Advertisement

MIKE二维与三维计算步骤

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
MIKE二维与三维计算步骤是一份详尽指南,介绍了如何使用MIKE软件进行水文水资源分析中的二维和三维建模,涵盖从数据准备到结果输出的全过程。 MIKE二维三维计算步骤是水文资源领域中的关键技术流程,旨在实现二维、三维地形数据的录入、计算区域设定以及水温地形Bathymetry的确立。 具体操作包括:在MIKE Zero中新建文件,并选择Bathymetries(.batsf)格式输入UTM-A坐标系下的数值A=[(177+经度 E°)/6]+1。接着,记录地形文件左下角的值及整个地形文件的宽度和长度。 然后,在Work area进行Background Management设置,并导入(.xyz)文件以读取基础地形数据;使用工具栏中的add land/water polygons功能添加陆地边界并设定陆地高程。在Bathymetry Management中,新建工作底图并对实际坐标角度进行调整,确保视觉效果的准确性。 对于计算区域设定,则需要设置Easting、Northing、DX、DY、X point和Y point等参数以确定位置与网格大小,并保存结果导出*.dfs2文件。在水温地形Bathymetry中,需根据最高最低水位差值来决定水库分层ΔZ的数值;同时输入值应为负数表示水深,计算公式为:各点高程减去基准面。 MIKE二维三维计算步骤能够实现二维、三维地形数据录入与区域设定,并确定水库分层ΔZ及Bathymetry。该技术提供精准的数据支持,对水文资源的管理研究具有重要意义和应用价值,尤其在水库、河流以及海洋水文资源管理和地形数据分析方面具备广阔的应用前景。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MIKE
    优质
    MIKE二维与三维计算步骤是一份详尽指南,介绍了如何使用MIKE软件进行水文水资源分析中的二维和三维建模,涵盖从数据准备到结果输出的全过程。 MIKE二维三维计算步骤是水文资源领域中的关键技术流程,旨在实现二维、三维地形数据的录入、计算区域设定以及水温地形Bathymetry的确立。 具体操作包括:在MIKE Zero中新建文件,并选择Bathymetries(.batsf)格式输入UTM-A坐标系下的数值A=[(177+经度 E°)/6]+1。接着,记录地形文件左下角的值及整个地形文件的宽度和长度。 然后,在Work area进行Background Management设置,并导入(.xyz)文件以读取基础地形数据;使用工具栏中的add land/water polygons功能添加陆地边界并设定陆地高程。在Bathymetry Management中,新建工作底图并对实际坐标角度进行调整,确保视觉效果的准确性。 对于计算区域设定,则需要设置Easting、Northing、DX、DY、X point和Y point等参数以确定位置与网格大小,并保存结果导出*.dfs2文件。在水温地形Bathymetry中,需根据最高最低水位差值来决定水库分层ΔZ的数值;同时输入值应为负数表示水深,计算公式为:各点高程减去基准面。 MIKE二维三维计算步骤能够实现二维、三维地形数据录入与区域设定,并确定水库分层ΔZ及Bathymetry。该技术提供精准的数据支持,对水文资源的管理研究具有重要意义和应用价值,尤其在水库、河流以及海洋水文资源管理和地形数据分析方面具备广阔的应用前景。
  • 图像的分形方法_GA5_hasfno_分形数及分形
    优质
    本文探讨了基于遗传算法的二维和三维图像分形维数计算方法,并详细介绍了如何利用该技术有效求解复杂图形中的三维及二维分形维度。 在IT领域内,分形维数是一种衡量复杂度的数学概念,在计算机图形学、图像处理及数据分析中有重要意义。这里提供了一个用Java编写的程序来计算二维与三维图像的分形维数,这对于理解并研究图像中的复杂性、自相似性和模式识别等方面非常有帮助。 首先需要了解什么是分形维数:在传统的欧几里得几何中,我们习惯于使用一维(线)、二维(面)和三维(体)来描述空间结构。然而,分形维数超越了这些限制,能够用来描述那些不规则且具有自相似性的形状。除了适用于几何对象外,它还可以用于衡量数据集的复杂性,比如图像中的纹理与结构。 对于二维分形维数计算通常采用盒计数法(Box-Counting Method)。