检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京市文苑路1号210046 [2]滁州学院国土信息工程系,滁州市丰乐南路80号239000
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2009年第12期1463-1466,共4页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:国家863计划资助项目(2006AA12Z212);国家自然科学基金重点资助项目(40930531);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CX09B_299Z);安徽省自然科学基金资助项目(060412062)
摘 要:针对子集区域划分方案对DEM地形信息量计算的不确定性影响问题,提出了一种基于最大熵定理的子集划分算法。新算法较好地避免了人为指定分级标准带来的DEM信息熵计算的主观性与随意性,为实现DEM地形信息量的有效评价提供了客观的理论依据。Entropy is a key index on measuring DEM terrain information content. According to the uncertainty of the influence of subset partition strategies on DEM information content, we present a new algorithm of subset partition based on the maximum entropy theory. Firstly a standard maximum entropy response curve is constructed. Then the optimal classification strategy is analyzed and calculated based on the differences between standard logarithm model and original information entropy model through the statistic characteristics of the linear slope vary and the stability of the curve. The new algorithm is proved to be efficient to avoid the subjectivity and arbitrariness in DEM artificial classifications, which provides an objective theoretical basis for DEM information entropy calculation.
分 类 号:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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