国家自然科学基金(51078020)
- 作品数:6 被引量:59H指数:3
- 相关作者:谭衢霖胡吉平徐潇王浩宇刘万松更多>>
- 相关机构:北京交通大学西安大略大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域:天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 复杂地貌地形图等高线内插DEM算法的精度分析被引量:13
- 2013年
- 对复杂地貌条带地形图进行了等高线矢量化,利用5种典型的插值方法生成DEM,探讨基于等高线插值生成DEM不同算法的精度并评价生成的DEM的质量。结果表明,IDW算法生成的DEM精度较高,且在其上提取的等高线与原始等高线吻合度较好,分层设色图能够较好地反映研究区的真实地形。TIN精度仅次于IDW,但此方法是目前最为成熟和快速的一种算法。自然邻域法的精度与TIN相近,高于样条函数法;kriging插值算法精度最差,不宜在复杂地貌区域使用。
- 徐潇谭衢霖王浩宇胡吉平
- 关键词:等高线内插方法DEM
- 面向对象分类分析提取地籍图地块边界被引量:3
- 2013年
- 提出了一种基于面向对象分类分析的地籍图地块边界提取方法.该方法通过对纸质地籍图的扫描栅格图像进行分割,形成多个待分类的图像对象(区域).结合人工智能专家知识构建模糊逻辑分类器,从形成的多个图像对象中逐层分类提取出地块对象.最后,经矢量化和综合概括处理,最终获得矢量化的地籍图地块边界要素.
- 谭衢霖Aldred Andrew
- 关键词:地籍图面向对象图像分割知识规则
- BP神经网络在高层建筑沉降预测中的应用被引量:21
- 2013年
- 利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法。以某实例工程1期~12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型,并对13期~l6期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了改进的BP人工神经网络对建筑物的沉降预测是可行的,且具有广阔的工程应用价值。
- 魏健胡吉平谭衢霖刘万松
- 关键词:BP神经网络建筑物沉降网络模型沉降预测
- 基于知识规则的数字扫描图像目标边界提取被引量:3
- 2013年
- 为提高扫描图像数字化的效率,提出了一种基于知识规则的数字扫描图像目标区域边界提取方法.该方法通过对数字扫描图像进行分割和区域合并,将输入的扫描图像分割成多个待分类的图像区域;构建多层次知识规则,应用面向对象分析的分类方法,从形成的多个图像对象层中逐层分类识别,提取出目标对象区域;然后矢量化分类提取的目标对象轮廓,最终获得目标边界矢量图像.试验结果表明,该方法能有效地进行扫描图像边界数字化,不仅能提取复杂的目标区域边界,而且具有较高的自动化程度.
- 谭衢霖Aldred A胡吉平
- 关键词:数字化图像分割知识规则
- 山区等高线内插生成DEM的精度评价被引量:1
- 2014年
- 文章以中国北方山区为试验研究区,对其大比例尺地形图进行了等高线矢量化,利用典型的3种内插算法分别建立DEM。然后采用数值精度指标结合显著性检验进行精度定量分析,并辅以视觉特征上能够体现插值质量的方法(地形属性可视化分析和等高线分析)对生成的DEM进行质量评价。结果表明,TIN方法生成的DEM精度最高,且晕渲图能够较好地反映山区的真实地形,由其回放的等高线与原始等高线吻合度高;相对高差越大,TIN插值较IDW插值的优越性越明显。
- 王浩宇胡吉平谭衢霖徐潇
- 关键词:矢量化等高线DEM内插
- 不同地貌类型区DEM空间内插算法精度评价被引量:19
- 2014年
- 数字高程模型(DEM)是数字地貌形态表达最为常用的基础数据,在工程建设规划设计、地貌定量分析、流域水文和土壤侵蚀模拟分析、土地利用、数字地质、遥感图像辅助分类等方面具有重要的用途.通过数字化等高线空间内插生成DEM是当前的主要技术手段之一,不同的空间内插算法和不同的地貌区域应用对DEM生成的质量和精度有重要的影响.本文选择了丘陵、山地和高山地3种地貌类型区,利用国际上流行的DEM专业化插值ANUDEM方法及另外5种典型常用的空间插值方法生成DEM,然后通过任意点法、等高线回放法及三维可视化叠加分析方法对生成的DEM进行了精度对比分析.结果表明,3种地貌区ANUDEM算法生成的DEM精度最高,IDW算法其次,THIESSEN算法、Kriging算法和自然邻域法精度相似,样条函数法精度最低.同一种空间插值方法,在地形起伏越大的地区,生成的DEM精度越低.
- 谭衢霖徐潇王浩宇胡吉平
- 关键词:DEM地貌