并行密度聚类算法在河流数字化并行提取中的应用研究

本文采用并行密度聚类算法,对辽宁东部某区域河流进行数字化进行并行提取,并结合区域实地调查河流数据,对比分析河流数字化提取的精度。研究结果表明:并行密度聚类算法可实现河流数字化提取的并行计算,相比于传统算法(串行计算),该算法可提高计算效率48%,和区域实地调查河流特征数据对比,其河流长度提取误差可在20%以内,河长比降提取误差可在30%以内。研究成果对于区域河流数字化提取方法提供参考价值。

基于地理信息技术的朝阳地区河流数字化提取研究

结合地理信息技术对朝阳地区流域面积在10 km^ 2以上河流进行数字化提取,并结合野外实地勘察数据对河流提取结果进行验证。结果表明:经过提取大凌河流域10 km^ 2以上河流数目为513条,经过验证,其数字化提取的总体精度在90%以上,河流数字化提取结果精度较高,适用性较强。