過分水嶺精選(九篇)

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第1篇：過分水嶺范文

[關(guān)鍵詞]水文資源 技術(shù)需求 推廣應(yīng)用

[中圖分類號] X52 [文獻碼] B [文章編號] 1000-405X（2015）-7-216-1

水利科技作為水利創(chuàng)新的重要部分，也是促進生產(chǎn)與科技整合力度，將科技成果轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力的關(guān)鍵部分。隨著通信、信息化、現(xiàn)代控制、地理信息與計算機技術(shù)的快速發(fā)展，我國水土資源取得了很大的發(fā)展。自進入二十一世紀以來，人類需要承擔著經(jīng)濟活動、氣候變化以及多種經(jīng)濟問題的影響，這讓水文資源在保障社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展上尤為重要。

1我國水文水資源領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展趨勢和需求

1.1我國水文水資源技術(shù)的發(fā)展趨勢

為了更好的適應(yīng)經(jīng)濟市場與社會需求，相關(guān)部門和科研人員對水資源相關(guān)技術(shù)進行了一系列研究與開發(fā)，目前在先進科技的引導(dǎo)下，已經(jīng)開始向更廣泛、更深入的層面開展。其中，深入是對技術(shù)方法與研究深度的推廣，廣發(fā)則是科技范圍與研究領(lǐng)域的擴充。從已有的研究成果來看：我國水資源領(lǐng)域的發(fā)展特點和趨勢具體表現(xiàn)在以下方面：

在水資源上，信息采集能力與檢測水平得到了很大的改善，通過正確配置監(jiān)測站、采集站、雷達氣象臺，得到了很多關(guān)于地面的信息;利用空中遙感技術(shù)，在空中信息、地面檢測、空中遙感呼應(yīng)的同時，也形成了客觀、科學(xué)、準確、嚴密的信息采集系統(tǒng)。另外，在檢測方面：也形成了一套相對完善、系統(tǒng)的體系，很多具有分析水平與極端水文的檢測都在一定程度上得到了改善。

在綜合與交叉發(fā)展中，極大的提高了總體水平。不僅在某些傳統(tǒng)意義上和水文資源取得了深入的聯(lián)系，其他近期發(fā)展的學(xué)科，甚至從未有過交叉的學(xué)科，都開始和水文資源相互滲透，具體如：經(jīng)濟學(xué)、信息系統(tǒng)等。

另外，某些新技術(shù)在水文資源和相關(guān)領(lǐng)域上也取得了很大的推廣，具體如：地球觀測、核技術(shù)、信息整合力度、現(xiàn)代控制等。

1.2我國水文水資源的科技需求

水資源短缺、污染、旱災(zāi)、水災(zāi)已經(jīng)成為制約社會經(jīng)濟發(fā)展、工業(yè)進步、城市化進程的因素，并且這些問題也極大的阻礙了社會、生活以及經(jīng)濟發(fā)展步伐。面對嚴峻的社會形式，改善水資源成了首要解決的工作。但是怎樣在既保障水資源持續(xù)發(fā)展的同時，又推動社會可持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)成為當今社會急需解決的問題。從水文資源安防展趨勢與科技狀況來，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

首先，在減災(zāi)方面的運用，具體如：抗旱、防洪、預(yù)報海嘯等。利用雷達測雨、遙感衛(wèi)星、地理信息等新設(shè)施、新科技成果，在抗旱、防洪、海嘯預(yù)報等極端事件的預(yù)報上具有很好的準確性與科學(xué)性，它能有效降低災(zāi)害。

其次，它能有效改善水資源管理與利用，對于水資源的管理與利用主要通過節(jié)流和開源兩個方面實施，開源是利用先進的技術(shù)加強城市雨水、流域洪水的運用;節(jié)流是普及凈化水、水灌溉等節(jié)水技術(shù)，以達到控制浪費的目的。

然后，是增強水資源生態(tài)環(huán)境的保護，通過增強對水資源的預(yù)警與監(jiān)督工作，有效保護水資源，減小浪費;通過運用遙感技術(shù)對各種水資源的科學(xué)檢測，快速發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境遭到影響的原因，并且做好處理。

最后，利用信息平臺增強管理水平。通過相關(guān)軟件不斷健全信心平臺，讓相關(guān)信息及時共享，從而避免重復(fù)采集信息。另外，對于水資源評價、監(jiān)測等適用性、專業(yè)性都很強的區(qū)域，我們可以開發(fā)相關(guān)軟件進行管理，這樣就能充分利用軟件與網(wǎng)絡(luò)信息，以提高水文資源的管理力度。

2水文水資源的應(yīng)用和推廣

2.1水文監(jiān)測和傳輸技術(shù)

從現(xiàn)行的水文水資源技術(shù)推廣情況來看：它具有操作簡單、靈敏度高與較好的水質(zhì)、旱情、水雨情等實時預(yù)警和監(jiān)測的技術(shù)設(shè)施，進而滿足社會經(jīng)濟對減災(zāi)、抗旱的需求。其中，推廣技術(shù)主要包含新型的信息采集、傳感器、傳輸遠程、分析數(shù)據(jù)、設(shè)備管理與地下水水位、溫度等自動監(jiān)測技術(shù)。而河湖水質(zhì)主要針對的是對自動監(jiān)測、衛(wèi)星遙感系統(tǒng)的技術(shù)分析與監(jiān)測。

2.2現(xiàn)代水文預(yù)報和預(yù)測

從現(xiàn)代水文監(jiān)測情況來看：它的核心在于拉長水文預(yù)報和預(yù)測的預(yù)見期，通過增強預(yù)報監(jiān)測的精度，從根本上做好減災(zāi)與防洪工作。因此，在實際工作中，我們必須增強氣象與水文耦合的技術(shù)推廣與研發(fā)，通過推進氣象定量數(shù)值在水文中的應(yīng)用，以不斷提高抗旱、防洪、水環(huán)境變化等各項預(yù)報能力，并且增強對水雨情、天氣、臺風(fēng)等的預(yù)報工作。其中，推廣技術(shù)主要包括水文、產(chǎn)品預(yù)報與氣象耦合的中長期預(yù)報，基于水文模型和雷達測雨的實時天氣預(yù)報，基于新途徑與新技術(shù)的水文預(yù)報。

2.3 GIS系統(tǒng)應(yīng)用

GIS提供的空間功能能夠?qū)臻g信息進行復(fù)雜運算，通過多元疊加信息分析，利用屬性與圖形，以了解實體結(jié)構(gòu)的空間關(guān)系與分布特征。而GIS系統(tǒng)的自動制圖與圖形處理，則極大的提高了數(shù)據(jù)分析與管理的可視性。隨著現(xiàn)代化技術(shù)的快速普及與應(yīng)用，運用GIS系統(tǒng)，將其作為水文集成信息，以供用戶瀏覽、檢索，讓水文信息逐步向生活化、數(shù)字化等方面發(fā)展。

2.4水資源的調(diào)度與配置

通過健全水資源流域的調(diào)整體系，對相關(guān)技術(shù)以及設(shè)施進行推廣，讓水資源得到統(tǒng)籌規(guī)劃與管理，最后解決供水安全、生態(tài)隱患、防洪隱患等，使水資源得到合理、科學(xué)的管理。

3結(jié)語

水資源作為人類得以生存的基本條件，它具有很強的不可代替性。因此，在水資源開發(fā)與利用中，不能單純的停留在經(jīng)濟開發(fā)與利用上，而是要從環(huán)境、生態(tài)價值等方面齊抓，這樣才能推動水資源可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻

[1]王銀堂，田慶奇，袁小勇等.我國水文水資源領(lǐng)域技術(shù)需求分析及推廣應(yīng)用[J].水利水電技術(shù)，2010，41（11）：1-6.

[2]楊連春.淺議我國水文水資源領(lǐng)域技術(shù)需求分析及推廣應(yīng)用[J].河南科技，2013，（12）：215.

第2篇：過分水嶺范文

那么，安防企業(yè)如何才能打贏過億戰(zhàn)?

