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地理线距离——Geodesic Distance

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简介：
地理线距离，或称测地线距离，是指地球上两点间最短路径的距离。这一概念在地图学、导航及计算机视觉等领域有着广泛应用。 在VS 2005平台上编写了一个小程序，用于计算三维网格模型上两点之间的测地线距离。

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  • 地理线距离——Geodesic Distance
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    地理线距离，或称测地线距离，是指地球上两点间最短路径的距离。这一概念在地图学、导航及计算机视觉等领域有着广泛应用。 在VS 2005平台上编写了一个小程序，用于计算三维网格模型上两点之间的测地线距离。
     
  • Euclidean-Distance：计算两数组间的欧几里得距离
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    Euclidean-Distance函数用于快速准确地计算两个数组之间的欧几里得距离，适用于数据分析与机器学习中的相似度衡量。 欧几里得距离用于计算两个数组之间的直线距离，在欧氏空间中表示两点间的最短路径。可以通过npm安装compute-euclidean-distance来使用此功能。 用法如下： ```javascript var euclidean = require(compute-euclidean-distance); ``` 函数`euclidean(x, y[, accessor])`可以用来计算两个数组之间的欧几里得距离。 例如，给定两个数组x和y， ```javascript var x = [2, 4, 5, 3, 8, 2], y = [3, 1, 5, -3, 7 ,2]; ``` 调用`euclidean(x,y)`将返回大约6.86的距离值。 对于对象数组，可以通过提供访问数值的访问器函数来获取它们之间的欧几里得距离。例如： ```javascript var x = [[1, 2], [2， ```
     
  • 地理距离的权重矩阵
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    《地理距离的权重矩阵》一书探讨了不同地理位置之间的相互作用强度如何随着距离变化而调整，为地理信息系统和空间数据分析提供重要理论工具。 空间距离权重矩阵用于空间计量模型中的权重矩阵。
     
  • 余弦距离的计算：两个数组间的cosine-distance算法
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    本篇文章主要介绍如何使用余弦相似度来衡量两个向量在多维空间中的角度相似性，并详细讲解了用Python实现两个数组间cosine-distance的具体算法。 余弦距离用于计算两个数组之间的相似度，根据分隔两个向量的角度来定义它们的相似程度。计算出的相似度范围在[-1, 1]之间：具有相同方向的向量相似度为1；正交（垂直）方向上的向量相似度为0；相反方向上的向量相似度为-1。余弦距离通过从1减去两个向量之间的相似性来表达它们不相似的程度。 安装计算余弦距离的库：`npm install compute-cosine-distance` 使用方法如下： ```javascript var distance = require(compute-cosine-distance); distance(x, y[, accessor]) ``` 其中，x和y是需要比较的两个数组。例如， ```javascript var x = [5, 23, 2, 5, 9], y = [3, 21, 2, 5, 14]; var d = distance(x,y); ``` 计算结果即为x和y之间的余弦距离。
     
  • geo_cepii各国间的地理距离.xls
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    该文档geo_cepii各国间的地理距离.xls包含了世界各国之间的地理距离数据，适用于经济学、国际贸易研究等领域。 geo_cepii各国地理距离.xls 这个文件包含了各国之间的地理距离数据。
     
  • Chamfer-Distance-API: 基于TensorFlow的点云间倒角距离计算Python类
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    简介：Chamfer-Distance-API是一个基于TensorFlow开发的Python工具类，用于高效计算点云数据之间的倒角距离，适用于点云配准和分类任务。 倒角距离（CD）是一种用于评估点云之间差异的指标，它通过计算每个点到另一个点集中最近邻的距离平方并求和来实现这一点。在Shapenet形状重构挑战中应用了这一方法。 对于两个点集S1和S2之间的倒角距离定义如下： 本说明文档旨在指导如何编译用于计算倒角距离的代码，并提供使用该API的基本教程。 **先决条件** - Tensorflow: 1.7.0 - Python: 2.7.12 **编译倒角距离代码** 文件夹`chamfer-distance`内包含用于实现倒角距离功能的TensorFlow模块。为了编译这些文件，首先确保已经安装了TensorFlow库。 接下来，请根据您的具体环境修改`chamfer-distance/Makefile`中的前四行配置信息（通常涉及路径和系统参数）。 最后，在命令提示符下执行以下步骤来编译代码： ``` # 从 chamfer-distance/make 目录运行 make ``` **测试代码** 为了验证所编写的程序是否正确，可以在相应的目录中尝试运行测试脚本。例如： ``` # 在 chamfer-distance/python 文件夹内执行如下命令 python test.py ```
     
