tôi yêu bản dịchGeneralization proc

tôi yêu bản dịch
Generalization process status and problems must be recorded and flagged to support
the evaluation of the result, the analysis of the process, the post processing
(interactive or automatic), and the research for enhancements in the incomplete and
problem areas. Again taking line simplification as an example, when the option
CHECKERRORS is specified, line-crossing and coincident lines produced by the
simplification algorithms will be detected and the local segments will be re-simplified
Figure 1. An experimental generalization sequence in Modelbuilder
Input and selected contours
(thicker lines) Simplified contours Smoothed contours5
using a reduced tolerance. The iteration continues until no such topological errors
occur anymore. This approach results in lines possibly simplified by the specified and
reduced tolerances in different parts. To make the user aware of the situation and be
able to review the cases easily, two new attributes, max_tolerance and min_tolerance
(used to simplify a line), are written for each line in the output feature class. The user
knows immediately what range of tolerance is used for a particular line and whether
the specified tolerance is suitable for majority data.

Kết quả (Việt) 1:

Tôi yêu bản dịchTổng quát quá trình trạng thái và các vấn đề phải được ghi lại và gắn cờ để hỗ trợđánh giá kết quả, việc phân tích các quá trình, xử lý đăng bài(tương tác hoặc tự động), và các nghiên cứu cho các cải tiến trong các không đầy đủ vàcác khu vực vấn đề. Một lần nữa tham gia đường dây đơn giản hóa như là một ví dụ, khi các tùy chọnCHECKERRORS là đường quy định, vượt qua đường dây và coincident được sản xuất bởi cácđơn giản hóa các thuật toán sẽ được phát hiện và phân đoạn địa phương sẽ được tái đơn giảnHình 1. Một chuỗi các thử nghiệm tổng quát trong ModelbuilderĐầu vào và đường nét đã chọn(dày hơn dòng) Các đường nét đơn giản Smoothed contours5bằng cách sử dụng một khoan dung giảm. Sự lặp tiếp tục cho đến khi không có các lỗi tô pôxảy ra nữa. Cách tiếp cận này kết quả trong dòng có thể đơn giản hóa bằng các quy định vàgiảm dung sai trong các bộ phận khác nhau. Để làm cho người sử dụng nhận thức được tình hình vàcó thể xem xét các trường hợp dễ dàng, hai thuộc tính mới, max_tolerance và min_tolerance(được sử dụng để đơn giản hóa một dòng), được viết cho mỗi dòng trong sản lượng tính năng lớp. Người sử dụngbiết ngay lập tức những gì tầm lòng khoan dung được sử dụng cho một đường dây đặc biệt và cho dùdung sai quy định là phù hợp cho đa số các dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

tôi yêu bản dịch
Khái quát tình trạng quá trình và các vấn đề phải được ghi nhận và đánh dấu để hỗ trợ
việc đánh giá kết quả, phân tích các quá trình này, việc xử lý bài
(tương tác hoặc tự động), và các nghiên cứu để cải tiến trong chưa đầy đủ và
vấn đề khu vực. Một lần nữa lấy dòng đơn giản như là một ví dụ, khi lựa chọn
CHECKERRORS được chỉ định, đường vượt và đường trùng được sản xuất bởi các
thuật toán đơn giản hóa sẽ được phát hiện và phân khúc địa phương sẽ được tái đơn giản
Hình 1. Một khái quát trình tự nghiệm trong Modelbuilder
Input và chọn đường viền
(đường dày hơn) đường nét giản Smoothed contours5
sử dụng một khoan dung giảm. Các lặp tiếp tục cho đến khi không có lỗi topo như vậy
xảy ra nữa. Cách tiếp cận này kết quả trong dây chuyền có thể được đơn giản hóa bằng các quy định và
dung sai giảm ở các bộ phận khác nhau. Để làm cho người dùng nhận thức được tình hình và có
thể xem xét các trường hợp dễ dàng, hai thuộc tính mới, max_tolerance và min_tolerance
(được sử dụng để đơn giản hóa một dòng), được viết cho mỗi dòng trong lớp năng lượng. Người sử dụng
biết ngay lập tức những gì nhiều về sự khoan dung được sử dụng cho một dòng cụ thể và liệu
dung sai quy định là phù hợp với dữ liệu lớn.

Kết quả (Việt) 3:

Tôi không tôi đó u B y cả tràng định N - D - CHTrong quá trình phát triển hiện tại và sự tồn tại của vấn đề, phải ghi lại và đánh dấu sự hỗ trợĐánh giá kết quả quá trình xử lý, phân tích, sau(Interactive hoặc tự động), và trong không đầy đủ và không đầy đủ của tăng cường nghiên cứuVấn đề khu vực.Để đơn giản hóa nữa. Đường dây làm ví dụ, khi lựa chọn.Checkerrors xác định, tuyến đường chéo và trùng hợp tạo raSẽ phát hiện thấy thuật toán đơn giản, và sẽ lại đơn giản trong địa phương.Hình 1.Modelbuilder trong một thí nghiệm phát triển chuỗiNhập và chọn hồ sơ(đường đường nét thô) đơn giản contours5 mịnSử dụng làm giảm dung sai.Lặp đi lặp lại tiếp tục cho đến khi không có thế topo sai lầm.Xảy ra lần nữa.Kết quả của phương pháp này có thể đơn giản chỉ định tuyến và.Các bộ phận khác nhau của dung sai.Để cho người dùng hiểu rõ tình hình vàCó thể xem xét trường hợp dễ dàng, hai thuộc tính mới, max_tolerance và min_tolerance(dùng để đơn giản hóa dòng), là chức năng cho đầu ra trong lớp từng được viết.Người dùngNgay lập tức biết gì là dùng để khoan dung của phạm vi cụ thể và có.Khoan dung được chỉ định áp dụng cho hầu hết các dữ liệu.