地形图符号的识别是GIS快速获取地理数据的有力手段,从目前同类研究的进展及实用程度看,交互式识别仍是目前唯一行之有效的方法,因此,本课题在实施中,将研究的重点放在地形图上占主导地位的要素识别上,从而使研究成果能尽快为实际生产服务。本研究通过对地形图符号的构成分析,重点研究和实验了地形图上很具有代数性的“小板房”符号的识别方法,取得了非常满意的成果。地形要素按彩色分层也是地形图符号识别的重要内容,本课题重点研究和实验了棕色等高残的分离以及其高程的推算方法。研究及实验表明:本研究成果不仅能直接很快地用于生产实际,而且对当前GIS地理数据采集方案的确定也具有指导意义。
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数据更新时间:2023-05-31
Ordinal space projection learning via neighbor classes representation
基于纳米铝颗粒改性合成稳定的JP-10基纳米流体燃料
Image super-resolution based on sparse coding with multi-class dictionaries
Phosphorus-Induced Lipid Class Alteration Revealed by Lipidomic and Transcriptomic Profiling in Oleaginous Microalga Nannochloropsis sp. PJ12
Numerical investigation on aerodynamic performance of a bionics flapping wing
符号图的符号圈覆盖问题研究
彩色地形图中地理要素提取与识别技术研究
用脑电地形图结合言语作业研究汉语认知的脑机制
统计脑地形图及脑电偶极子动态追踪*3