?？低曔M入安防行業(yè)，只用一年多的時間就突破了1億元；csst靠資本的魔力，短短幾年時間通過收購10余家億元級和“準億元級”企業(yè)，實現(xiàn)了規(guī)?；l(fā)展。當然，?？低暫蚦sst是個例外，大多數(shù)安防企業(yè)不具備年營業(yè)額直線上升的條件和基礎(chǔ)，因為手中沒有可資利用的“殺手锏”。因此，往往要徘徊好幾年才能登上億元臺階。

但對像中興力維、上海貝爾、華為海思、h3c這樣的企業(yè)，進入安防行業(yè)后，從零到1億元就是輕而易舉的事，有時僅需一年或二年。如果做到1億元需要三年甚至五年的話，他們可能就不會進入這一行業(yè)了，因為這樣的市場對他們是沒有吸引力的。以h3c為例，從2006年10月到2008年11月，僅在國內(nèi)中標的平安城市項目就達112個。過億，是自然的事。

但對大多數(shù)安防企業(yè)而言，從零到1億元，可能都要干上6年－8年。根據(jù)本刊的調(diào)查，安防企業(yè)年銷售規(guī)模從1000萬元上升到5000萬元，平均需要3.8年；從5000元上升到1億元，平均需要3.2年。

銷售過億，對企業(yè)而言不僅僅是銷量和利潤本身的突破。而是一種重要的競爭戰(zhàn)略，是企業(yè)擺脫低水平混戰(zhàn)，進入高水平戰(zhàn)略競爭的一道“坎”。億元關(guān)，對安防企業(yè)規(guī)?；l(fā)展十分重要，達不到億元的規(guī)模，家底薄，沒有資金實力，捉襟見肘，做什么事都難。引進高級人才難，渠道建設(shè)難，更沒有足夠的資金投入到技術(shù)研發(fā)和新產(chǎn)品開發(fā)中，形不成技術(shù)優(yōu)勢，同時也沒有足夠的資金來支撐品牌推廣和宣傳。因此，很容易被競爭對手超越。而且這一階段企業(yè)抗風(fēng)險能力尚未形成，因此還十分脆弱。

企業(yè)銷售不過億，在行業(yè)內(nèi)就沒有地位，沒有影響力和話語權(quán)，只能充當“配角”，很難有出頭的機會；企業(yè)銷售不過億，規(guī)模、發(fā)展基本無從談起，國際化更是奢談!

企業(yè)如何才能打贏“過億戰(zhàn)”

那么，企業(yè)如何才能打贏“過億戰(zhàn)”?無數(shù)成功企業(yè)的例子證明：技術(shù)、渠道、品牌，一個都不能少。

技術(shù)：過億戰(zhàn)的利器。安防是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，在高技術(shù)領(lǐng)域，誰擁有技術(shù)誰就擁有市場，企業(yè)只有擁有領(lǐng)先的技術(shù)，才能贏得市場，才能有銷量的大幅提升。?？低?001年初開始進入安防行業(yè)，推出硬壓縮dvr板卡，當年銷售收入就達到3000多萬元，第二年就突破了1億元，這是因為?？低曈蓄I(lǐng)先的技術(shù)。而對于沒有領(lǐng)先技術(shù)的企業(yè)來說，實現(xiàn)過億目標可能要干上好幾年。我們很難想象在安防行業(yè)，一家沒有技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)能夠在短時間內(nèi)實現(xiàn)過億目標。

渠道：過億戰(zhàn)的主役。安防市場不大，但競爭卻異常激烈，并呈現(xiàn)出“區(qū)域競爭全國化、全國競爭區(qū)域化，國內(nèi)競爭國際化、國際競爭國內(nèi)化”的特點。在這樣的競爭環(huán)境下，“渠道為王”不是一句空話。安防產(chǎn)品的特性，決定了安防行業(yè)排區(qū)域性市場競爭的特點。安防產(chǎn)品不同于啤酒等“短腿”產(chǎn)品，啤酒以本地產(chǎn)、本地銷為主，一個啤酒企業(yè)只要牢牢控制住本地市場，成為一個區(qū)域市場的霸主，就能夠很好地生存。但對安防企業(yè)而言卻非易事，安防企業(yè)如果在某一產(chǎn)品領(lǐng)域能做到第一(如來邦科技在銀行和監(jiān)獄對講領(lǐng)域)，一定能夠很好地生存。但我們很難想象一家安防企業(yè)，如果只做本地市場的霸主，就能夠穩(wěn)坐江山。因此，渠道在安防企業(yè)為過億戰(zhàn)而發(fā)起的無數(shù)個戰(zhàn)役中，是至關(guān)重要的，是主役。像?？低?，先后在國內(nèi)23個城市設(shè)立了分公司，目前已經(jīng)有好幾個分公司實現(xiàn)了銷售過億目標，分公司的年銷售額就超過了一些企業(yè)。

品牌：過億戰(zhàn)的殺手銅。通過對“億元級”安防企業(yè)的綜合分析我們發(fā)現(xiàn)，他們幾乎無一例外的都擁有在業(yè)內(nèi)較知名的品牌(包括商所的品牌)，就連工程企業(yè)都具有較高的品牌效應(yīng)。品牌在過億戰(zhàn)這一關(guān)鍵過程中發(fā)揮著十分重要的作用，如果沒有品牌，跨越億元關(guān)十分不易，因為單靠低層次、低附加值的產(chǎn)品競爭，靠“量”的累積來追求銷售額的提升，費時而又費力，而且波動性大，就是過了億，也缺乏有力的支撐，因此隨時都會再滑下來，被“億元俱樂部”拋棄。

打贏過億戰(zhàn)不應(yīng)沾沾自喜

企業(yè)在過億戰(zhàn)中應(yīng)該注意幾個禁忌和誤區(qū)。

切忌急進主義。要結(jié)合企業(yè)自身實際穩(wěn)扎穩(wěn)打，不能冒進。在軍事中，急于求成盲目急進主義往往都以失敗而告終。

切忌靠價格戰(zhàn)提升銷售業(yè)績。這是當企業(yè)年銷售達到9000萬接近1億元時，最容易犯的錯誤，因急于追求過億而尋求銷售額的突破性增長，往往會采取價格戰(zhàn)的短期行為。這種策略實現(xiàn)過億，第二年再滑回到9000萬甚至8000萬元的可能性最大。

切忌盲目擴張。當銷售額快過億元大關(guān)時，尋求盲目擴張，生產(chǎn)規(guī)模上得過快，導(dǎo)致資金占壓嚴重；在實力不夠雄厚的情況下，過早實行多元化，搞不好反而會適得其反。

切忌重營銷不重技術(shù)。就安防行業(yè)的特點而言，重營銷不重技術(shù)，是十分脆弱的，沒有內(nèi)功的招數(shù)都是花拳繡腿。當然，只重技術(shù)不重營銷，也是短板。過億戰(zhàn)要的是真功夫，只有雙拳出擊形成合力，才能實現(xiàn)企業(yè)效益最大化，盡快實現(xiàn)過億目標。

第3篇：過分水嶺范文

關(guān)鍵詞:圖像分割;分水嶺算法;模糊聚類;計算機視覺

中圖分類號:TP391文獻標識碼:A

文章編號:1004-373X(2010)06-119-03

Segmentation for Fuzzy Clustering Image with Morphology Watershed Algorithm

WANG Jian1,SONG Yuxiao1,JU Benxiang2

(1.College of Engineering,South China Agricultural University,Guangzhou,510642,China;

2.College of Optoelectronic Engineering,Chongqing University,Chongqing,400044,China)

Abstract:Image segmentation is a technique which can divide image into small areas with different characteristics and get the targets of interests.It is also a very important issue in the image processing and computer vision,but the image segmentation depending on the only attribute of the image,in addition,it can make excessive segmentation easily and can not get useful information of the image.Dividing image with the help of mathematical morphology watershed algorithm,and the primary result are gained,dealing with segmentation of watershed image under the method of fuzzy clustering.Because of this method,the same or similar points with grey information get together.The satisfactory image contours are given.

