处理的难点之一。该文提出了基于蒙古语名词语义网的同形词歧义消除方法,设计实现了同形词歧义消除算法,最后给出了语料库中同形词歧义消除实验的设计过程及结果分析。     

中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率的变化特征

陆面微波比辐射率较高且易变,造成陆面上反演降水以及其它大气参数较为困难。对于地表特征复杂的中国,陆面微波比辐射率的研究还很有限。通过利用Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)卫星上同步扫描的VIRS（红外和可见光）与TMI（微波）资料以及微波辐射传输模式反演了中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率。然后,结合MODIS提供的地表类型数据,分析了江淮、黄淮地区不同地表微波比辐射率的时空变化特征。结果表明该地区的农作物地表比辐射率最小,垂直与水平比辐射率极化差最大;而森林地表比辐射率最大,极化差最小。此外,不同地表的微波比辐射率昼夜变化明显,季节变化不明显。比辐射率估算误差中,地表温度、微波亮温和大气相对湿度3因子的准确计算对22 GHz和85 GHz的影响较为明显,对其它通道影响较小。对于小于85 GHz的通道,比辐射率估算精度受微波亮温的影响最为明显,地表温度其次,相对湿度最小;对于高频85 GHz,相对湿度的影响最明显,其次是微波亮温,最后是地表温度。     

基于DNN的汉语框架识别研究

框架识别是语义角色标注的基本任务,它是根据目标词激起的语义场景,为其分配一个合适的语义框架。目前框架识别的研究主要是基于统计机器学习方法,把它看作多分类问题,框架识别的性能主要依赖于人工选择的特征。然而,人工选择特征的有效性和完备性无法保证。深度神经网络自动学习特征的能力,为我们提供了新思路。该文探索了利用深度神经网络自动学习目标词上下文特征,建立了一种新的通用的框架识别模型,在汉语框架网和《人民日报》2003年3月新闻语料上分别取得了79.64%和78.58%的准确率,实验证明该模型具有较好的泛化能力。     

汉维时间数字和量词的识别与翻译研究

统计机器翻译对时间、数字、量词的泛化能力较弱,为了提高汉维机器翻译系统对时间、数字和量词短语的翻译性能,该文利用双语语料库挖掘并提取汉语时间、数字、量词表达与翻译模式,实现了基于模板的时间、数字、无歧义量词翻译方法及基于上下文的有歧义量词翻译方法。时间、数字、无歧义量词、有歧义量词的翻译F值达到了93.23%、90.15%、96.55%、87.58%,实验证明,该方法具有简单高效的优点。     

中国英语学习者花园幽径句错位效应强度研究: 计算语言学视角

该文借助126名英语专业大二学生对100个花园幽径句和对照句的限时理解实验,讨论了中国英语学习者在解读花园幽径句过程中产生的错位效应,测算了效应强度,并与stanford parser的自动翻译进行了人机对比研究。花园幽径现象是一种有意识的受控行为。其编码和解码具有行进错位和认知过载现象,并能反映人类复杂的心理认知活动。实验证明: 在划分的引导词类错位、宾语辖域错位、嵌套错位和兼类错位四类中,错位效应呈现非对称性,其中兼类错位频数最高,错位效应强度也最大。在人机对照中,机器的程序解码错位和学习者认知解码错位不具有完全联动性和绝对共时性。     

藏文复合句的依存句法分析

为解决藏文复合句引起的依存句法分析性能下降的主要问题,该文提出了一种基于判别式的藏文复合句切分标注方法,先根据藏文固有的虚词语法结构和连词特征,将复合句子切分标注为句法分析的基本单元,然后将句法分析之后的各个部分依据主分句关系进行合并,生成复合句的完整分析结果。实验结果表明该方法在一定程度上降低了藏文复合句依存句法分析的复杂度,最终句法分析的准确率达到88.72%。