DEM插值算法适应性理论与方法
| 作者 |
| 张锦明 |
| 丛书名 |
| 空间建模与可视分析丛书 |
| 出版社 |
| 电子工业出版社 |
| ISBN |
| 9787121376177 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 DEM精度研究是DEM研究体系的重要组成部分，原始数据精度、插值算法、地貌类型、采样数据分布特征和尺度是影响DEM精度的主要因素之一。插值算法作为其中的直接因素，地貌类型、采样数据分布特征和尺度等因素通过插值算法影响DEM精度。因此，从影响DEM插值精度的不同因素出发，研究DEM插值算法的适应性问题，对降低DEM插值的不确定性、提高DEM插值精度具有十分重要的意义。本书围绕DEM插值参数、地貌类型适应性、采样数据分布特征适应性、尺度适应性等问题展开了DEM插值算法适应性的研究和实践。本书可以作为地图学与地理信息工程（系统）、环境科学与工程、地理学、地质学、作战环境学等地球科学领域的研究生或本科生的辅助教材，也可以作为测绘科学与技术、遥感科学、地理信息科学等相关领域研究人员的科研参考书。 |
| 目录 |
1 绪论\t1 1.1 数字高程模型\t2 1.2 DEM插值算法的适应性\t8 1.3 本书结构\t19 1.4 本章小结\t20 2 DEM插值算法\t21 2.1 DEM插值原理\t22 2.2 DEM插值算法特性\t27 2.3 DEM插值算法分类\t28 2.4 常用DEM插值算法\t31 2.5 本章小结\t42 3 DEM插值参数“优选”研究\t45 3.1 DEM插值参数\t46 3.2 DEM插值参数“优选”实验\t55 3.3 反距离加权插值算法的“最优”插值参数\t62 3.4 改进谢别德插值算法的“最优”插值参数\t76 3.5 径向基函数插值算法的“最优”插值参数\t92 3.6 克里格插值算法的“最优”插值参数\t123 3.7 本章小结\t132 4 DEM插值算法的地貌类型适应性研究\t135 4.1 基本地形特征因子\t136 4.2 宏观地形特征因子最佳分析区域预测模型\t143 4.3 地形特征因子模糊聚类模型\t162 4.4 地貌类型隶属度函数模型\t170 4.5 DEM插值算法的地貌类型适应性实验\t189 4.6 本章小结\t194 5 DEM插值算法的采样数据分布特征适应性研究\t197 5.1 局部地形特征描述模型\t199 5.2 边界因素影响\t209 5.3 K均值聚类分析\t210 5.4 局部地形特征适应性实验\t212 5.5 本章小结\t237 6 DEM插值算法的尺度适应性研究\t239 6.1 尺度与DEM尺度\t240 6.2 水系和地形套合精度定量化描述模型\t246 6.3 DEM插值算法尺度适应性实验\t255 6.4 本章小结\t274 7 数据处理与地形建模软件\t275 7.1 DPS数据处理系统\t276 7.2 自动地球科学分析系统\t290 7.3 Golden Software Surfer\t297 7.4 本章小结\t304 8 总结与展望\t305 8.1 主要研究工作\t306 8.2 主要创新点\t308 8.3 需要进一步研究的问题\t309 参考文献\t311 |
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