Keywords:image segmentation;watershed algorithm;fuzzy clustering;computer vision

0 引 言

圖像處理中很重要的一環(huán)是對包含有大量各式各樣景物信息的圖像進行分割,分割的最終結(jié)果是圖像被分解成一些具有某種特征的最小成分,即圖像基元,相對于整幅圖像來說,這種圖像基元更容易被快速處理[1]。因此,圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟,也是計算機視覺領(lǐng)域低層視覺中的主要問題,圖像分割的結(jié)果是圖像特征提取和識別等圖像理解的基礎(chǔ)[2]。

分水嶺算法是一種基于區(qū)域的圖像分割方法。該算法的思想來源于浸沒模擬的過程。由于分水嶺變換把輸入圖像中的對象與極小點標記相關(guān)聯(lián),其中的山頂線對應(yīng)于對象的邊界,因此對圖像實施分水嶺變換可以把圖像分割成各個對象區(qū)域[3]。分水嶺算法與其他大量的分割算法相比,獲得的邊界連續(xù),精度高,并且速度快。但它的不足之處在于過分割,即圖像被分割成過多的小區(qū)域而使感興趣的目標物淹沒在其中[4]。

聚類分析就是根據(jù)某個特定的準則將樣本集中相似的數(shù)據(jù)點歸為一類的一種數(shù)學(xué)方法,它是用數(shù)學(xué)方法定量地確定樣本的親疏關(guān)系,從而客觀地劃分類型。事物之間的界限,有些是確切的,有些則是模糊的,因而模糊聚類分析則廣泛地應(yīng)用在氣象預(yù)報、地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等方面[5]。

1 形態(tài)學(xué)分水嶺分割

1.1 分水嶺定義

分水嶺的直觀概念來自地理學(xué),它指被水沖刷出來的一種地形,水不斷下落,分水嶺就是那些將雨水蓄積區(qū)域分開的大壩。由S.Beucher和F.Meyer最早引入到圖像分割領(lǐng)域的分水嶺算法是一種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)上的分割方法,其基本思想是把圖像看作是測地學(xué)上的拓撲地貌,圖像中每一點像素的灰度值都表示該點的海拔高度,每一個局部極小值及其影響區(qū)域均稱為集水盆,而集水盆的邊界則形成分水嶺[6]。

1.2 分水嶺計算步驟

設(shè)給定一幅待分割的圖像 f(x,y),其梯度圖像為g(x,y),分水嶺的計算就是在形態(tài)學(xué)梯度空間進行的。用M1,M2,…,MR表示g(x,y)中各個局部極小值的像素位置;C(Mi)表示與Mi對應(yīng)的區(qū)域中像素坐標的集合;用n表示當前的灰度閥值;T 代表記為(u,v)的像素集合。當g(x,y)

T={(u,v)|g(u,v)

灰度閾值從圖像灰度范圍的最低值整數(shù)增加[7]。在灰度閾值為n時,算法統(tǒng)計處于平面g(x,y)=n以下的像素集合T中。對Mi所在的區(qū)域,滿足條件的坐標集合Cn(Mi)可以看作一幅二值圖像,即:

Cn(Mi)=C(Mi)∩T

在(x,y)∈Cn(Mi)且(x,y)∈T的地方,有Cn(Mi)=1;其他地方Cn(Mi)=0。也可以這樣說,處于平面g(x,y)=n以下的像素,用“與”操作可將與最低點Mi對應(yīng)的那些像素提取出來。

2 模糊聚類

2.1 模糊關(guān)系

模糊關(guān)系是通常關(guān)系的推廣,通常關(guān)系用于描述元素之間是否有關(guān)聯(lián),模糊關(guān)系則用于描述元素之間的關(guān)系是多少。模糊關(guān)系可定義如下:

兩個非空集合U和V之間的直積為:

U×V={|u∈U,v∈V}

其中一個模糊子集R被稱為U和V的模糊關(guān)系,其特性可以由下面的隸屬函數(shù)來描述[1]:

UR:U×V

當論域為n個集合Ui(i=1,2,…,n)的直積U1×U2×…×Un時,它們所對應(yīng)的模糊關(guān)系R被稱為n元模糊關(guān)系。由此可見,模糊關(guān)系是通過直積集U×V的一個模糊集R給出的,那么模糊關(guān)系的一些運算和性質(zhì)就是模糊子集的一些運算和性質(zhì)。假設(shè)X,Y是集合,R(X,Y)為在域X×Y中的二值模糊關(guān)系,當X與Y屬于同一個集合時,則記為R(X,X)。

2.2 利用模糊關(guān)系合并像素區(qū)域

設(shè)U,V,W是論域,Q是U到V的一個模糊關(guān)系,R是V到W的一個模糊關(guān)系,Q對R的合成Q•R指的是U到W的一個模糊關(guān)系,它具有隸屬函數(shù):

μQoR(u,w)=∨v∈V[μQ(u,v)∧μR(v,w)]

當論域U,V,W為有限時,模糊關(guān)系的合成可用模糊矩陣的合成表示。設(shè)Q,R,S三個模糊關(guān)系對應(yīng)的模糊矩陣分別為:

Q=(qij)n×m; R=(rjk)m×l; S=(sik)n×l

則有:

Sik=┆∨j=1m(qij∧rjk)

即用模糊矩陣的合成Q•R=S來表示模糊關(guān)系的合成。

假設(shè)有兩個模糊關(guān)系P(X,Y)與Q(Y,Z),它們有共同的模糊集Y,可以定義它們在域:

X×Z的子集模糊關(guān)系:

R(X,Z)=P(X,Y)•Q(Y,Z)

式中:(x,z)∈R,y∈Y;(x,y)∈P,(y,z)∈Q。

假設(shè)x是需要合并的m個“積水盆地”的集合,y是這個“積水盆地”直方圖上的n個灰度值集合,則定義出下述三個關(guān)系。

關(guān)系1 (R1):xi與xj相連。模糊矩陣uR1:

uR1(xi,xj)=1,if i=j

0,if xi∞xj

|gv(xi)-gv(yj)|, if xixj

式中:gv(x)表示x對應(yīng)的灰度值;xixj表示xi,xj相鄰;xi∞xj表示不相鄰。

關(guān)系2 (R2):x有灰度值y。模糊矩陣uR2:

uR2(xi,yj)=1,if gv(xi)=yi

0,elsewhere

式中:gv(x)表示x對應(yīng)的灰度值。

假設(shè)Z為需要合并的 “積水盆地”不同聚類中心C的集合。

關(guān)系3 (R3):y屬于z。屬于是指通過模糊矩陣uR3(yj,zk),把灰度值為yi的像素點歸屬于聚類zk中,其中的模糊矩陣uR3是利用模糊C均值算法[8]得到的。

R1•R2•R3:R1,R2,R3分別指上文中定義的三個模糊關(guān)系,即根據(jù)模糊矩陣uR1(xi,xj),uR2(xi,yj),uR3(yj,zk)來判斷區(qū)域xi是否連通區(qū)域xj,xj是否有灰度值y,并且y是否屬于聚類z,即將過分割區(qū)域xi與關(guān)系矩陣uR1,uR2,uR3中相應(yīng)元素做比較,如果為真,則合并相應(yīng)的區(qū)域。

3 本文分割算法的描述

在分水嶺進行分割后,會形成嚴重的過分割現(xiàn)象,整個圖像被分水線劃分成很多小區(qū)域[9],在此設(shè)mi表示其中一個被劃分的最小區(qū)域Ri像素的平均值,i=1,2,…,n。另外,分水嶺分割算法的結(jié)果極易受到噪聲的影響,所以通常在算法的開始進行圖像的濾波,去除噪聲干擾。

