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提出了基于CGML的移动终端组件的移动地图可视化方式,从CGML数据解析、地理坐标到屏幕坐标转换与几何要素可视化等三个方面入手,设计和实现了CGML的移动地图可视化. 相似文献
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采用帧缓冲区对象(frame buffer object,FBO)技术来改进传统阴影图(shadow Map,SM)算法,即利用FBO技术将场景深度信息直接渲染到纹理中来提高算法的执行效率.依据纹理法线与光源方向的点积来模拟树干及器官几何mesh模型的自阴影,并通过提高分辨率改善投射阴影边缘的锯齿问题.在改进后的SM算法基础上结合方差阴影图(variance shadow map,VSM)算法实现植物软阴影.以植物参数化三维模型为例,采用VS2008、OpenGL图形标准和可编程图形硬件技术,在ParaTree参数化单株木建模工具软件中集成改进后的阴影图算法,实现了植物自阴影边缘的平滑过渡和光源在不同高度角条件下不同阴影亮度的硬阴影和软阴影效果. 相似文献
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利用叶绿素a浓度时序变化信息,可在一定程度上降低叶绿素a反演精度对赤潮分布信息提取的影响. 基于多时相Aqua MODIS数据,采用叶绿素a浓度阈值法、叶绿素a浓度距平值阈值法和可视化分析法对2008年5月东海的赤潮分布进行提取. 结果表明,采用叶绿素a浓度、叶绿素a浓度距平值多时相90%分位数的最大值作为阈值提取赤潮,能够有效提取赤潮区域,但容易误提叶绿素a浓度持续高值区域. 利用叶绿素a浓度距平值阈值法比叶绿素a浓度阈值法误提区域减少,但不能排除方差不一致问题造成的误提以及背景数据中赤潮影响造成的漏提. 利用可视化分析工具Hovmoller图结合时序叶绿素a浓度数据,可以快速确定赤潮发生的时间和地点,但要求在赤潮发生前后有相对连续的时间序列数据. 相似文献
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探讨基于词库与规则相结合的案(事)件新闻文本时空信息解析方法.通过构建时间词库和表达规则、派出所和地名等词库以及"触发词-案事件类型"二元分类器,实现对案(事)件新闻中的案发时间、案发地点、案(事)件类型和出警派出所信息的抽取,并引用设计规范化规则,实现时空信息的规范化输出.实验分别选取本文解析盗窃案件数据和2014年1月至2015年3月福州市四个中心行政城区的公安盗窃案件数据进行比较,利用核密度估计算法研究犯罪集聚区,得到的集聚结果基本一致,发现福州市盗窃犯罪集聚发生于茶亭派出所、东街派出所和瀛洲派出所等辖区. 相似文献
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基于长汀县最优降雨侵蚀力算法∑EI_(60),利用河田站降雨过程数据得到的R_(最优)(∑EI_(60))与该数据经过逐时分割得到的R_(逐时)(∑E_(60)P_(60))进行线性拟合,线性拟合的决定系数达到0.909;再将该拟合方程应用于逐时网格降雨融合数据中,估算县域降雨侵蚀力的空间分布.与常规的简易模型和逐月降雨量进行插值的方法相比,获得精度更高、更加符合实际情况的区域降雨侵蚀力分布,为该地区水土流失监测提供科学依据. 相似文献
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提出从概念、逻辑、物理三个层次实现遥感时序数据覆盖模型(RSTSDCM),并补充遥感影像元数据,使其能被有效解析.该模型遵循覆盖标准,支持基于Web覆盖服务(WCS)/Web覆盖处理服务(WCPS)的互操作挖掘应用.为实现此应用,设计基于该模型的快速原型,通过中间件连接Rasdaman覆盖数据处理引擎和Rserve服务,耦合二者特性,在WCPS计算基础上,利用R建立数据挖掘模型,使遥感信息互操作挖掘能力提升到更高层次.进行郑州市主城区遥感生态指数(RSEI)互操作计算的试验.结果表明:该模型不仅支持遥感时序数据互操作,更能挖掘出隐含的时空动态变化信息及专题时态数据相关关系. 相似文献
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以修正的通用水土流失方程(RUSLE)为理论基础,以长汀县为研究区,利用地理信息系统(GIS)与遥感(RS)技术,在计算各影响因子的基础上估算水土流失,生成流失风险等级分布图.对水土流失的主要因素进行空间叠加分析,并将研究区水土流失风险综合评估结果与坡度、植被覆盖度及土地利用图层进行空间相关分析.结果表明:研究区水土流失中、高风险区分布仍较多,其中,河田、三洲、策武3乡镇形势最为严峻;水土流失风险呈现出一定的地域性特点,与植被覆盖度有严格的负相关关系,但与坡度并无严格的正相关关系. 相似文献
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在对现有空间信息集成技术和方法研究的基础上,综合应用需求、数据服务方式和Web服务技术,提出并建立一种面向网络的空间数据多级集成和服务模式.该模式可由使用者根据需要选择相应的集成模式,满足各自的需求.它将面向网络的空间数据集成用数据级、平台级、Web服务级和应用级等4个模式层次来进行描述,使各种数据集成问题归于各个层次的相应模式的数据集成和存取问题.最后,运用Web地图服务,实现一个面向服务的空间数据集成和服务系统,并验证多级集成和服务模式框架理论和技术. 相似文献
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非视距(NLOS)传播时传播路径的不确定性是产生定位误差的主要原因.通过对测量数据方差大小的判断来识别NLOS,并采用卡尔曼滤波方法,实现对有偏分布的NLOS误差平滑处理,减小NLOS的影响.仿真结果表明,该方法能在多种LOS/NLOS环境下提高定位的精度. 相似文献