• 基于数字高程信息的地形要素提取与识别 大中专理科科技综合 周熙然 等
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基于数字高程信息的地形要素提取与识别 大中专理科科技综合 周熙然 等

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作者周熙然 等

出版社中国矿业大学出版社

ISBN9787564660260

出版时间2023-12

版次1

装帧平装

开本16

页数168页

字数206千字

定价45元

货号700_9787564660260

上书时间2024-12-03

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商品描述
目录:

章 概述

1.1 地貌概述

1.2 地貌形态概念

参文献

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、旋转与仿不变

参文献

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

参文献

内容简介:

地形要素是描述地貌与地表形态的重要参数。本书基于地形要素这一较少关注的领域,综合数字高程模型数据以及坡度、坡向、曲率等衍生参数,围绕地形要素的提取与识别开展一系列论述。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;然后着重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。
本书针对地表形态提取与识别,紧扣大数据与人工智能发展趋势,从数据、尺度、特征、算法及模型方面展开了较为系统的论述,是目前关于地表形态论述较为完整的学术著作。本书适合有志于了解和研究地质地貌、地表形态、地貌知识等的、专业人员、高校教师和研究人员阅读,对于了解地表形态理论技术以及智能化、自动化遥感与地理信息技术并将其用于地貌分析的和研究具有的价值。

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