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数字高程模型压缩研究进展浅析
被引量：
4
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作者
王小兵
孙久运
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2013年第6期23-25,28,共4页
数字高程模型(DEM)是遥感技术、地理信息系统等领域开展研究的重要数据源,近年来成为地理信息技术的一个研究热点,基于DEM数据压缩算法得到广泛的研究,本文结合大量国内外文献,就基于树结构编码、人工神经网络、小波变换、基于判别规则...
数字高程模型(DEM)是遥感技术、地理信息系统等领域开展研究的重要数据源,近年来成为地理信息技术的一个研究热点,基于DEM数据压缩算法得到广泛的研究,本文结合大量国内外文献,就基于树结构编码、人工神经网络、小波变换、基于判别规则(指标)的DEM压缩算法进行论述;并指出DEM模型构建以及数据压缩必须更加注重地形因素,注重基于组合压缩算法以及基于数据压缩、存储、传输、优化显示于一体的广义DEM数据压缩方法的研究。
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关键词
数字高程模型
树结构编码
人工神经网络
小波变换
组合
压缩算法
原文传递
题名
数字高程模型压缩研究进展浅析
被引量：
4
1
作者
王小兵
孙久运
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2013年第6期23-25,28,共4页
基金
国家自然基金(41171343)
江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)
文摘
数字高程模型(DEM)是遥感技术、地理信息系统等领域开展研究的重要数据源,近年来成为地理信息技术的一个研究热点,基于DEM数据压缩算法得到广泛的研究,本文结合大量国内外文献,就基于树结构编码、人工神经网络、小波变换、基于判别规则(指标)的DEM压缩算法进行论述;并指出DEM模型构建以及数据压缩必须更加注重地形因素,注重基于组合压缩算法以及基于数据压缩、存储、传输、优化显示于一体的广义DEM数据压缩方法的研究。
关键词
数字高程模型
树结构编码
人工神经网络
小波变换
组合
压缩算法
Keywords
digital elevation model
tree structure coding
artificial neural network
wavelet transform
combined compression algorithm
分类号
O213 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字高程模型压缩研究进展浅析
王小兵
孙久运
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2013
4
原文传递
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