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公开(公告)号:CN107944710A
公开(公告)日:2018-04-20
申请号:CN201711211766.4
申请日:2017-11-28
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06K9/6269 , G06Q10/06393 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的村庄用地复垦规划方法,步骤包括:获取待复垦规划研究区的村庄用地信息;建立研究区村庄用地的空间和属性数据库;对复垦规划相关环境变量进行量化并存储;对村庄用地的属性数据进行量化处理;将复垦规划结果用数值代替并添入数据库;通过支持向量机方法进行数值分析并获得分类依据;使用分类依据分类研究区获得规划结果。本发明对多元的复垦规划影响因子能够科学理性的做出合理分类,折衷各个影响因子之间不显著的交互作用以及尽可能减少主观因素的影响,能够给予大范围村庄用地的复垦规划方案,指导土地复垦过程中的合理定夺,使复垦效益和效率提高显著。
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公开(公告)号:CN106157309B
公开(公告)日:2019-03-22
申请号:CN201610520898.4
申请日:2016-07-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟种子点的机载LiDAR地面点云滤波方法,属于机载LiDAR点云数据分类领域。本发明的步骤为:首先,将机载LiDAR点云格网化,利用格网内点云的分布维度和高程分布直方图构建地面虚拟种子点;其次,使用多尺度形态学对虚拟种子点评估,剔除不属于地面的虚拟种子点,并且对点云进行初步滤波;最后,利用评估后的虚拟种子点构建初始TIN网,迭代加密TIN网完成LiDAR数据的地面点云滤波。本发明既降低了滤波算法的时间耗费,又保证了滤波算法的滤波精度,并且适用范围广。
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公开(公告)号:CN107798357A
公开(公告)日:2018-03-13
申请号:CN201711211756.0
申请日:2017-11-28
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06K9/6267 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于KNN的村庄用地复垦规划模拟方法,步骤包括:获取待复垦规划研究区的村庄用地信息;建立研究区村庄用地的空间和属性数据库;对复垦规划相关环境变量进行量化并存储;对村庄用地的属性数据进行量化处理;通过对各相关因素进行迭代训练确定knn分类模型;使用knn分类模型对待规划村庄用地分类。本方法在自然、人文双重环境下,估计影响村庄复垦的各因素因子的不同权重,使用非参数的knn模拟,预测判断结果更合理科学。
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