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公开(公告)号：CN119131277A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411277057.6
申请日：2024-09-12
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于脊‑谷分离的流域与斜坡单元GIS优化划分方法，包括如下步骤：1、获取研究区域的数字高程模型DEM，反转获得反转的FDEM；2、分别在DEM与FDEM上进行局部汇流分割，获得局部凹形内流域与凸形内流域的汇流边界，分别作为潜在脊和谷矢量线；3、在DEM中，将谷路径的栅格向下移动较大距离，得到V‑DEM，在FDEM中，将脊路径的栅格向下移动较大距离，得到R‑FDEM；4、分别在V‑DEM与R‑FDEM上进行子流域分割，获得凹形子流域与凸形子流域的汇流边界，合并得到斜坡单元。本发明提出的GIS原生支持的流域与斜坡单元优化提取模型，避免了流域与斜坡单元平行边界的产生，与已有算法相比，本方法仅依赖GIS，并且保留了多尺度性。
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公开(公告)号：CN110335350B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910542296.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于地形特征的虚拟地形生成方法，包括如下步骤：(1)获取真实DEM数据，提取重要的地形特征要素；(2)选择合适的数据范围，将DEM数据与地形特征要素数据划分为同样大小的方形区域；(3)根据零和博弈理论，使用地形特征数据集训练深度神经网络模型Terrain‑CGANs；(4)Terrain‑CGANs模型接收一幅地形特征图，将其转化为一幅虚拟地形的DEM数据。本发明使用大量地形特征训练虚拟地形生成模型，实现快速将地形特征要素转换为DEM数据。
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公开(公告)号：CN108830871A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810545590.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于高分辨率遥感影像和DEM的黄土浅沟自动化提取方法，首先，通过对浅沟坡面的高分辨率影像进行边缘检测得到浅沟边缘图像；其次，对浅沟坡面的DEM进行流向判断，并进行重新编码，生成流向栅格；再次，根据流向对边缘图像进行定向检测，从边缘图像的每个边缘像元出发，沿流向检测下一个像元是否为边缘像元，若是，则连接并重复上一步的检查，若不是，则检测终止；最后，对上一步结果使用适当的阈值剔除结果中的伪浅沟信息和栅格转线，即得到提取区域的黄土浅沟。本发明提供了自动化的黄土浅沟提取方法，节省了野外调查的人力物力，能为水土保持监测和国土资源调查等提供更丰富、便利的基础数据。
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公开(公告)号：CN102981891A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210524512.9
申请日：2012-12-07
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开一种基于蜂群智能的地理元胞自动机转换规则获取方法，属于计算机仿真模拟领域。针对已有的群体智能元胞自动机转换规则获取方法存在的搜索全局最优解的能力较弱，易陷入局部最优的问题，本发明提出一种新的元胞自动机转换规则获取方法，该方法以蜂群智能挖掘算法为核心，以地理元胞自动机转换规则的获取为目的，利用蜂群智能搜索方式，在多维属性空间中进行规则搜索，生成地理元胞自动机的转换规则文档。本发明主要用于智能挖掘地理元胞自动机转换规则，提高了获取全局最优规则的能力。
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公开(公告)号：CN102495888A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110405693.9
申请日：2011-12-08
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向并行数字地形分析的数据拆分与分发方法，属于数字地形分析和并行计算的交叉技术领域。该方法包括以下步骤：（1）读入DEM数据，建立数据粒度模型；（2）基于内存页调度策略，计算最小数据粒度大小；（3）基于四叉树存储策略，计算复合数据粒度大小；（4）计算节点数据粒度的冗余行、列数的计算方法以及切割方式；（5）基于复合数据粒度，计算节点数据的分发数；（6）根据节点的分发数，主节点进行节点数据的分发。本发明提出的方法，独立于空闲节点的个数，使用复合数据粒度作为节点数据分发的基本单位，减少了数据的通信量；在性能相同的计算节点间，保证了负载均衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119339012A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411321961.