该方法通过不断将图像划分为越来越小的正方形或矩形,并统计每个尺寸下包含非空白像素的盒子数量。然后根据这些数据进行拟合来得出分形维数,这反映了图像细节的丰富程度和复杂性。 三维分形维数计算则更加复杂,因为它涉及到立体空间的划分。可以使用球体计数法(Sphere-Counting Method)或者立方体计数法来进行这种处理。这种方法会以不同的半径或边长来划分空间,并统计包含非空白像素的球体或立方体数量,从而得出分形维数。 Java作为一种通用编程语言提供了丰富的库和工具用于图像数据处理,在提供的文档中可以找到具体的算法实现、代码示例以及关键步骤说明。学习这个程序有助于理解分形理论在实际问题中的应用,并能应用于其他类似的问题领域如复杂网络分析或生物医学图像处理等。 通过此Java程序,用户不仅可以计算特定图像的分形维数,还可以对比不同图像间的分形特性,在各种场景下发现潜在规律。对于科研人员而言,这种计算能力可以辅助他们进行更深入的研究和模型构建工作。 总之,这个资源为IT专业人士提供了一个实用工具来量化并理解复杂图像中的分形特征。无论是学术研究还是实际应用中掌握分形维数的计算都能显著提升解决问题的能力与视野广度。
  • 的分形盒
    优质
    本研究探讨了一维、二维及三维空间中的物体利用分形理论进行复杂度分析的方法,重点介绍了如何通过盒维数来量化这些物体的自相似性和复杂性。 计算一维、二维和三维分形盒维度的国外网站感觉很不错。
  • 的分形盒
    优质
    本项目专注于探索并计算不同维度空间中的对象或图形的分形盒维数,包括从简单的线段到复杂的多维结构。通过精确量化这些几何体的复杂性和自相似性,为理解自然界中的分形现象提供了数学工具和视角。 用MATLAB编写程序来计算一维(1D)、二维(2D)和三维(3D)的分形盒维数。
  • 机图形学中的变换
    优质
    本文探讨了在计算机图形学领域中实现从三维到二维转换的核心技术,包括投影、光照和渲染算法等关键环节。 实现二维和三维图形的变换。这个项目包含7到8个代码文件。建议先查看运行良好的exe程序,以便更好地理解这些代码的功能。
  • CNN、CNNCNN
    优质
    本文探讨了一维卷积神经网络(1D CNN)、二维卷积神经网络(2D CNN)和三维卷积神经网络(3D CNN)的基本概念及其在不同领域的应用,旨在帮助读者理解它们各自的优势及适用场景。 在深度学习领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是核心模型之一,在图像处理和计算机视觉任务中的表现尤为突出。然而,CNN不仅局限于二维图像处理,还可以扩展到一维数据如时间序列分析以及三维数据如视频处理中。 一维CNN(1D CNN)主要用于处理音频信号、文本或时间序列等一维数据。在文本分类场景下,1D CNN能够捕捉词之间的局部依赖性,并通过卷积层提取特征;池化层则用于减少维度以提高计算效率。`CNN_1D_vector_input_classifier.m`可能是一个使用一维卷积网络对序列数据进行分类的MATLAB代码示例。 二维CNN(2D CNN)是最常见的形式,主要用于处理图像数据。其核心在于通过滤波器(或称为卷积核)在每个像素区域操作来检测边缘、纹理等特征;池化层则有助于减少计算量和防止过拟合。`CNN_2D_vector_input_classifier.m`可能是一个用于图像分类的MATLAB代码,它应用了二维卷积以解析输入图像中的特征。 三维CNN(3D CNN)进一步扩展了CNN的应用范围,处理如视频帧序列等三维数据的能力得到了增强。这种模型不仅考虑空间信息还加入时间维度的信息来捕捉动态视觉特征。`CNN_3D_vector_input_classifier.m`可能是一个使用三重卷积对视频进行分类的MATLAB实现,在这里,3D CNN同时在时间和空间两个维度上作用于数据以识别连续帧间的运动模式。 文档《The Architecture .doc》中详细描述了不同维度CNN的工作机制和结构配置,包括层的选择、滤波器大小及激活函数等细节。而`Capture.PNG`可能是一个关于CNN架构的可视化图,帮助理解模型布局。 一维、二维以及三维卷积神经网络都是深度学习中的强大工具,在不同的数据处理任务中发挥着重要作用。因此,了解它们的工作机制和应用场景对于相关研究或项目开发至关重要。
