面向对象技术在机械系统运动图形仿真中的应用①

The method using Object-Oriented Programming Technique to build the geometric model of mechanical systems is introduced. There are two kinds of objects in the geometric model of a mechanical system the graphs and the joints(that is, constraints). The basic graph class which has the common attributes of all graphs is constructed. Then, different graph classes, such as the box class, the cylinder class, the circle class, and so on, are derived from the basic graph class. These classes inherit all the attributes belonging to the basic graph class. The joints are special graphs, so the basic joint class also can be derived from the basic graph class. All joint classes inherit all the attributes of the basic graph class and the basic joint class. This method is highly efficient, and easy to realize and to expand.     

城市绿地信息提取中的遥感影像阴影校正

建筑物阴影会对城市绿地产生遮蔽,从而影响城市绿化的遥感调查结果。该文利用乌鲁木齐的QuickBird遥感数据,采用面向对象的技术对遥感影像进行阴影检测,并对阴影区域进行灰度补偿,改进了阴影区域的信息,然后采用面向对象的技术对阴影校正后的影像进行绿地信息提取。结果表明:该方法检测高分辨率遥感影像的阴影区域简单易行;通过灰度补偿可以有效地恢复阴影区域的信息,从而提高城市绿化遥感调查的准确性。      

基于支持向量机的面向对象软件可维护性预测

以面向对象软件的度量准则作为预测因子,以维护期间所修改的代码函数作为可维护性,运用支持向量机回归原理,构造了面向对象软件可维护性预测模型.为了评价模型的性能,同时构造人工神经网络模型.在R软件环境下仿真,通过误差的可视分析和RMSE分析知,SVM模型预测面向对象软件可维护性具有较好的性能,效果明显优于ANN模型.     

面向对象的土地信息系统开发研究初报

利用面向对象方法和ＯＬＥ技术,以国产ＧＩＳ通用软件Ｃｉｔｙｓｔａｒ和数据库管理ＶｉｓｕａｌＦｏｘｐｒｏ为基本支撑系统进行了土地信息系统的设计与开发,以期提高程序开发水平和系统的流化程度,并使系统易于在基层土地管理中推广应用。     

利用面向对象变化向量分析(OCVA)检测土地利用变化

为推广国产高分数据在土地利用变化检测方面的应用,以延庆区张山营镇2015和2018年2期高分二号(GF-2)影像为数据源,采用面向对象变化向量分析法(OCVA),先通过不同分割模式获取对象,其次利用引入权重的欧氏距离构建变化向量的模,再通过目标函数确定最佳检测阈值后对研究区进行变化检测,最后对变化区域进行面向对象分类,得到具体的"从…到"变化类型。结果表明:1)多时相组合分割模式下的OCVA法精度要高于多时相分别分割模式;2)利用加权组合方法构建对象变化向量的模更易确定最佳检测阈值,且最后的总体精度要高于传统OCVA法;3)结合面向对象分类的OCVA法能有效减少面向对象分类后变化检测法和单一OCVA法的伪变化,检测精度达到92.50%。     

对象化土地环境天地生要素时空演变分析方法

从资源、环境、经济、社会等方面分析了土地环境的空间、时间和属性特征,依据土地环境立体连续三维空间的特性,以"天–地–生"模式为研究框架,通过面向对象信息抽象方法,进行对象化土地环境天地生要素的时空逻辑关系和模型构建方法研究。在此基础上,结合改进的土地环境天地生要素动态度运算和GIS时空叠置分析方法,探索基于"天–地–生"模式的土地环境演变的等级、速度、强度和形态等时空特征,实现了土地环境时空演变过程中天地生要素分析功能,为区域土地环境时空数据的科学管理和决策提供新思路。     

面向对象的土地利用/覆盖遥感分类方法与流程应用

为了进一步提高干旱/半干旱地区土地利用/覆盖分类精度,该文以新疆石河子垦区为研究区,利用NDVI时间序列分析的方法确定了土地利用/覆盖遥感分类最佳时相组合;采用最佳指数因子OIF对参与图像分割的谱段进行选择;选择不同分割参数建立4级分割层次,构建了不同尺度的分类对象;针对其不同特点,分别选择基于知识的模糊分类和基于样本的监督分类方法;建立了面向对象的土地利用/覆盖遥感分类流程。采用地面实测数据对分类效果进行评估,与基于像元的分类方法相比,该文方法能够获取更高的分类精度,可为同类的研究与应用提供借鉴。     

基于面向对象分类的冬小麦种植面积提取

为探索冬小麦种植面积的多源遥感提取方法,以江苏省中部宝应、高邮和兴化三市为研究区域,对冬小麦拔节期Land/TM和ERS/SAR遥感影像进行数据融合,基于波段最佳指数和地物光谱可分性,选择3-4-5波段进行分类,针对传统的基于像素分类方法结果易受"同物异谱"和"异物同谱"现象影响的问题,采用面向对象分类方法,以影像对象为处理单元,结合地物丰富的空间、纹理信息进行小麦面积提取,并与基于像素分类方法(SVM分类)结果进行了比较。结果表明,面向对象分类精度达到了94.16%,较准确地提取出研究区内冬小麦种植面积,比SVM分类结果具有明显优势。该方法可为南方冬小麦种植面积信息的快速获取提供技术支持。     

基于多时相卫星影像的复杂山区烤烟种植区域提取

为提高卫星影像对复杂山区烤烟种植区的提取精度。以高分六号2m分辨率卫星影像作为遥感数据源,基于多时相卫星遥感影像序列,根据烤烟不同生长期的卫星影像特征,采取面向对象分类方法,分别完成3个不同时相卫星影像的烤烟种植区初步提取,再利用多时相植被指数规则初步提取烤烟种植区,最后通过交叉验证获取烤烟种植区域,并完成精度验证。结果表明：该研究方法能较为准确的提取复杂山区烤烟种植区,能够保持较低的错分率（5.3%）,提取精度达94.67%,较基于单一时相卫星影像提取烤烟种植区域精度（90%）明显提升。