森林小班多边形自动聚合算法与程序设计
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更新于2024-08-12
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"森林小班多边形的自动聚合 (2005年)"
这篇论文主要探讨了在林业调查和规划中,如何利用数字专题图编制技术处理森林分布数据,特别是针对森林小班多边形的自动聚合问题。森林小班是林业调查中的基本单位,通常由多个几何形状构成,用于表示不同森林类型或特征的区域。文章首先概述了林业调查规划数字专题图编制的一般流程,包括数据采集、处理、分析以及可视化等步骤。
在确定了森林小班多边形聚合原则的基础上,作者提出了属性势能和属性势差的概念。属性势能是指小班多边形内部属性的集中程度,而属性势差则衡量的是相邻小班之间的属性差异。这两个概念是设计聚合算法的基础,旨在确保聚合后的多边形能够保持或尽可能接近原小班的属性特征。
接下来,论文深入研究了基于MapBasic(MapInfo公司的GIS开发语言)的多边形自动聚合数据处理流程。MapBasic允许用户编写自定义程序来扩展MapInfo软件的功能,因此是实现自动化处理的理想工具。作者研究了在MapBasic中实现多边形聚合的关键技术和程序设计,包括边界匹配、属性合并以及错误处理等环节。
通过这些关键技术的应用,作者成功开发了一款森林小班多边形的聚合程序。该程序可以自动地对森林小班进行合并,减少了人机交互的需求,显著提高了工作效率。实验结果显示,该程序在速度和精度上均优于传统的人工操作,证明了自动聚合算法的有效性和实用性。
关键词包括小班多边形、聚合和森林分布图,表明该研究的重点在于解决林业地图数据处理中的一个重要问题,即如何高效准确地对森林小班进行合并,以优化数据管理和分析。这项工作对于提高林业资源监测和管理的效率,以及推动GIS在林业领域的应用具有重要意义。
这篇2005年的研究论文为林业调查提供了创新的技术解决方案,通过自动聚合算法实现了森林小班多边形的快速精确处理,对后续的森林资源评估和规划工作具有重要参考价值。同时,它也展示了如何利用GIS工具和编程技术解决实际问题,为类似领域的研究提供了理论和技术支持。
2021-08-07 上传
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