(1) 對圖像進行中值濾波。

(2) 對濾波后的圖像求形態(tài)學(xué)梯度圖像,然后進行分水嶺分割,并存儲每個小區(qū)域的標號j。

(3) 計算每個小區(qū)域的平均灰度值mi,代表輸入空間的樣本集,其中i=1,2,…,n;n是分水嶺分割的最小塊數(shù)。

(4) 構(gòu)造模糊聚類函數(shù),獲取函數(shù)的極大值,利用模糊關(guān)系進行區(qū)域合并處理,并最終輸出結(jié)果。

4 實驗結(jié)果與分析

本文選取了花的圖片進行實驗,圖像具有不同發(fā)雜程度的背景。下面給出采用本文方法的實驗結(jié)果。實驗如圖1~圖6所示。

圖1 原始圖像Flower

圖2 分水嶺分割Flower

圖3 本文處理圖Flower

圖4 原始圖像Dog

圖5 分水嶺分割Dog

圖6 本文處理圖Dog

實驗中先對原始圖像圖1、圖4進行分水嶺分割后,經(jīng)過分水嶺分割,將圖像分割成許多小的區(qū)域,圖象中每個局部極小值對應(yīng)分割的一個單獨區(qū)域。通過計算各個小區(qū)域的灰度平均值,將各個灰度均值作為特征值進行聚類。直接用分水嶺算法進行分割的結(jié)果使得過分割問題現(xiàn)象嚴重,已經(jīng)較難分辨出目標的輪廓,如┩2,圖5所示?？梢钥吹?運用本文的算法,按照灰度特征信息分割后的結(jié)果圖像,通過迭代來優(yōu)化用于表示圖像像素點與 C類中心相似度的目標函數(shù),以獲取極大值,從而得到最優(yōu)聚類。從實驗處理圖中可以看到,經(jīng)過本文算法處理的圖1中Flower圖像,主體花朵背后的花朵部分也能很好地進行分割;圖4中Dog圖像經(jīng)處理后能很好地分離小狗和背景草地。由于處理過程中,綜合考慮了圖像的灰度特征和空間特征,因此這種方法有效抑制了分水嶺算法產(chǎn)生的過分割,得到較為清晰的目標,能夠較好地分割目標圖像。

5 結(jié) 語

這里綜合利用形態(tài)學(xué)分水嶺算法和基于區(qū)域的模糊C均值聚類算法,對相似區(qū)域進行合并。經(jīng)過聚類處理之后,圖像灰度均值相似的區(qū)域得到了合并,減少了由于分水嶺算法產(chǎn)生的過度分割問題。按照這種先分后聚的思想,先把圖像灰度信息進行了大致的分割,再在此分割的基礎(chǔ)上,利用聚類算法的特性,將各個小區(qū)域按特征值進行聚合,可以獲得較為清晰的目標圖像。

參考文獻

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第4篇：過分水嶺范文

【關(guān)鍵詞】腦分水嶺梗死;臨床特征;治療

腦分水嶺梗死(cerebral watershed infarction,CWI)是指發(fā)生在腦內(nèi)相鄰的動脈供血區(qū)之間局限性梗死出現(xiàn)的相應(yīng)神經(jīng)功能障礙,約占缺血性卒中的10%。其病因是在頸內(nèi)動脈或腦內(nèi)大動脈粥樣硬化伴狹窄的基礎(chǔ)上,發(fā)生全身性低血壓、低血流量以及高凝狀態(tài)等導(dǎo)致交界區(qū)腦組織低灌流形成腦梗死?，F(xiàn)將本院2005年2月至2009年10月收治的42例CWI患者進行總結(jié)分析。

1 臨床資料

1.1 一般資料 全部患者均經(jīng)頭顱CT檢查證實幕上CWI,其中男31例,女11例,年齡38~81歲,靜態(tài)起病30例,活動中發(fā)病12例,發(fā)病后2 h~5 d入院;表現(xiàn)為昏睡3例,下肢單癱8例,偏癱15例,偏身感覺障礙10例,偏盲5例,失語7例,均為急性起病。

1.2 發(fā)病誘因 既往有高血壓病史(150~210/100~125 mm Hg),發(fā)病時血壓降至115/90 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)以下21例,其中服用降壓藥過量15例,腹部手術(shù)失血過多出現(xiàn)低血容量性休克3例,嚴重惡心嘔吐出現(xiàn)脫水3例;患者均行經(jīng)顱多普勒超聲(TCD)及頸部血管超聲(CA)檢查。顯示頸外動脈狹窄15例,頸內(nèi)動脈狹窄11例,頸內(nèi)動脈閉塞1例,頸內(nèi)動脈硬化9例,有斑塊形成6例;紅細胞壓積>50% 27例,膽固醇>5.5 mmol/L 12例,纖維蛋白原>4 g/L 3例;均行ECG檢查,異常32例,其中心肌缺血21例,房室傳導(dǎo)阻滯5例,左心室肥厚4例,竇性心動過緩2例。

1.3 頭顱CT或MRI檢查 本組均行頭顱CT檢查,圖像顯示低密度影。行MRI檢查均為單側(cè)病灶,MRI為長T1長T2異常信號。位于皮質(zhì)者呈寬邊向外、尖角向內(nèi)的楔形;位于尾狀核者呈彎曲圓形;位于殼核外側(cè)區(qū)者呈橢圓形;位于側(cè)腦室體旁或室上區(qū)者呈線狀帶形。病灶部位:額頂葉交界區(qū)13例,頂枕葉交界區(qū)11例,顳頂枕葉交界區(qū)8例,側(cè)腦室體旁區(qū)4例,殼核外側(cè)3例,額葉及基底節(jié)區(qū)3例。

2 治療及轉(zhuǎn)歸

均予擴容、改善腦血液循環(huán)、增加腦血流量、活血化瘀、抗血小板聚集及改善腦代謝等治療。按照1995年全國第四屆腦血管病會議制定的標準評定療效。本組基本痊愈24例,顯著進步9例,進步7例,無效2例。

3 討論

3.1 發(fā)病機制 體循環(huán)低血壓及低血容量是CWI的主要原因;頸內(nèi)動脈狹窄或閉塞也是引起CWI的重要原因。導(dǎo)致狹窄和閉塞的主要原因是動脈粥樣硬化,約90%的病變位于頸動脈起始部,當血管的橫截面積減少至50%以上時,血管遠端的壓力便會受影響,易發(fā)生CWI;血管硬化伴斑塊形成的狹窄對于CWI的形成起著主要的作用,但絕非單一因素所致;血液流變學(xué)異常在CWI的形成中也起著重要作用,在頸動脈狹窄基礎(chǔ)上存在血流動力學(xué)紊亂及不健全的側(cè)枝循環(huán)很易發(fā)生CWI;心臟疾病患者可因腦灌注降低或附壁血栓選擇性進入分水嶺區(qū)終末血管導(dǎo)致CWI的發(fā)生;既往有腦梗死和短暫性腦缺血(TIA)發(fā)作,血液流變學(xué)異常,血液黏稠度高,纖維蛋白原增高,容易形成低灌流性腦梗死,尤其在睡眠狀態(tài)下更易發(fā)生是腦梗死的高危因素,也是CWI的高危因素。

3.2 診斷 皮質(zhì)前型:病灶位于額中回,可沿前后中央回上部帶狀走行,直達頂上小葉,是大腦前、中動脈分水嶺梗死;皮質(zhì)后型:病灶位于頂、枕、顳交界區(qū),是大腦中、后動脈或大腦前、中、后動脈皮質(zhì)支分水嶺區(qū)梗死;皮質(zhì)下型:病灶位于大腦深部白質(zhì)、殼核和尾狀核等,是大腦前、中、后動脈皮質(zhì)支與深穿支分水嶺區(qū),或大腦前動脈回返支與大腦中動脈豆紋動脈分水嶺區(qū)梗死。臨床應(yīng)重視皮質(zhì)下型CWI,以及同時存在可引起血液動力學(xué)障礙因素的CWI;對有嚴重心律失常的高齡患者應(yīng)密切監(jiān)測動態(tài)血壓、動態(tài)心電圖并進行心肌酶譜等相關(guān)檢查;對CWI患者應(yīng)常規(guī)進行顱內(nèi)血管影像學(xué)檢查,以便及時了解患者顱內(nèi)血管情況,給予有效的治療以減少復(fù)發(fā);對有腦缺血癥狀的高齡動脈粥樣硬化患者或存在血液動力學(xué)障礙因素的患者應(yīng)行經(jīng)顱多普勒超聲檢查,以便了解其Willis環(huán)側(cè)枝循環(huán)代償能力。