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高程角极值的陡坡、陡崖、陡坎提取方法，包括如下步骤：1、获取研究区域的数字高程模型DEM，基于矩阵卷积运算构建DEM的多方向平移模型；2、通过平移模型，计算DEM数据的三维最大高程角3D maxEA和三维最小高程角3D minEA；3、确定陡坡、陡崖、陡坎的临界地形坡度ST，比较3D maxEA、‑3D minEA与ST的相对大小，提取陡坡、陡崖、陡坎的栅格数据；4、提取3D maxEA与‑3D minEA相等的矢量线，叠加陡坡、陡崖、陡坎的区矢量，通过裁剪方法提取陡坡、陡崖、陡坎的矢量线数据。本发明提出的陡坡、陡崖、陡坎提取模型避免了对地形突变的平滑，挖掘了易被坡度平滑而隐藏的陡坡、陡崖、陡坎。
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公开(公告)号：CN106981092B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710189889.6
申请日：2017-03-28
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于Priority‑Flood的内流流域提取方法，采用先漫水示踪法，通过模拟水流注满洼地并溢出的过程，获取洼地内正确的汇流方向并同时获得水溢出每个洼地时的“出水口点”以及该洼地的面积；然后根据洼地面积大小筛选符合要求的洼地；根据流向数据，将流向出水口点的所有栅格归并为一个区域，即完成内流流域的划分与提取。本发明适用于基于DEM进行内流区的流域提取，无需填充洼地，且只需对所有栅格遍历一次，能够自动化、高效的提取内流流域，为下一步内流流域的地形地貌和水文分析奠定重要的基础。
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公开(公告)号：CN110335350A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910542296.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于地形特征的虚拟地形生成方法，包括如下步骤：(1)获取真实DEM数据，提取重要的地形特征要素；(2)选择合适的数据范围，将DEM数据与地形特征要素数据划分为同样大小的方形区域；(3)根据零和博弈理论，使用地形特征数据集训练深度神经网络模型Terrain-CGANs；(4)Terrain-CGANs模型接收一幅地形特征图，将其转化为一幅虚拟地形的DEM数据。本发明使用大量地形特征训练虚拟地形生成模型，实现快速将地形特征要素转换为DEM数据。
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公开(公告)号：CN102915227A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210320618.7
申请日：2012-09-03
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大区域海量DEM数据流域提取的并行方法，其步骤如下：第一步、最优划分粒度评价；第二步、按照数据划分、融合策略进行洼地填平并行计算；第三步、按照数据划分、融合策略，基于洼地填平结果进行水流方向并行计算；第四步、按照数据划分、融合策略,基于水流方向数据，进行汇流累积并行计算；第五步、按照数据划分、融合策略,基于水流方向和汇流累积数据，设置汇流阈值，进行河网水系并行计算；第六步、按照数据划分、融合策略,基于河网水系和水流方向数据进行子流域划分并行计算，完成流域提取。本发明方法能够在并行时充分考虑数据划分的粒度及并行I/O机制，在串行算法并行解析上能够顾及数据自身特征。
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公开(公告)号：CN102902603A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210366275.8
申请日：2012-09-27
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种面向数据并行计算的容错处理方法，属于并行系统容错的技术领域，是一种基于出错任务对应的数据块进行二次划分及二次调度的错误恢复策略与方法。该方法包括：对关键计算任务进行二次冗余或三次冗余计算及结果判定；基于内存页调度策略的数据组成结构的构造方法；基于空闲节点个数以及最小数据块的容错数据块的二次划分。本发明完全可应用于大规模海量数据的并行数字地形分析的高性能计算的容错处理场合，例如，规则格网并行插值、坡度坡向并行计算、洼地填平并行计算等地形因子提取；可以应用于地理信息处理的高性能计算；也可以应用于基于地理信息的空间决策分析和数据挖掘等应用场合，提高处理效率。
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