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从数字高程模型(Digital Elevation Models,DEM)直接提取河网及相关流域信息,是分布式水文模型开发与应用的基础。珠江三角洲地区是中国经济最发达的地区之一,是世界上公认范围最大、结构最复杂的网河流域。研究该地区河网分布及流域特征,对于流域的整体规划和水资源的有序配置具有重要意义。文中首先讨论了基于栅格DEM取流域河网水系特征信息的基本方法;然后基于SRTM DEM数据,以珠江三角洲地区为例给出了利用Arc/Info实现河网提取的具体步骤,实现了大范围区域内的流域特征信息的快速提取;最后对比分析珠江三角洲分流域河网特征。 相似文献
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SRTM DEM数据提取河网方法及影响因素研究 总被引:1,自引:1,他引:0
从数字高程模型(Digital Elevation Models,DEM)直接提取河网及相关流域信息,是分布式水文模型开发与应用的基础。珠江三角洲地区是中国经济最发达的地区之一,是世界上公认范围最大、结构最复杂的网河流域。研究该地区河网分布及流域特征,对于流域的整体规划和水资源的有序配置具有重要意义。文中首先讨论了基于栅格DEM取流域河网水系特征信息的基本方法;然后基于SRTM DEM数据,以珠江三角洲地区为例给出了利用Arc/Info实现河网提取的具体步骤,实现了大范围区域内的流域特征信息的快速提取;最后对比分析珠江三角洲分流域河网特征。 相似文献
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IDL(Interactive Data Language)交互式数据浯言是由美国RSI公司推出的用于科学计算、科学数据可视化分忻以及图形图像处理的第四代编程语言。它的特点是语法结构简单,编程灵活高效,数学计算功能强大,图形图像处理功能完备,支持符种不同专业的科学数据格式。IDL致力于各种二维、三维和多维数据的可视化和分析,是跨平台应用开发的最佳选择,为用户提供了完善、灵活、高效的集成开发调试环境。它面向矩阵的特性带来了快速分析超大规模数据的能力,同时也具有面向对象的编程特点,支持OpenGL图形加速以及集成开发 相似文献
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IDL是新一代跨平台的、面向图形对象的、可视化的程序设计语言,具有较强的数据分析、图形绘制及可视化功能。在IDL中几条语句就能执行大量的、复杂的数学运算或二维、三维图形的绘制。但是IDL使用自己的资源建立图形用户界面,因此Windows窗口不支持IDL的图形窗口,即不能在Windows窗口中直接显示IDL的图形对象。同时,由于IDL语言具有很强的独立性,很难将IDL强大的数学运算及图形功能集成到其它应用程序中去。为了实现IDL与其它应用程序之间的集成,RSI公司在发布IDL时,同时也发布一个用于IDL图形绘制的ActiveX控件IDLDrawWidget。控件IDL-DrawWidget具有如下功能特点: 1.在任何支持ActiveX控件的容器程序中显示IDL的图 相似文献
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都江堰市白沙河子流域划分与水系提取研究 总被引:3,自引:0,他引:3
文章以四川省都江堰市白沙河流域为研究对象,采用10×10m分辨率的DEM为基本地形数据,应用ArcGIS水文分析模块对该流域进行水系提取与子流域划分工作。率定不同的集水栅格阈值,分别将提取得到的水系与实际水系进行对比,结果表明集水栅格阈值为5000时提取的水系与实际河网最接近,说明0.5km。是该地区形成河网的集水面积阈值。在进行子流域划分汇水阈值取值时,如果仍采用与生成河网相当的阈值,则生成的子流域过多不利于做更深的水文分析。当集水栅格阈值取50000,即子流域面积为5km。时生成的子流域较为合理,以此将研究流域划分为37个子流域,为进一步的水文分析提供了流域基础数据。 相似文献
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IDL(Interactive Data Language)是一种功能强大的科学计算可视化工具系统,在数据处理、分析、可视化和多平台应用程序开发等方面独具特色,堪当开发海量数据处理系统的利器。我部现有的“ENVI”遥感数据处理系统是基于IDL的,需要增加“高光谱数据最佳波段选择”子系统。根据系统特点,我们推导和简化处理模型,充分利用IDL提供的函数和过程, 相似文献
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领域大数据应用开发与运行平台技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着大数据技术在不同领域的快速应用,构建大数据应用系统的开发与运行一体化平台,降低大数据技术在各行各业应用普及的门槛,为面向领域的大数据应用系统的快捷开发和高效运行提供方法、工具和平台支撑,成为大数据产业发展的迫切需求。由于大数据固有的复杂性、动态性、多样性及其价值独创性,目前尚未形成系统化的大数据软件开发方法,难以满足不同领域对大数据全生命周期处理的多样化需求。大数据时代的软件工程面临的挑战,体现在互为依赖的两方面:面向大数据全生命周期的集成设计开发环境和基于软件生命周期的系统运行分析工具。本文结合特定领域的实际需求,研究面向领域的大数据应用系统开发与运行一体化平台技术,覆盖大数据生命周期(获取、清洗、集成、分析、呈现)以及软件生命周期(设计、开发、运行、优化),形成自管理、自适应、自优化的平台化解决方案。在此基础上,开展面向装备物联网及气象民生服务的大数据示范应用,以验证平台的有效性。 相似文献