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数字高程模型的建立与分析应用
被引量:
2
1
作者
李世平
武文波
于欢
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008年第A01期31-33,共3页
为了用数字高程模型实现区域地形表面的数字化表达,通过对比分析的方法,研究了不规则格网(TIN)和规则格网生成的几种算法,对几种算法进行了比较,同时对数字高程模型的应用进行了分析,结果表明,逐点内插法十分灵活,内插效率较高,精度较高...
为了用数字高程模型实现区域地形表面的数字化表达,通过对比分析的方法,研究了不规则格网(TIN)和规则格网生成的几种算法,对几种算法进行了比较,同时对数字高程模型的应用进行了分析,结果表明,逐点内插法十分灵活,内插效率较高,精度较高,计算方法简单又不需很大的计算机内存,因此逐点内插法是目前DEM生产中常用的内插方法;随着算法的不断改进和完善,DEM生成效率和精度的提高,其应用前景将十分广阔。
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关键词
数字高程模型
tin格网
规则
格网
等高线
数字正射影像图
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职称材料
PSO-RBF神经网络在历史滑坡发育地区滑坡危险性预测中的应用
被引量:
3
2
作者
张铎
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期118-124,共7页
如何行之有效地利用多源遥感资料对历史滑坡发育显著地区进行滑坡危险性预测,对于地质动力活跃的高山地区的滑坡灾害研究具有现实意义。该文以云南永胜、宾川县的滑坡危险性预测为案例,基于多源高分影像获取了615个滑坡,通过RapidEye立...
如何行之有效地利用多源遥感资料对历史滑坡发育显著地区进行滑坡危险性预测,对于地质动力活跃的高山地区的滑坡灾害研究具有现实意义。该文以云南永胜、宾川县的滑坡危险性预测为案例,基于多源高分影像获取了615个滑坡,通过RapidEye立体像对提取了5m精度的DEM,并结合研究区地质资料获取了9个滑坡影响因子(断层、水系、岩性、NDVI、坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、高程),然后利用TIN格网对滑坡及其影响因子数据进行空间属性集成,形成了可供模型预测的训练样本集。在考虑研究区滑坡发育特点的基础上,采用粒子群(PSO)优化RBF神经网络的学习算法,开发了以PSO-RBF神经网络为核心的滑坡危险性预测程序。在预测过程中,首先对各滑坡影响因子进行灰色关联分析(GRA),舍弃关联度较低的NDVI数据;然后分别利用PSO-RBF和BP神经网络对TIN训练样本集进行计算,获得研究区滑坡危险性预测结果。结果对比和ROC曲线评价显示,PSO-RBF神经网络预测效果良好,有效揭示了金沙江和断裂带对永胜、宾川地区滑坡发育的显著影响。
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关键词
滑坡影响因子
tin格网
粒子群算法
RBF神经网络
滑坡危险性预测
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职称材料
题名
数字高程模型的建立与分析应用
被引量:
2
1
作者
李世平
武文波
于欢
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
中国科学院东北地理与农业生态研究所
出处
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008年第A01期31-33,共3页
基金
辽宁省高等学校重点实验室基金资助项目(20060370)
教育部博士启动基金资助项目(20050147002)
文摘
为了用数字高程模型实现区域地形表面的数字化表达,通过对比分析的方法,研究了不规则格网(TIN)和规则格网生成的几种算法,对几种算法进行了比较,同时对数字高程模型的应用进行了分析,结果表明,逐点内插法十分灵活,内插效率较高,精度较高,计算方法简单又不需很大的计算机内存,因此逐点内插法是目前DEM生产中常用的内插方法;随着算法的不断改进和完善,DEM生成效率和精度的提高,其应用前景将十分广阔。
关键词
数字高程模型
tin格网
规则
格网
等高线
数字正射影像图
Keywords
digital elevation model
tin
grid
contour
digital orthograph map
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
PSO-RBF神经网络在历史滑坡发育地区滑坡危险性预测中的应用
被引量:
3
2
作者
张铎
机构
天津航天中为数据系统科技有限公司/天津市智能遥感信息处理技术企业重点实验室
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期118-124,共7页
文摘
如何行之有效地利用多源遥感资料对历史滑坡发育显著地区进行滑坡危险性预测,对于地质动力活跃的高山地区的滑坡灾害研究具有现实意义。该文以云南永胜、宾川县的滑坡危险性预测为案例,基于多源高分影像获取了615个滑坡,通过RapidEye立体像对提取了5m精度的DEM,并结合研究区地质资料获取了9个滑坡影响因子(断层、水系、岩性、NDVI、坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、高程),然后利用TIN格网对滑坡及其影响因子数据进行空间属性集成,形成了可供模型预测的训练样本集。在考虑研究区滑坡发育特点的基础上,采用粒子群(PSO)优化RBF神经网络的学习算法,开发了以PSO-RBF神经网络为核心的滑坡危险性预测程序。在预测过程中,首先对各滑坡影响因子进行灰色关联分析(GRA),舍弃关联度较低的NDVI数据;然后分别利用PSO-RBF和BP神经网络对TIN训练样本集进行计算,获得研究区滑坡危险性预测结果。结果对比和ROC曲线评价显示,PSO-RBF神经网络预测效果良好,有效揭示了金沙江和断裂带对永胜、宾川地区滑坡发育的显著影响。
关键词
滑坡影响因子
tin格网
粒子群算法
RBF神经网络
滑坡危险性预测
Keywords
influence factors of landslide
tin
grid
particle swarm optimization algorithm
RBF neural network
landslide hazard prediction
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字高程模型的建立与分析应用
李世平
武文波
于欢
《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2008
2
下载PDF
职称材料
2
PSO-RBF神经网络在历史滑坡发育地区滑坡危险性预测中的应用
张铎
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
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