“月上柳梢头”通过精心收集，向本站投稿了10篇基于DEM生成等高线的方法，下面是小编整理后的基于DEM生成等高线的方法，希望对大家有所帮助。
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篇1：基于DEM生成等高线的方法
基于DEM生成等高线的方法
绘制等高线算法,分为等高线确定,等高线短线构成和等高线短线连接.首先确定每条等高线具体高程和等高线条数,根据等高线高程,划分各点所在地势级,找出地势变化处的点,在这些点的`附近找出等高线经过处,内插出等高点,再将同一等高线上的两点连接成短线,短线连接是根据同一等高线上的点,高程相等又相互连接,在等高线短线中,找出高程相等,由相同坐标点的短线,将其逐个连接起来,便形成了完整的等高线.
作 者：聂欣 李鑫慧 吴良林 NIE Xin LI Xinhui WU Lianglin 作者单位：聂欣,吴良林,NIE Xin,WU Lianglin(广西师范学院,广西,南宁,530001)李鑫慧,LI Xinhui(南京信息工程大学,江苏,南京,210044)
刊 名：地理空间信息 英文刊名：GEOSPATIAL INFORMATION 年，卷(期)： 7(4) 分类号：P208 关键词：数字高程模型 规则格网 等高线 等高线追踪篇2：数字区调的DEM生成方法
数字区调的DEM生成方法
介绍了一种数字区调的'DEM生成方法,对数据来源、内插方法、工艺流程、精度分析和质量控制进行了阐述,并做出了实验研究.
作 者：张景华 ZHANG Jing-hua 作者单位：成都地质矿产研究所,四川,成都,610081 刊 名：测绘与空间地理信息 英文刊名：GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY 年，卷(期)：2009 32(4) 分类号：P208 关键词：数字区调 DEM 生成方法篇3：由TIN模型自动生成等高线算法
由TIN模型自动生成等高线算法
简要介绍TIN模型及其数据结构,主要从计算机地图制图的角度,研究基于TIN模型(不规则三角网)的等高线的自动绘制问题.同时,用VB设计程序,通过实验证明其正确性和有效性.
作 者：任丽艳 周秋生 成枢 张周平REN Li-yan ZHOU Qiu-sheng CHENG Shu ZHANG Zhou-ping 作者单位：任丽艳,成枢,REN Li-yan,CHENG Shu(山东科技大学,地球信息科学与工程学院,山东,青岛,266510)周秋生,ZHOU Qiu-sheng(黑龙江工程学院测绘工程系,黑龙江,哈尔滨,150050)
张周平,ZHANG Zhou-ping(西安市勘察测绘院,陕西,西安,710054)
刊 名：测绘工程 ISTIC英文刊名：ENGINEERING OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 17(5) 分类号：P208 关键词：TIN 等高线 内插 追踪篇4：用等高线内插DEM的不同算法的误差分析
用等高线内插DEM的不同算法的误差分析
本文以南方丘陵地区为研究区域,利用ARCGIS软件平台,对不同的DEM内插算法的误差进行了对比研究,研究表明:不同的算法内查高程误差总体符合正态分布,且较大误差主要分布在地形结构线附近;研究还表明:在南方丘陵地区,与人们通常采用的TIN方法建立的DEM相比, ANUDEM插值生成的DEM更能够精确地模拟真实的'地形.
作 者：陈吉龙 刘洪斌 武伟 CHEN Ji-long LIU Hong-bin WU Wei 作者单位：陈吉龙,刘洪斌,CHEN Ji-long,LIU Hong-bin(西南大学资源环境学院,重庆,400716)武伟,WU Wei(西南大学计算机与信息科学学院,重庆,400716)
刊 名：测绘科学 ISTIC PKU英文刊名：SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 34(4) 分类号：P282 关键词：DEM 误差 插值篇5：动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究
动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究
首先根据我国矿区土地复垦工作中存在的不足,通过研究提出“动态土地复垦”的概念,并确定了动态土地复垦方案制定的数据基础--动态矿区数字高程模型.动态矿区数字高程模型应该包含煤矿生产对地表的累积影响结果数据和地表的'原始地形信息,开采沉陷预计结果可以提供前者,地面测量可以提供后者,经过数据处理可以按时间间隔生成描述塌陷区的一系列数字高程模型(DEM)(准动态),然后运用DEM的空间分析技术提取塌陷区在不同时间段的土地破坏类型、范围和位置数据,并根据这些数据进行动态土地复垦方案决策数据的提取,经实例验证该方法可行.
作 者：韩奎峰 康建荣 HAN Kui-feng KANG Jian-rong 作者单位：徐州师范大学测绘学院,江苏,徐州,221116 刊 名：测绘科学 ISTIC PKU英文刊名：SCIENCE OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)：2009 34(3) 分类号：P224 X83 关键词：动态土地复垦 概率积分法 开采沉陷预计 数字高程模型 空间分析篇6：由栅格等高线快速建立DEM的新方法--CSE法
由栅格等高线快速建立DEM的新方法--CSE法
介绍了一种由等高线版图通过图像处理,准确、高效地建立DEM的新方法--CSE(color substitute elevation,颜色替换高程)法.在分析其算法精度的基础上,说明该方法相对于传统DEM建立方法的`特点.