3.3 治療及預(yù)防 予擴容、改善腦血循環(huán)、增加腦血流量、活血化瘀、抑制血小板聚集、改善腦代謝等。同時應(yīng)注意病因治療,如糾正低血壓,治療休克,補充血容量等。對卒中發(fā)作無意識障礙,神經(jīng)系統(tǒng)癥狀及體征相對較輕,有冠心病、心肌缺血、心律失常、性低血壓、過分降壓治療及糖尿病并發(fā)植物神經(jīng)功能障礙等基礎(chǔ)病因,并有低血壓或血灌注量不足起因者應(yīng)考慮CWI,積極治療,改善預(yù)后。

參考文獻

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第5篇：過分水嶺范文

關(guān)鍵詞：粘連顆粒；圖像分割；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 17-0000-02

1 引言

在工業(yè)圖像、醫(yī)學(xué)圖像的分析中，對顆粒的分離是必要的前提，但這類圖像往往存在著相互粘連的顆粒，這給圖像分析帶來了困難，只有將它們分離為單個的顆粒目標，才能夠進一步對其進行分析。本文綜合運用分水嶺算法，距離變換以及形態(tài)學(xué)重構(gòu)的算法，可以很好的把它們分離開來。

2 形態(tài)分水嶺理論

形態(tài)分水嶺算法（Morphology-watershed Algorithm）是將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和分水嶺算法相結(jié)合的一種新的分割思想。近年來，形態(tài)分水嶺算法逐漸發(fā)展成為一門新興的圖像分析學(xué)科，它著重研究圖像的幾何結(jié)構(gòu)及相互關(guān)系、粘連顆粒群圖像分割等。形態(tài)分水嶺算法能夠有效地避免單純使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對圖像進行分割時出現(xiàn)的過分割現(xiàn)象。

2.1 分水嶺原理

把分割圖像看成一拓撲表面S。其中灰度水平或圖像亮度I（x，y）=I（s），即相應(yīng)的高度值。在圖像的每一個極小區(qū)域m的底部之間鉆上連通小孔；然后，向圖像形成的地表面中緩慢注水，水面將逐漸浸沒地面，從而形成一個集水盤地。從高度最低的極小區(qū)出發(fā)，水面將逐漸浸沒圖像中不同的集水盤地。在此過程中，如果來自兩個不同盤地的水將要發(fā)生匯合，則在匯合處建一“堤壩”。在浸沒過程的最后，每個集水盆地最終都會被“堤壩”包圍。這些“堤壩”也就對應(yīng)拓撲幾何表面WT（S）的分水嶺。它應(yīng)用于梯度圖 ，或者形態(tài)學(xué)梯度圖像 。其中： 為膨脹操作符； 為腐蝕操作符；SE為結(jié)構(gòu)元素[1]。

2.2 距離變換

在顆粒狀圖像的檢測過程中，通常會出現(xiàn)顆粒粘連程度分布不均勻的情況，在二值圖像中反映為不同程度的像素聚集信息。通過距離變換將這種信息轉(zhuǎn)換成“地形”信息后才能使用形態(tài)分水嶺方法進行圖像分割。距離變換是對二值圖像的一種操作運算。它將一幅二值圖像轉(zhuǎn)化為一幅灰度級圖像。在二值圖像中，每個像素的灰度級是該像素與距其最近的背景間的距離[3]。距離函數(shù) 是像素p到背景 的最短距離，即： 。

3 實驗結(jié)果分析

步驟1.我們對粘連到一起的咖啡豆圖像進行分割，分割的前提是將圖像的前景和背景分離，我們對咖啡豆的灰度圖像進行濾除干擾、二值化等前處理，以達到分離前背景的目的，如圖1所示。

步驟2.對圖像進行距離變換，距離變換的目的是為了區(qū)分咖啡豆的邊界點和內(nèi)部點，通過距離變換將二值圖像轉(zhuǎn)化成距離灰度圖，如圖2所示：我們將咖啡豆中每個像素到離它最近的背景像素的距離看作一幅假想的灰度圖像。

步驟3.對每個咖啡豆進行分割，首先要找到咖啡豆的區(qū)域中心，即圖像中的區(qū)域最大值點，我們將圖像2作為掩模圖像 ，用標記圖像 作為標記圖像對 進行重建操作，再用 減去重建后的圖像，就可以提取出圖像中的極大值區(qū)域形成標示點圖如圖3所示，這些極大值區(qū)域就是咖啡豆的區(qū)域中心[4]。

步驟4.最后用分水嶺算法對其進行分水嶺變換就可以將咖啡豆圖像正確的分割開如圖4所示。

實驗結(jié)果表明本文的算法能夠有效合理地分離有粘連的顆粒等物體，應(yīng)用此算法對粘連在一起的硬幣圖像進行分割，得到的分割結(jié)果如圖5（b）所示

（a）原圖

（b）分割后結(jié)果

圖5分離粘連的硬幣圖像

4 結(jié)論

本文的算法是在此基礎(chǔ)上結(jié)合了形態(tài)學(xué)重建的方法，得到了理想的分割效果，該算法對于解決圖像分割進行圖像處理分析有著重要的價值。雖然本文僅講述了咖啡豆和硬幣兩幅圖像的分割情況，但由于該方法適用性較強，相信這種顆粒分離的方法在圖像處理中將會有非常廣闊的應(yīng)用前景。

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第6篇：過分水嶺范文

【關(guān)鍵詞】分水嶺；氣泡；特性分布

1、引言

水處理中的表面活性劑有著重要作用，而氣泡的分布特性是衡量表面活性劑種類，濃度和添加量的重要因素。氣泡的分布特性參數(shù)主要有密度，粒度，幾何形狀及比表面積等，其中粒度是最重要的也是本文主要考察的參數(shù)。

圖1是高速攝像儀拍得的原始氣泡圖像，圖中氣泡呈圓形，但有很多氣泡或是接觸或是粘連在一起的，為了準確測得氣泡密度，要對這些粘連的氣泡進行檢測及分割。常用的分割方法有基于邊緣檢測結(jié)合凹點的方法和基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)兩類[1]?；谶吘墮z測室利用圖像邊緣的灰度梯度的突變來檢測的，算法比較成熟，但凹點難以確定難以配對且易受噪聲干擾；而基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法容易出現(xiàn)過分割和欠分割的現(xiàn)象影響檢測精度。如何精確的分割氣泡是準確測量氣泡分布的關(guān)鍵。本文利用分水嶺結(jié)合距離變換的方法對圖像進行氣泡進行分割，實驗證明取得了良好的效果。

2、實驗裝置和方法

本實驗裝置由兩部分組成：氣泡生成系統(tǒng)和圖像采集系統(tǒng)。氣泡生成系統(tǒng)的主體為一個自制的方截面有機玻璃柱（150×150×1000 mm3），底部設(shè)有曝氣頭。氣泡通過氣泵（BT100.01型，流量范圍0.002～380 ml/min）經(jīng)轉(zhuǎn)子流量計向容器底部中央的曝氣頭通氣產(chǎn)生。圖像采集系統(tǒng)包括高速攝像儀、計算機、金屬鹵化燈（DCI-2000型）和漫反射板。實驗中所用表面活性劑為濃度為0.01mmol/L的茶皂素。

實驗中容器內(nèi)所盛溶液高度為400mm。為了避免溫度對氣泡的影響，所有試驗均在室溫為20℃±1進行。氣泡的運動圖像由高速攝像儀拍攝，并通過千兆數(shù)據(jù)線傳送到計算機，最終由圖像處理軟件（AVI Player）離線逐幀分析處理。氣泡拍攝的幀頻為100Hz，圖像分辨率都為1280×1024像素。為了優(yōu)化拍攝效果，白色漫反射板配合金屬鹵化燈使用，以使光均勻分散在容器中從而避免氣泡表面的反光。

