排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
针对现有方法广域范围复杂地貌类型斜坡单元精细划分效率低的问题,该文提出一种顾及地貌形态特征的精细斜坡单元分区划分方法。首先通过典型地貌形态特征对广域范围进行分区,然后基于水文原理和AT最低成本搜索算法精准提取各分区内的斜坡单元,最后根据坡向圆方差对分区内的斜坡单元进行优化。采用四川省全域30 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据进行实验,根据地形起伏度和海拔高度将整个区域按6类地貌形态进行分区优化,在保持全域范围斜坡单元内部坡向均质性的同时,相较于常用的正反向DEM水文法划分效率提升了70.31%。与基于格网单元的滑坡易发性评价进行对比,基于该文所提取斜坡单元的滑坡易发性评价在精度上有4%以上的提升。 相似文献
3.
时空大数据可视分析是近年国际大数据分析与数据可视化领域研究的热点前沿,也是全空间信息系统的核心研究内容之一。本文针对时空大数据多源、多粒度、多模态和时空复杂关联的特点,按照描述性、解释性和探索性3个层次分类归纳了现有时空大数据可视分析方法,论述了时空大数据可视分析中多模态特征筛选、新型人机交互分析以及探索性可视推理等技术难点和主要发展动态。研究表明,以数据可视化为主的描述性可视分析研究相对成熟,以可视环境下交互式挖掘分析实现问题诊断为主的解释性可视分析已成为当前大数据分析的焦点,而面向复杂问题协同决策的探索性可视分析方法则是大数据分析有待突破的重要发展方向。 相似文献
4.
针对现有时空数据可视化方法主要面向单一的低层次展示性可视化任务,难以满足多模态时空数据多层次多样化可视化任务高并发的难题,从展示、分析和探索3个层次构建了面向多模态时空数据自适应可视化的多层次可视化任务模型。重点剖析了不同任务的时空信息需求及其可视化表达驱动力,刻画了任务需求与存算绘资源之间的依赖关系,设计了任务感知的多模态时空数据自适应可视化引擎。以微观精细化管理与宏观综合决策协同的智能设施管理为例进行了试验分析,证明该模型能够有效满足多层次可视分析应用需求,为数字城市和智慧社会等重大工程建设提供了有力的技术方法支撑。 相似文献
1