数字地形分析应用适配性知识的案例表达与推理方法

发布时间：2017-09-05 03:03

  本文关键词：数字地形分析应用适配性知识的案例表达与推理方法

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【摘要】：数字地形分析(Digital Terrain Analysis,DTA)在应用时依赖于建模知识,尤其是关于所建的应用模型是否与研究区特点、数据等条件相适配的知识(称为"应用适配性知识");由于这类知识难以形式化表达,现有的数字地形分析工具对此类知识缺乏利用,从而导致普通用户在应用数字地形分析时建模困难。针对该问题,设计了一套数字地形分析领域应用适配性知识的案例表达与相应的推理方法。以美国32个河网提取案例为例,通过交叉验证,初步表明案例及其推理应用方法适合于数字地形分析领域应用适配性知识的形式化表达与应用,该方法通过与建模环境的集成,可大幅降低数字地形分析应用建模难度。
【作者单位】： 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;中国科学院大学;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京师范大学地理科学学院;威斯康星—麦迪逊大学地理系;
【关键词】： 数字地形分析 建模知识 案例 河网提取
【基金】：国家自然科学基金项目(41422109;41431177)~~
【分类号】：P208;P217
【正文快照】： 1引言数字地形分析(DTA)基于数字高程模型(DEM)对地表形态进行地形属性计算及特征提取,为GIS核心功能空间分析的重要组成部分,已经在地理学及其他相关领域得到广泛应用(周启鸣等,2006;Hengl et al,2009)。随着应用领域扩展,用户群不断扩大,越来越多对DTA知识掌握不足的用户开

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本文编号：795428