3、圖像預(yù)處理和氣泡分割

3.1 圖像預(yù)處理。由于圖像在采集過程可能受到噪音干擾，要對原圖進行去噪處理。原始圖像為RGB圖像，將其轉(zhuǎn)換成灰度圖像，再對其進行小波濾波；然后對灰度值進行歸一化處理，使其二值化后；為了使拍攝的氣泡更加清晰，拍攝過程中使用了鹵化等，這樣二值化后氣泡頂部會出現(xiàn)亮斑即為空洞，因為空洞的存在會使圖像處理過程中產(chǎn)生過分割現(xiàn)象，因此本文利用3*3的圓盤形結(jié)構(gòu)元對氣泡進行閉操作，填充目標內(nèi)細小孔洞，孔洞的填充在一定程度上抑制了偽目標的產(chǎn)生， 增強了處理的可靠性。

3.2 氣泡分割。在分割之前我們首先統(tǒng)計出最大和最小氣泡的面積，取它們的平均值記為ave。如果大于圖像中目標面積大于閾值ave的則視為重疊氣泡；否則記為單個氣泡，檢測搜索結(jié)果如圖2（1）所示。對粘連的氣泡圖像采用基于距離變化結(jié)合水域變換的分割方法對重疊氣泡進行分割，從圖2（2）可以看出此法可以很好地將重疊的氣泡分割開來。

4、數(shù)據(jù)分析

通過對圖像中氣泡進行特征值提取，可以識別出氣液兩相流中氣泡的個數(shù)，并計算出每個氣泡的面積、長軸、短軸及直徑等參數(shù)，并對這些數(shù)據(jù)進行分布統(tǒng)計。

4.1氣泡特征值標定。圖像中的物體識別屬于圖像形態(tài)特征的提取[3]，本實驗采用各物體特征值標定的方法，具體步驟如下：對像素矩陣從上往下掃描一次，設(shè)當前像素為（i，j），若當前像素是0（即全黑）， 并且其八鄰域中左、左上、上、右上鄰域都沒有特征值，即（i，j-1）、（i-1，j-1）、（i-1，j）、（i-1，j+1）都沒有特征值， 則給予標定；若左、左上、上方、右上鄰域的任一像素具有特征值， 則按順時針優(yōu)先級予以標定；再對像素矩陣從下往上掃描一次， 若當前像素有特征值， 且其左、左下、下或右下的元素存在特征值，即（i，j-1）、（i-1，j-1）、（i-1，j）、（i-1，j+1）都存在特征值，則按左、左下、下方、右下的優(yōu)先集順序重新予以標定特征值；掃描完畢后各個物體都具有自己的唯一特征值。

4.2氣泡各個參數(shù)的測量。本文中各參數(shù)是基于像素概念來提取的，通過對像素矩陣進行從上到下、從左到右的掃描，得到氣泡的長軸長和短軸長，并將具有相同特征值的像素值區(qū)域進行累加得到氣泡的面積。氣泡的面積是對圖像進行遍歷，將具有相同特征值的像素個數(shù)累加得到的。由圖1和處理圖圖2（2）看出圖一中肉眼可見的氣泡有13個，而利用本法識別分割后有氣泡12個，誤差僅為8%，足見本方法能比較精確的檢測并分割粘連氣泡，獲得氣的泡面積從左到右，從上到下分別為：79、149、207、61、89、81、81、84、89、79、200、79，其分布特征如表1所示：

而圖像中各個氣泡的直徑分別為：16、30、32、14、20、16、18、17、16、17、17、15，其分布特征如下表2所示：

由表1和表2可以看出氣泡尺寸很均勻，分布也很集中。本方法快速并且精確的獲得了氣泡的尺寸分布特征。

5、結(jié)論

本文用數(shù)字圖像處理的方法，快速獲得容器內(nèi)氣泡的尺寸及其分布特征來以用來反應(yīng)溶液中添加表面活性劑的濃度。實驗證明分水嶺算法結(jié)合距離變換的方法可以較為準確的測得表面活性劑作用下生成氣泡尺寸。實驗中可以看出粘連氣泡的個數(shù)越多分割難度也就越大，這也是后續(xù)實驗中應(yīng)該加強的地方?？傊糜嬎銠C技術(shù)可以快速對氣泡尺寸及分布做測量和統(tǒng)計。

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第7篇：過分水嶺范文

[關(guān)鍵詞]尾礦庫 地形測量 精度控制

[中圖分類號] P21 [文獻碼] B [文章編號] 1000-405X（2013）-7-204-2

洛陽富川礦業(yè)有限公司是一家專業(yè)從事鉬原礦采、選、冶煉為主的一家企業(yè)。2010年初該公司焦樹凹選礦廠石門溝尾礦壩服務(wù)年限將盡，公司領(lǐng)導(dǎo)班子研究并經(jīng)政府有關(guān)部門批準擬在寺院溝在再建一座尾礦壩，以滿足公司的正常生產(chǎn)需要。公司指派我負責(zé)該工程的地形測量、初期壩壩體的施工放線以及泄洪洞等其它設(shè)施的施工放線工作。

1寺院溝尾礦庫概況

洛陽富川礦業(yè)有限公司焦樹凹選礦廠寺院溝位于豫西欒川縣陶灣鎮(zhèn)焦樹凹村境內(nèi)，其大地坐標為：東經(jīng)111°27′01″-111°27′36″，北緯33°53′00.7″-33°53′41″。尾礦庫屬于山谷形庫區(qū)，溝谷沿SE—NW方向延伸。NW方向高，SE方向低，從溝口至溝腦深1500米左右，溝內(nèi)最寬處約500米左右，溝口最窄處100米左右。最低標高（溝口處）1160米，溝腦坡底標高1300米左右，溝底坡度較大，兩邊山坡陡峭。由于當?shù)赜炅勘容^充沛，因此庫區(qū)內(nèi)植被、灌木茂密，導(dǎo)致通視條件不佳，為測量工作帶來了極大的不便。溝內(nèi)以大理巖及片巖為主，圍巖地質(zhì)結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定，有利于筑壩及地下泄洪洞及泄洪塔的施工加上離選礦廠500米左右，因此是個比較理想的尾礦庫庫址。

2測量尾礦庫地形圖的用途

尾礦庫地形圖測量的用途有5個。1，進行相關(guān)地質(zhì)勘探工作并將地質(zhì)構(gòu)造填到尾礦庫地形圖上，根據(jù)實際地質(zhì)地形選擇尾礦壩初期壩壩址，為尾礦庫設(shè)計提供可靠的地質(zhì)依據(jù)。2，設(shè)計尾礦庫初期壩位置、堆積壩坡比及堆積壩兩邊在實際邊坡的位置。3，依據(jù)地形圖計算整個庫區(qū)匯水面積并設(shè)計泄洪洞及泄洪塔的規(guī)格位置。4根據(jù)設(shè)計及實測地形圖計算整個庫區(qū)庫容。5在施工過程中，初期壩壩基腐質(zhì)土開挖、清理完成（清理到基巖）后通過再次測量并與尾礦庫地形圖測量相比較，計算壩基基礎(chǔ)開挖清理的工程量。

3尾礦庫設(shè)計的一般規(guī)律

依據(jù)尾礦庫設(shè)計的有關(guān)規(guī)范，結(jié)合自己十幾年來在尾礦庫地形圖測量及庫區(qū)各種設(shè)施的施工放線中所積累的經(jīng)驗得出。1，尾礦庫初期壩的選址一般會在擬建庫區(qū)溝內(nèi)的前三分之一范圍內(nèi)，依據(jù)圍巖地質(zhì)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定行，筑壩的工程量以及庫容這幾個因素來選擇壩址。2，從安全角度考慮，泄洪塔一般都設(shè)計在坡腳，同時也可減少支護的工作量（如附圖一）。3，尾礦庫初期壩設(shè)計的相對高度是根據(jù)庫區(qū)庫容，結(jié)合相關(guān)參數(shù)而定，一般不超過50米，初期壩坡度在1：1.75-1：2之間，堆積壩的坡度在1：3.5-1：5之間（如附圖二）。

