基于位置的丹霞地貌可视化系统

发布时间：2021-09-09 16:00

　　丹霞地貌的研究历经80余年的发展已经成为一个相对独立的学科领域,然而目前该领域的研究手段还相对比较传统,没有用于数据分析的可视化展示平台,而诸如同纬度地区最近丹霞地貌的搜索、海量丹霞地貌数据的分析等也亟需与计算机科学技术相结合以取得更快的发展。本课题针对丹霞地貌目前研究工作的现状并结合丹霞地貌本身的特点,开发了第一个基于丹霞地貌结构化与非结构化数据的可视化展示平台,供国内外丹霞地貌领域的学者利用其开展相关的研究。同时,针对丹霞科考人员对于海量图片收集和分类的需要,我们使用基于位置的服务相关技术开发了移动端的数据收集与服务器端的数据自动分类服务,这将大大减轻科研人员处理数据的负担。此外,提出一种基于K-D Tree的优化算法Optimized K-D Tree来解决同纬度地区丹霞地貌中最邻近地貌的推荐问题,能够大大减少生成K-D Tree的候选点从而提升算法效率,并对该算法进行了实现和性能的验证。实验表明该优化算法比通用的K-D Tree算法效率提高了约23.8%。同时,利用基于决策树的C4.5算法模型对丹霞地貌数据进行挖掘,发现了丹霞地貌的地质成分如砾岩、粉砂岩、粘土岩等与气温、降雨量... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究目标和内容
    1.3 国内外研究现状
    1.4 文章结构
    1.5 本章小结
第二章 相关工作
    2.1 引言
    2.2 最近邻搜索
    2.3 数据挖掘
    2.4 数据可视化
    2.5 基于位置的服务
    2.6 本章小结
第三章 系统设计
    3.1 引言
    3.2 最近邻丹霞地貌推荐
        3.2.1 2D建模
        3.2.2 Optimized K-D Tree算法原理及实现
    3.3 丹霞地貌数据可视化
    3.4 基于位置的数据收集与自动分类策略
    3.5 丹霞地貌数据分析
        3.5.1 数据预处理
        3.5.2 数据挖掘
        3.5.3 数据分析
    3.6 本章小结
第四章 信息系统架构与实现
    4.1 引言
    4.2 信息系统架构
    4.3 数据库设计
    4.4 信息系统实现
    4.5 本章小结
第五章 实验数据分析
    5.1 引言
    5.2 硬件环境
    5.3 软件环境
    5.4 最近邻算法性能测试
    5.5 系统功能测试
    5.6 数据收集与自动分类服务
    5.7 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]国内外红层与丹霞地貌研究述评[J]. 彭华,潘志新,闫罗彬,Scott SIMONSON.  地理学报. 2013(09)
[2]中国丹霞地貌研究进展[J]. 彭华.  地理科学. 2000(03)



本文编号：3392380