期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向对象的安徽省基本地貌类型划分方法
被引量:
13
1
作者
李婧晗
江岭
+2 位作者
左颖
凌德泉
杨灿灿
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第5期80-85,共6页
以30mSTRM1-DEM为基本数据源,采用面向对象思想,从多元地形因子提取、多尺度对象分割和对象分类规则等方面构建了双层次多尺度地貌类型划分方法,实现了安徽省平原、台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地6类基本地貌类型的自...
以30mSTRM1-DEM为基本数据源,采用面向对象思想,从多元地形因子提取、多尺度对象分割和对象分类规则等方面构建了双层次多尺度地貌类型划分方法,实现了安徽省平原、台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地6类基本地貌类型的自动划分。研究结果表明:1)双层次多尺度地貌类型划分法能够有效实现中尺度地貌类型自动划分,平原类用户精度和制图精度分别为92.53%和69.63%、台地类为55.17%和77.00%、丘陵类为41.48%和54.65%、山地类为60.63%和62.63%,总体精度达68.32%;2)SRTM1-DEM数据能够较好地表达地貌形态基本特征,安徽省宏观地形因子提取的最佳分析窗口为3.13km^2;3)面向对象的分类方法整体分类精度优于逐像元分类法,且面向对象的双层次分类法优于其单一分割尺度分类法。
展开更多
关键词
strm1-dem
地貌类型
面向对象
多尺度分割
安徽省
下载PDF
职称材料
题名
面向对象的安徽省基本地貌类型划分方法
被引量:
13
1
作者
李婧晗
江岭
左颖
凌德泉
杨灿灿
机构
滁州学院安徽地理信息集成应用协同创新中心
滁州学院安徽省地理信息智能感知与服务工程实验室
南京信息工程大学地理与遥感学院
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第5期80-85,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41501445)
安徽省自然科学基金项目(1608085QD77)
+1 种基金
安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2015A171)
滁州学院大学生创新创业训练计划项目(2018CXXL040)
文摘
以30mSTRM1-DEM为基本数据源,采用面向对象思想,从多元地形因子提取、多尺度对象分割和对象分类规则等方面构建了双层次多尺度地貌类型划分方法,实现了安徽省平原、台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地6类基本地貌类型的自动划分。研究结果表明:1)双层次多尺度地貌类型划分法能够有效实现中尺度地貌类型自动划分,平原类用户精度和制图精度分别为92.53%和69.63%、台地类为55.17%和77.00%、丘陵类为41.48%和54.65%、山地类为60.63%和62.63%,总体精度达68.32%;2)SRTM1-DEM数据能够较好地表达地貌形态基本特征,安徽省宏观地形因子提取的最佳分析窗口为3.13km^2;3)面向对象的分类方法整体分类精度优于逐像元分类法,且面向对象的双层次分类法优于其单一分割尺度分类法。
关键词
strm1-dem
地貌类型
面向对象
多尺度分割
安徽省
Keywords
strm1-dem
geomorphological type
object-oriented method
multi-scale segmentation
Anhui Province
分类号
P931 [天文地球—自然地理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向对象的安徽省基本地貌类型划分方法
李婧晗
江岭
左颖
凌德泉
杨灿灿
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部