  • 【原创精华】Contestcapture建模思考.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了使用Contestcapture进行三维建模的过程和方法,包括关键步骤、技巧及注意事项,并探讨了设计中的思考过程。 倾斜摄影测量三维建模的步骤如下: 1. 数据采集:使用多视角相机系统进行地面拍摄,确保覆盖所有需要建模的目标区域。 2. 空三处理(Aerial Triangulation, AT):对获取的照片进行初步处理,包括照片内定向、相对定向和绝对定位。通过空三软件计算出每张影像的外方位元素,并构建稀疏点云模型。 3. 建立密集匹配点云:基于已知的外方位参数,在相邻图像之间生成高密度的特征点对。使用SIFT等算法提取关键点,进行精确配准和几何优化以提高精度。 4. 构建三维网格(Mesh)与纹理映射:根据稀疏或稠密的匹配结果构建三角网,并将彩色信息贴附到相应的顶点上形成真实感渲染效果; 5. 建立实景模型:依据上述成果制作出包含地物细节及周围环境的真实比例尺三维场景。 6. 数据处理与可视化展示:通过专业的建模软件对生成的三维数据进行编辑、裁剪等操作,最终输出可用于GIS系统或者虚拟现实应用中的轻量化产品。
  • Chapter02.rar_matlab绘图_天线方向图
    优质
    本章节资源包涵盖MATLAB在电磁学领域的应用,重点介绍如何使用该软件绘制二维及三维天线的方向图。通过实例分析和代码演示,帮助学习者掌握复杂图形的构建技巧,加深对天线方向特性的理解。 通过MATLAB实现天线的一维、二维和三维方向图十分方便。
  • 粒子群法的代码(涵盖
    优质
    本资源提供详细的粒子群优化算法实现代码,适用于解决二维和三维空间中的复杂问题求解。包含注释清晰、易于理解的示例程序。 提供的资源包括粒子群算法的二维和三维MATLAB代码,还计划上传其他一些算法的代码,如遗传算法、模拟退火算法以及迪克斯特拉算法等。
  • SolidWorks 2008
    优质
    《SolidWorks 2008 二维转三维》是一本详细讲解如何使用SolidWorks 2008软件将二维图纸转换为三维模型的技术教程,适合工程设计人员学习参考。 SolidWorks 是一款强大且广泛应用的三维 CAD 软件,它能够帮助设计者从二维图纸创建出三维模型。在 SolidWorks 中,我们可以将 AutoCAD 的图纸输入,并将其转换为三维模型。 本段落讨论了如何通过 SolidWorks 将 AutoCAD 图纸进行 2D 到 3D 的转换过程。传统机械绘图通常需要先想象零部件的立体形状,然后从各个方向上投影生成二维视图并标注尺寸等信息来完成基本图纸绘制工作。然而,这种做法存在明显的缺点:对于复杂一些的设计来说,它不够直观,并且设计者必须依赖于自己的空间想象力进行理解。 相比之下,在三维 CAD 软件如 SolidWorks 的帮助下实现 2D 到 3D 的转换,则可以生成更直观的模型,这些模型能够旋转、缩放等操作。这对于从 AutoCAD 过渡到使用三维软件的设计者来说非常友好,可以帮助他们轻松完成这一转变。 此过程类似于传统机械绘图的逆向工程(即由多个视角视图恢复立体形状)。输入 SolidWorks 的 2D 草图可以是 DWG 格式的图纸、SolidWorks 工程图或草图。基本转换流程如下: 1. 在 SolidWorks 中打开 AutoCAD 文件。 2. 将 *DWG 或 DXF 文件导入为 SolidWorks 草图。 3. 定义各个视图为前视图,上视图等,并将它们折叠到合适的视角中。 4. 对齐草图。 5. 通过拉伸基体特征开始建模。 6. 添加其他特征如切除或进一步的拉伸。 在这一转换过程中,主要使用的是“2D 到 3D 工具栏”,它可以帮助我们更方便地完成从二维图纸到三维模型的转变。以下为具体步骤: 一、准备 AutoCAD 图纸 首先,在 AutoCAD 中绘制一个独立层(例如0层)上的图形轮廓线,并确保所有视图的比例一致,以便于后续导入。 二、将AutoCAD 文件转换并导入 SolidWorks 打开SolidWorks软件,选择“文件”>“打开”,然后从下拉列表中选择DWG或DXF格式的文件。在弹出对话框中选择以草图形式输入到新零件,并进行必要的设置如工程图层映射、单位设定等。 三、定义视图为前视、上视和左视 导入后的草图是三维模型的不同视角投影,因此需要先将其定义为前视图。之后可以按照相同的方法将其他几个重要视角分别指定好(例如:上视和左视)。 通过上述步骤,在 SolidWorks 中就可以完成从 AutoCAD 图纸到 3D 模型的转换工作了。