  • 图像上两点间的测地线距离：计算图像中两点的最短测地线距离-MATLAB开发
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    本项目旨在通过MATLAB实现计算图像内任意两点之间的最短测地线距离。此功能对于图像分割、配准及分析具有重要意义，能有效处理非欧几里得空间中的路径规划问题。 在图像（Im）上找到两点（x0,y0 和 x1,y1）之间的最小测地距离。图像可以是彩色或灰度。 函数输出： - x0, y0 和 x1, y1 之间的测地距离 方法描述： 使用图像作为以颜色为高度的拓扑图，并利用 Dijkstra 算法计算两点间的最小测地距离。 输入参数包括： - Im：彩色或其他多通道图像 - x0,y0: 原点坐标（在图像上） - x1,y1: 目标点坐标 可选参数： - NumSteps：限制循环次数，以加快计算速度但可能降低精度。 输出结果： - DistMap：原点x0, y0的测地距离图 - 测量中考虑两个分量的距离权重（图像平面上的距离和颜色/灰度值中的距离），通过参数WeightDist控制平面距离相对权重。
     
  • 高压输电线路的距离保护与接地距离保护整定计算.pdf
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    本文探讨了高压输电线路中距离保护和接地距离保护的原理及其整定计算方法，旨在提高电力系统的安全性和稳定性。 距离保护是一种利用短路情况下电压与电流变化特征来确定故障位置的保护方法。它通过测量故障阻抗来判断故障范围，并且具有保护区稳定、灵敏度高的特点，在高压及超高压输电线路中得到广泛应用。正确的整定是保证该保护能够正常工作的前提条件。 本论文旨在研究和计算高压输电线路中的三段式相间距离保护以及三段式接地距离保护的正确整定方法。首先，通过深入分析阻抗继电器的工作原理及其特性，设计了相应的距离保护配置方案，并绘制出逻辑框图；接着详细论述了三段式相间距离保护的整定原则，并针对现有零序距离保护存在的问题提出了优化策略；最后，在江西省220KV清江变电站中的丰江线进行实际计算验证文中提出的整定方法的有效性。理论分析结果表明，所采用的原则能够满足继电保护系统所需的“四性”要求（选择性、速动性、灵敏性和可靠性）。
     
  • 285个地级市的空间权重矩阵（包括空间邻接、地理距离、经济距离和经济地理嵌套）
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    本研究构建了包含中国285个地级市的空间权重矩阵，涵盖空间邻接、地理距离及经济距离，并创新性引入经济地理嵌套概念，深化城市间联系分析。 285个地级市的空间权重矩阵数据包括空间邻接矩阵、地理距离矩阵、经济距离矩阵以及经济地理嵌套矩阵。其中，空间经济距离矩阵是根据2003年至2019年的人均GDP计算得出的。
     
  • 中国31个省份之间的地理距离
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    本文探讨了中国31个省级行政区划单位间的地理距离分布情况，分析其空间格局与特征。通过量化研究揭示各地理单元间联系强度及区域差异。 我国各省之间的地理距离可以用来构建省际空间权重矩阵，并以Excel格式提供。这种形式可以直接在SPSS、Stata和EViews软件中使用。请注意，在使用数据前需按照省份顺序排列，并且要删除包含非数值信息的行和列，即去掉代表各省份名称的部分。