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1、关于地理国情普查影像解译的研究1、相关定义1.1、ERDAS中自定义西安80坐标系ERDAS包含了一个能够自定义椭球体、基准面、投影方式的扩展库,通过这个扩展库,可以在ERDAS中添加任何可能存在的投影系统。步骤为:(1)添加西安80坐标系椭球体和基准面。ERDAS安装目录C:ProgramFilesLeicaGeosystemsGeospatialImaging9.2下的etc/spheroid.tab文件是用来记载椭球体和基准面参数的。用记事本打开后依照以下语法,可任意添加自定义的椭球体和基准面参数。基本语法为:椭球名称{椭球序号椭球体长半轴椭球体短半轴椭球
2、名称0000000基准面名称1dx1dy1dz1rx1rz1ds1基准面名称2dx2dy2dz2rx2rz1ds2.}西安80坐标系的语法为:IAG75{7463781406356755.2882xian800000000}经过以上的操作IAG75椭球就会出现在ERDAS的椭球选择列表中。(2)点击工具栏中Main-DataPrep-ReprojectImage或模块DataPrep-ReprojectImage或模块Interpreter-Utilities-ReprojectImage工具,打开ReprojectImage对话框,点击图3-6中红圈标识处,进入pr
3、ojectchooser对话框,选择投影类型为TransverseMercator,依次添加D_Xian_80(18号带)坐标系信息:SpheroidName(椭球体名称)、20长安大学硕士学位论文DatumName(大地基准面)、Scalefactoratcentralmeridian(比例系数)、Longitudeofcentralmeridian(中央经线)、LatitudeoforiginofProjection(投影起始纬度)、Falseeasting(东偏移量)、Falsenorthing(北偏移量)如图3-2。图3-2定义坐标投影系统如此保存后,完成了X
4、ian80大地坐标系统在ERDAS中的自定义添加。1.2、ENVI中自定义西安80坐标系任何投影和坐标系,只要知道相关参数,如椭球体、椭球体长短半轴、投影类型、中央经线纬线、偏移量等,都可以在ENVI中自定义投影。其定义方法和ERDAS中的自定义方法、原理相似。ENVI的map_proj文件夹下包含了三种重要的投影坐标信息文件,分别是ellipse.txt(椭球体参数文件)、datum.txt(基准面参数信息)和map_proj.txt(坐标系信息)。在ENVI中自定义坐标系,实质上是在这三个文件中保存带定义的投影、坐标信息的过程。首先将椭球体信息按照ENVI承认的格
5、式直接输入到ellipse.txt文件中。西安80坐标的椭球体信息为IAG-75,6378140.0,6356755.3,将其直接保存到ellipse.txt末端。接着定义基准面。由于本次研究使用Arcgis软件进行几何校正,校正好的图像要转入ERDAS和ENVI中进行数据信息增强,因此最好确定ENVI中的自定义投影坐标信息和书写方式与和ARCGIS中一致。Arcgis中,西安80的基准面信息为D_Xian_1980,IAG-75,0,0,0,将其同样方式加入datum.txt的末尾。最后,定义坐标信息。通过Map->CustomizeMapProjection,打开
6、CustomizeMap211.3、增量聚类定义在实际应用中,需要对大规模、高维数据进行聚类,有的应用由于数据规模太大,不能一次处理;有的应用中数据库在不断的更新。聚类能发现大型数据库中潜在的有用模式,但是经过一系列数据库后更新这些模式可能会过时、有可能导致错误的决策支持,所以保持模式更新是很重要的。由于大规模数据库及聚类算法的高时间复杂性,非常期望进行增量更新,而且增量更新时无需每次聚类时均对整个数据库进行处理而只对数据库中的增量部分数据进行处理即可完成聚类,并对已有的聚类结果进行增量式更新与完善[48]。增量聚类算法就是要求利用前次的结果来加速本次聚类过程,而不是
7、简单将算法重新作用于整个数据集,从而提高聚类效率。一个增量聚类算法所以存在一定具备一个前提:新增数据对象对整体的格局只会进行部分的改变,通过部分的调整,能够达到与整体更新一样的效果,但付出的代价要小得多[49]。下面就本文设计研究的基于密度可达的增量聚类算法和基于子簇特征的增量聚类算法加以详细分析。1.4、DEM概念nEM(digitalelevationm。dels数字高程模型)[,,],是利用一个任意坐标场中大量选择的已知x,Y,z的坐标点对连续地面的一个简单的统计表示,其中X,Y表示二维平面坐标,Z表示对应点的高程值。DEM主要有两种格式即TI