作 者：吴艳兰 胡鹏 WU Yanlan HU Peng 作者单位：武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号,430079 刊 名：武汉大学学报（信息科学版） ISTIC EI PKU英文刊名：GEOMATICS AND INFORMATION SCIENCE OF WUHAN UNIVERSITY 年，卷(期)： 26(1) 分类号：P231.5 P286.6 关键词：DEM建立 图像处理 DEM内插篇7：基于ArcGIS的红壤地区DEM生成与应用分析
基于ArcGIS的红壤地区DEM生成与应用分析
数字高程模型是地理信息系统进行地形分析的基础数据,利用DEM可以提取地形因子,如坡度、坡向、高程信息、体积、水系、河网密度等.地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度等是反映地表起伏变化和侵蚀程度的指标.本文以浙江省低丘红壤区域为研究对象,在ArcGIS的支持下,利用1:10 000地形图的矢量化等高线对研究区域内DEM的`生成进行了探索,实现了研究区域内的地形三维模拟;提取了坡度、坡向、坡长等地形特征因子,利用ArcGIS表面分析模块,结合通用水土流失方程,就地形变化对土壤侵蚀的影响进行了分析,为红壤地区水土流失的综合治理提供支持.
作 者：章立佳 柳云龙 芮建勋 尹骏 施振香 卢小遮 Zhang Lijia Liu Yunlong Rui Jianxun Yin Jun Shi Zhenxiang Lu Xiaozhe 作者单位：章立佳,尹骏,施振香,卢小遮,Zhang Lijia,Yin Jun,Shi Zhenxiang,Lu Xiaozhe(上海师范大学,地理系,上海,34)柳云龙,芮建勋,Liu Yunlong,Rui Jianxun(上海师范大学,城市生态与环境研究中心,上海,200234)
刊 名：农业网络信息 英文刊名：AGRICULTURE NETWORK INFORMATION 年，卷(期)： “”(7) 分类号：P642.2 关键词：地理信息系统 ArcGIS 红壤 DEM 地形因子篇8：SRTM与地形图生成DEM的地形表达能力对比
SRTM与地形图生成DEM的地形表达能力对比
数字高程模型是进行地学研究的重要基础数据,SRTM数据是公众可以免费获取的精度达90 m的DEM数据.在ARCGIS软件的支持下,选取典型试验样区,利用1:5万和1:10万地形图建立的DEM和1:25万TINDEM与SRTM数据进行分析,提取坡度和坡长等地形因子,得出SRTM对地形的表达能力.结果认为,SRTM数据在地形表述能力上仍远不如1:5万的`地形图,甚至还不如1:10万地形图的地形表达能力,但是明显优于1:25万TINDEM的地形表达能力.
作 者：蔡清华 杨勤科 CAI Qing-hua YANG Qin-ke 作者单位：西北大学城市与资源学系,陕西,西安,710127 刊 名：水土保持通报 ISTIC PKU英文刊名：BULLETIN OF SOIL AND WATER CONSERVATION 年，卷(期)：2009 23(3) 分类号：P289 关键词：SRTM 数字高程模型 黄土高原 数据质量篇9：一种基于启发式算法的等高线局部内插方法
一种基于启发式算法的等高线局部内插方法
在基于启发式内插等高线算法的`基础上提出了一种局部内插方法.首先利用Douglas-Peucker算法提取等高线的特征点,根据特征点判断等高线之间的相似性程度,找出导致等高线出现异常的特征点;然后将相似性程度很低的两条等高线自动分解为若干简单等高线再进行内插.有效地解决了局部弯曲很大、马鞍型地貌等复杂等高线的内插问题.算法已经在以Microstation为平台的数字制图系统中实现并逐渐实用化.
作 者：安晓亚 孙群 肖强 赵国成 AN Xiao-ya SUN Qun XIAO Qiang ZHAO Guo-cheng 作者单位：信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052 刊 名：测绘科学技术学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF GEOMATICS SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)： 25(1) 分类号：P208 关键词：先验知识 等高线 局部内插 自动分解篇10：Go语言生成随机数的方法
作者：不吃皮蛋 字体：[增加 减小] 类型：转载
golang生成随机数可以使用math/rand包
代码如下:
package main
import (
“fmt”
“math/rand”
)
func main() {
for i:=0; i<10; i++ {
fmt.Println(rand.Intn(100))
}
}
发现这种情况,每次执行的结果一样,不满意
代码如下:
package main
import (
“fmt”
“time”
“math/rand”
)
func main() {
r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
for i:=0; i<10; i++ {
fmt.Println(r.Intn(100))
}
}
这种方式就可以使用时间种子来获取不同的结果了
希望本文所述对大家的Go语言程序设计有所帮助，
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基于DEM生成等高线的方法（精选10篇）
