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基于数字高程信息的地形要素提取与识别

基于数字高程信息的地形要素提取与识别

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  • ISBN:9787564660260
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:24cm
  • 页数:159页
  • 出版时间:2023-12-01
  • 条形码:9787564660260 ; 978-7-5646-6026-0

内容简介

本书首先概述地形要素概念及内涵,简述数字高程模型相关理论;然后论述如何基于数字高程模型计算地形要素的参数,以及地形要素表征的尺度和粒度;再次论述地形要素的分类体系以及地形要素提取与识别的经典方法;*后结合地理空间人工智能技术,论述了基于前沿地理空间人工智能技术提取与识别精细地形要素的方法。

目录

第1章 概述 1.1 地貌概述 1.2 地貌形态概念 参考文献 第2章 数字高程模型 2.1 遥感与数字地形分析 2.2 高程信息的数据结构 2.3 数字高程模型 2.4 数字高程模型生成 2.5 数字高程模型的生成方法 2.6 数字高程模型质量与误差传播 2.7 数字高程模型开放数据获取 参考文献 第3章 地形要素的计算参数 3.1 地形要素计算参数 3.2 地形要素参数的导数 3.3 地形要素参数 参考文献 第4章 地形要素的尺度与粒度表达 4.1 地形要素尺度(高程) 4.2 地形要素粒度(坡向) 4.3 地形要素尺度、旋转与仿射不变性 参考文献 第5章 地形要素分类 5.1 地形要素分类概述 5.2 地形要素分类体系 参考文献 第6章 地形要素提取与识别经典方法 6.1 地形要素的识别与提取 6.2 基于局部模式(Geomorphons)的地形要素提取与识别 6.3 基于面向对象图像分析的地形要素提取与识别 6.4 基于模糊集分类的地形要素提取 6.5 基于空间一上下文耦合的地形要素提取与识别 参考文献 第7章 基于地理空间人工智能的精细地形要素提取与识别方法 7.1 地理空间人工智能 7.2 地形要素基准数据库 7.3 地形要素语义建模 7.4 基于机器学习的地形要素提取与识别对比 7.5 基于语义词袋模型的地形要素提取与识别 7.6 耦合坡向的多特征驱动地形要素提取与识别 7.7 基于人工神经网络的地形要素提取与识别 7.8 基于面向场景识别卷积神经网络模型的地形要素提取与识别 7.9 基于面向语义分割卷积神经网络的地形要素提取与识别 参考文献
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