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宏伟项目 4：地理信息系统

Petr Ivankov

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2010年2月23日

CPOL

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通用工程框架的 GIS 应用。

有用链接

1. 引言

用于科学和工程的通用框架支持高级数学。此外，该框架还支持数字图像处理。这两个功能对 GIS 都很有用。本文将介绍该框架如何用于 GIS。

2. 背景

GIS 包含许多与数字图像处理相关的任务。其中一项任务是定义积雪区域。以下是由 NASA 地球观测提供的一张图片。

滤波可用于定义积雪区域。除了数字图像处理，GIS 还包括与比较几张图像相关的问题。这种比较对于研究全球变暖问题和/或森林砍伐问题很有用。这里我们将考虑图像的滤波和比较。

3 样本

3.1 滤波

让我们考虑一个定义积雪区域的问题。首先，我们需要一张清晰的积雪图片。可以通过对上述图片进行滤波来获得 such a picture。滤波方案如下图所示

地球对象包含原型图像。处理结果 对象包含滤波结果。公式对象包含滤波数学。在这里，滤波数学由以下表达式定义

其中 *r*、*g* 和 *b* 分别是红、绿、蓝颜色的强度。常量 *a* 是阈值。*x* 和 *y* 分别表示“存在积雪”或“不存在积雪”的强度。滤波结果如下所示

下载此样本 - 431 KB

3.2 基于 Web 的应用程序

上一个样本需要从互联网下载 GIS 图像并进行处理。当今的应用程序直接使用互联网，无需显式下载。因此，该框架包含一个可以直接使用互联网图像的组件。下图展示了该组件的属性

我们可以使用展示窗体顶部的文本编辑器更改图像的 URL。使用此组件，我们还可以考虑滤波。但是，我们使用的是互联网图像而不是本地图像。

下载处理互联网图像样本 - 3.01 KB

该文件的大小比 3.1 节中的文件要小得多。

3.3 图像比较

让我们考虑一个比较两张图像的样本。我们有以下 URL 的两张图像

这两张图像如下所示

为了有效地比较它们，我们需要强大的数学比较。因此，我们应该将图像视为数学对象。图像具有许多数学属性。图像的宽度和高度是其中一些属性。在我的文章关于数字图像处理中，图像被视为统计样本。一张图像可以由像素的坐标变量 *x* 和 *y* 的三个函数定义。这些函数分别对应于红、绿、蓝颜色。因此，我们可以比较这些函数。很明显，我们可以生成许多比较算法。事实上，比较算法取决于目的。本文的目的是展示方法。因此，我们将考虑一种简单的算法，该算法比较红色光的强度。该算法如下所示

图像 1 和 图像 2 对象包含我们想要比较的图像。P 1 和 P 2 对象都包含 图像 1 和 图像 2 的颜色函数。输入对象包含 P 1 和 P 2 的输入坐标 *x* 和 *y*。输入的 *Formula_1* 对应于 *x* 坐标，*Formula_2* 对应于 *y* 坐标。P 1 和 P 2 的输出被用于结果组件。结果组件的属性如下所示

此公式的含义如下。*x* 是 P 1 的第一个输出或红色光强度函数。*y* 是 P 2 的类似参数（在此图中不可见）。*a* 和 *b* 是常数。因此，此函数在 图像 1 和 图像 2 的红色光强度差上呈线性依赖关系。此公式由比较对象使用。比较对象的属性如下所示

这些属性的含义如下。结果图像的坐标 *x* 和 *y* 对应于输入对象的“常量”（别名）。结果图像的所有颜色（红、绿、蓝）对应于结果对象的 *Formula_1*。输入对象具有以下属性

该对象的输入是 *x* 和 *y*。该对象的输出是 *Formula_1* 和 *Formula_2*。此对象的作用是什么？此对象关闭了反向循环。结果图像是分步计算的。在这些步骤中，坐标 *x*、*y* 的值不同。这些值被设置为输入对象的 *x*、*y*，因此这些值被设置为输入的 *Formula_1* 和 *Formula_2*。然后，P 1 和 P 2 使用 *Formula_1* 和 *Formula_2*。然后，结果对象使用 P 1 和 P 2 的输出，并且结果的输出被用于结果图像。因此，我们有了一个闭环。

结果图像如下所示

此样本需要 2 GB 的 RAM。

下载比较两张 GIS 图像样本 - 2.59 MB

关注点

说实话，我对 GIS 并不了解。我的 90% 的开发也一样。

结论

2009 年，当我写 "不可思议的机器" 文章时，有人问我：“这个软件能用来天气预报吗？”。我曾承诺写一篇与气象学相关的文章。所以这篇文章可以被视为一篇与气象学相关的文章。软件需要好的样本。我正在等待读者的好样本。也许将来我会用新的样本扩展这篇文章。任何建议都会有用。