4制定地形圖測量方案前的準備工作

（1）在制定地形圖測量方案前，盡量找到該區(qū)域的大比例地形圖（1：10000或1：5000），或者在goodle地球軟件上找到該區(qū)域，在圖上或相應(yīng)的軟件上了解庫區(qū)地形，面積、相對高差、植被灌木情況等信息。（2）通過實地踏探，進一步了解落實測區(qū)域地形信息。（3）與設(shè)計人員及選礦廠相關(guān)技術(shù)人員交流了解庫區(qū)各項工程設(shè)施的布設(shè)意圖，結(jié)合尾礦壩設(shè)計的有關(guān)規(guī)范要求與現(xiàn)場地質(zhì)情況在圖上找出初期壩的大約位置。（一般情況下從溝口向溝內(nèi)推400米左右范圍內(nèi)）。

5制定測量方案

為了做到既滿足工程設(shè)計及施工的需要，又不浪費財力、人力，物力和時間，結(jié)合自己了解的信息我將整個測區(qū)---寺院溝溝口到溝腦山脊線分水嶺分為A、B、C三個區(qū)域，（如附圖二所示）即三個精度等級。并制定出實測方案。

（1）A區(qū)：從溝口往溝內(nèi)400之間?？紤]到該區(qū)域內(nèi)有初期壩、泄洪洞出口及污水沉淀池等設(shè)施。設(shè)計人員要在該區(qū)域內(nèi)進行選址設(shè)計。設(shè)計結(jié)束筑壩（指初期壩）前，需清理基巖表層的植被、腐質(zhì)土，之后要利用本次測量數(shù)據(jù)計算清理出去的這些植被、腐質(zhì)土工程量。另外筑壩施工過程中需在該區(qū)域內(nèi)修筑運輸?shù)缆返纫蛩?，A區(qū)域內(nèi)測量精度要求就相對高一點。按1：200地形測量規(guī)范要求布設(shè)控制點，點位要求要準而密。才能滿足以后的施工需要。

（2）B區(qū)：從A區(qū)終點倆邊坡腳線垂直上40米再按1：4.5坡度有溝外向溝內(nèi)推自溝腦坡腳線上范圍內(nèi)。該區(qū)域內(nèi)將設(shè)計泄洪塔位置、泄洪洞主洞、導(dǎo)洞（即斜井）、位置、坡度。并利用地形圖測算泄洪洞各部位距地表的最短距離，再根據(jù)測算的最短距離設(shè)計出泄洪洞的支護加固方案，以確保尾礦壩的運行安全。另外計算庫區(qū)庫容也需要利用該區(qū)地形數(shù)據(jù)。該區(qū)域可以按1：500地形測量規(guī)范要求布設(shè)控制點的即可滿足設(shè)計要求。

（3）C區(qū)：A區(qū)、B區(qū)往上到山脊并越過分水嶺10--20米范圍內(nèi)為C區(qū)。測量該區(qū)的目的是要利用山脊并越過分水嶺線圈定整個庫區(qū)的面積，計算庫區(qū)的匯水面積，并按100年來該區(qū)域最大的降雨量為參考，作為設(shè)計尾礦庫泄洪洞斷面的依據(jù)。該區(qū)域內(nèi)地形圖測量，關(guān)鍵是把尾礦庫區(qū)庫周圍山脊分水嶺界限測準，以便設(shè)計人員準確圈定庫區(qū)匯水面積。而對于該區(qū)的其他地方只要將大致地性線測出來即可。

6測量控制點及圖跟點的布設(shè)及埋點

如果庫區(qū)內(nèi)灌木不是太大，通視條件良好，能在山腰或山脊布設(shè)三角鎖更好。因該庫區(qū)的雨量比較充沛，庫區(qū)內(nèi)植被、灌木生長旺盛，在山坡上選點通視情況不佳，因此首級控制選擇了閉合導(dǎo)線，圖跟點則根據(jù)現(xiàn)場實際情況用單三角形、前方交會測得，個別地方用后方交會。為方便以后施工放線，控制點的埋設(shè)采用現(xiàn)澆混凝土固定φ12-14鋼筋，鋼筋頭刻十字作為對中點，圖跟點采用現(xiàn)場刻石或打木樁定水泥釘。特別是A區(qū)內(nèi)的控制點最好埋設(shè)在施工不易被破壞的半山腰，以便初期壩施工時能及時準確測放出初期壩在各階段的位置，并精確測算出清理、填筑工程量。

第8篇：過分水嶺范文

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1997年，印度魯爾基大學(xué)經(jīng)過對衛(wèi)星圖像和數(shù)字地形模型和多源數(shù)據(jù)采集數(shù)字地質(zhì)圖，引入滑坡的風(fēng)險系數(shù)。在喜馬拉雅山麓地區(qū)的滑坡災(zāi)害危險性區(qū)劃，獲得了滑坡災(zāi)害危險性分區(qū)圖[1]。2004年，喬彥肖等[2]在分析泥石流災(zāi)害發(fā)育條件、主要因子的基礎(chǔ)上，通過結(jié)合遙感信息模型理論和方法。提出了一種新的模型―泥石流致災(zāi)系數(shù)遙感信息模型，用于預(yù)測泥石流災(zāi)害和區(qū)劃泥石流災(zāi)害危險地區(qū)。2005年，澳大利亞的研究人員梅特涅聯(lián)合瑞士學(xué)者勞倫茲與拉杜[3]對遙感技術(shù)在山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害危險性評價和空間系統(tǒng)的預(yù)測探討。認為將應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)的滑坡，泥石流等災(zāi)害準確，具有較高的實用。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 研究區(qū)概況

永州市位于湖南省南部，三面環(huán)山、向東北開口為馬蹄形盆地。境內(nèi)地貌復(fù)雜，山崗和盆地交錯分布，河流與溪水縱橫交錯。其境內(nèi)山地面積廣闊，主要有九嶷、四明山和陽明山。此三大山及其支脈構(gòu)成了兩個半敞開型山間盆地，永州市地貌復(fù)雜多樣，以丘陵和山地為主。永州全域有中山、中低山和低山總面積11 044.533 km2，占永州市總面積的49.5%。平原面積3 191.133 km2，崗地面積3 979.133 km2，丘陵面積3 243 km2，水面880 km2，各占總面積14.29%，17.81%，4.51%和3.94%。

2.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本研究選用來源于馬里蘭大學(xué)免費提供的，成像于2009年10月31日的Landsat7遙感影像。相較于Google earth提供的圖像，Landsat7遙感影像更便于圖像的處理和分析，Landsat7陸地衛(wèi)星成像于1999年4月15日，較之其他陸地衛(wèi)星，Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)的質(zhì)量和連續(xù)性具有明顯優(yōu)勢，中國遙感數(shù)據(jù)的主要來源就是Landsat系列衛(wèi)星。

2.2.1 輻射校正

輻射校正主要的目的是消除或減弱傳感器獲得的測量值與光譜輻射亮度間存在的差異。傳感器靈敏度、太陽輻射和大氣影響是它的主要影響因素。包括兩個部分：輻射定標和大氣校正。為了消除傳感器帶來的誤差，得到正確的輻射亮度值，需要進行輻射定標，將傳感器記錄的無量綱的DN值轉(zhuǎn)換成具有實際物理意義的輻射亮度值或反射率。輻射定標完成后，即可開始大氣校正。大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，以便獲得地物反射率和輻射率、地表溫度等真實物理模型參數(shù)。目前，常見的大氣校正方法有直方圖匹配法、不變目標法、輻射傳輸模型法、綜合大氣校正法、參考值大氣校正法等。

2.2.2 圖像融合

圖像融合是將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過圖像處理和計算機技術(shù)等，最大限度地提取各自信道中的有利信息，最后綜合成高質(zhì)量的圖像。

圖像信息融合的基本原理和方法。不同的遙感數(shù)據(jù)具有不同的空間分辨率、波譜分辨率和時相分辨率，將他們各自的優(yōu)勢綜合起來。不僅使各信息化應(yīng)用范圍并大大改善，遙感圖像精度也大大提高[4]。融合后研究區(qū)遙感影像如圖1所示。

不同類型遙感影像之間的融合，必須具有3個條件[5]：（1）融合影像數(shù)據(jù)包括不同空間和光譜分辨率。（2）融合影像應(yīng)是同一區(qū)域。（3）影像應(yīng)準確配準。

融合影像須具備以下3種性質(zhì)[6]：（1）影像被降解到它原本的分辨率時，必須與原影像一致。（2）影像應(yīng)盡量和高分辨率影像的空間分辨率一致。（3）影像的光譜特性應(yīng)和多光譜影像相統(tǒng)一。

3 遙感影像的地質(zhì)解譯及分析

本文選用的數(shù)據(jù)源為Landsat7于2009年10月31日拍攝的遙感影像，為了分析泥石流發(fā)生前后的影像區(qū)別，特通過查閱資料了解，2009年前后曾發(fā)生過3次典型泥石流災(zāi)害，分別為2008年6月13日道縣洪塘營鄉(xiāng)東江腳村良木樹自然村泥石流，2010年7月29日永州市雙牌縣塘底鄉(xiāng)劉家寨村泥石流和2010年8月7日零陵與雙牌交界處分水嶺泥石流。主要是通過泥石流的形態(tài)判識標志來對泥石流所在區(qū)域進行識別。由遙感影像的假彩色圖像可清晰分辨出該區(qū)域的三大泥石流形態(tài)區(qū)域，形成區(qū)呈現(xiàn)為橢圓形，流通區(qū)呈現(xiàn)為“V”字形，堆積區(qū)大致呈現(xiàn)為弧形。永州市位于湖南省的最南部，地質(zhì)環(huán)境背景條件復(fù)雜、地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)、減災(zāi)工作需待提高的地區(qū)之一。通過對泥石流發(fā)生前后的遙感影像進行分析比較，總結(jié)出一套適用于永州地區(qū)泥石流潛在區(qū)域判識標志，以零陵與雙牌交界處分水嶺為例，如表1所示。

通過運用永州泥石流判識標志對永州地區(qū)進行分析，可以解譯出泥石流的潛在區(qū)域。如是，可以在泥石流發(fā)生前做好防災(zāi)減災(zāi)的相應(yīng)準備，以減少人員的傷亡和財物的損失。

第9篇：過分水嶺范文

表皮層細紋

又分為線形皺紋和網(wǎng)狀形皺紋。線形皺紋是臉上數(shù)量最多的皺紋，但是因為成直線狀，所以并不容易被我們注意到；另外一種網(wǎng)狀形皺紋會像紗布一樣,褶痕非常細小。這兩種皺紋普遍都分布在眼睛四周、下巴和嘴角附近。

真皮層細紋

如果皺紋是不規(guī)則的三角形狀，長方形狀，或是在眼周、脖子有深刻而明顯的刻痕紋路,那就屬于真皮層皺紋了。

注意：只有表皮層的細紋會因使用保養(yǎng)品而獲得改善,一旦皺紋深入真皮層，無論用什么樣的保養(yǎng)品都為時已晚。

B 養(yǎng)成防皺的好習(xí)慣

1、以預(yù)防為主，養(yǎng)成良好的生活習(xí)慣：

樂觀的心情其實防止皺紋的最佳方法是精神療法，樂觀的人皺紋自然來得慢；

充足的睡眠熬夜是皮膚保健的大敵，足夠的睡眠可以消除皮膚的疲勞，使皮膚細胞的調(diào)節(jié)活動處于正常，延緩皮膚的老化時間；

不嗜煙酒吸煙者皮膚出現(xiàn)皺紋的年齡要比不吸煙者早十多年之久，主要是因為尼古丁對皮膚血管的收縮作用；喝酒會減少皮膚中油脂數(shù)量，促使皮膚脫水，間接影響到皮膚的正常功能；

盡量減少面部動作和過分的表情例如瞇眼、皺眉、狂笑、撇嘴等，這類動作表情會使面部增多皺紋；

加強體育鍛煉適量的運動能加速全身血液循環(huán)和皮膚的微循環(huán)，使肌體活動張弛適度，從而增強皮膚，使真皮變得密致，富有彈性。

多飲水早晨醒來空腹喝涼白開時，如在水中加片檸檬或者少量的鹽，則美容效果更明顯。晚上睡前30分鐘也可喝上一小杯水，讓細胞充分吸收，可有效防止皺紋生成。不曝曬：陽光直射會直接損傷皮膚深層的彈性纖維和膠原蛋白；防曬用品每天都應(yīng)該使用，除面部外，手臂、腳、膝裸外露時也應(yīng)涂防曬品。

2、做好基礎(chǔ)保養(yǎng)工作一定要養(yǎng)成完全卸妝及徹底清潔面部和頸部皮膚的習(xí)慣。對于已經(jīng)老化的皺紋膚質(zhì)來說，應(yīng)該用清潔霜做兩次卸妝動作：將清潔霜涂抹于全臉，再以化妝棉輕輕擦去粉垢；再抹一次，以徹底清除臉上的油污，用化妝棉擦拭后再以溫水洗凈并用毛巾熱敷。用洗面乳每天早晚清潔臉部，深度凈化及柔軟表皮。視自己皮膚狀況而定，選擇合適的去角質(zhì)的方法及次數(shù)。去角質(zhì)千萬不可揉擦過度，否則會破壞酸性皮脂膜，使皮膚更干燥而產(chǎn)生皺紋。

3、經(jīng)常注意保濕可以配合使用具有保濕成分的保養(yǎng)品。如果肌膚如果過于干燥，細紋就會很快出現(xiàn)。使用保濕乳液之前，可用化妝棉沾取不含酒精的化妝水，輕拍全臉，以便促進血液循環(huán)加強保濕，讓皮膚預(yù)備好吸收滋養(yǎng)性保養(yǎng)品的能力。

4、適當?shù)匕茨εc敷面，是預(yù)防皺紋最直接的辦法額頭：用一只手的大拇指和中指放在兩側(cè)太陽穴上，輕按兩分鐘，直到可以感覺到脈搏。然后輕輕地上下按摩，向上不要超過發(fā)際，這樣可以消除額上皺紋。

面頰：兩手的無名指從嘴角向上在面頰上柔和地滑動，直到顴骨，然后手指在顴骨和上頜之間移動。

嘴唇：兩手小拇指放在嘴角上，無名指放在顴骨下，食指或中指伸向耳朵，用手施壓兩分鐘。這個動作可以活動嘴部肌肉，使肌有彈性。

眼睛：雙手掩面以轉(zhuǎn)圈的動作在眼睛上下非常輕地按摩，總是從內(nèi)向外、持續(xù)兩分鐘；另一種方法是，用指尖上下來回輕輕撫摸，可以緩和眼睛皺紋和疲勞。

鼻子：把右手無名指放在兩眉中間的鼻根處，中指放在額中部，食指放在無名指旁，用這些指尖輕輕壓10次，然后用轉(zhuǎn)圈動作輕輕按摩眉心部位，由上而下，再由下而上，共兩分鐘。這個動作可以舒展眉毛，減少鼻根部和額上皺紋。

5、眼睛防皺的分水嶺一般女性從25歲起就應(yīng)該著手使用眼霜，給眼周肌膚特殊的關(guān)照，可以延緩皺紋的出現(xiàn)。如果你已經(jīng)出現(xiàn)了眼角皺紋、眼袋、黑眼圈等，就要使用相應(yīng)的抗衰老、抗眼袋等特殊功效的眼霜。一般說來，以30歲為分水嶺，30歲以前用滋潤型的眼霜，而30歲以后就需要特殊的保護。在涂抹眼霜時，注意用量不要過大，否則，皮膚吸收不好，容易起脂肪粒。

TIPS：哪些物質(zhì)對防皺有用

當你購買防皺護膚品時，如果其成分說明當中含有以下物質(zhì)，便能有效地助你防皺：

含有人參、鹿茸、靈芝、氨基酸等的營養(yǎng)霜；

蛋黃、絲瓜水、白花百合、橄欖油、磷脂、杏仁甘油劑等也有抗皺功能；

SOD霜（超氧化物歧化酶霜），它能防皺抗皺。通過外涂或口服SOD，即可有效防止和延緩機體的衰老現(xiàn)象；

含果酸化妝品也具有除皺淡斑的功能；