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在我的以前的Upslope区域帖子，我在马萨诸塞州米尔福德北池塘周围展示了这款像素流的图表：
请注意，池塘中的像素没有箭头。事实上，Pixelflow.M-File I以前所显示的M-File I无法计算这些像素的像素流动方向或大小，因为它们处于平坦区域，或者高原。进一步来说，Pixelflow.返回流动方向南对于没有下坡邻居的任何像素。
有一个简单的方法来找到所有这些像素使用形态侵蚀。平面结构单元的侵蚀等效于局部最小算子。如果一个像素及其邻居的最小值等于这个像素本身，那么我们就称它为平台像素。
s = load（'upslope_sample_dem'）;池塘= s.Zm(140:280, 160:230);Plateaus = imerosion (pond, ones(3,3)) == pond;imshow(高原、'InitialMagnification'那'合身'） 标题（'Plateaus'）
我想将Plateaus分为三种类型：
- 水平的水平，但没有上坡邻居;这些都被称为区域最大值
- 高山的平原但没有下坡邻居;这些都被称为区域最小值
- Plateaus与上坡和下坡邻居
图像处理工具箱具有查找区域最大值和区域最小值的函数：
max_plateaus = imregionalmax（池塘）;imshow（max_plateaus，'InitialMagnification'那'合身'） 标题（'Max Plateaus'）
min_plateaus = imregionalmin（池塘）;imshow（min_plateaus，'InitialMagnification'那'合身'） 标题（'闵PLATEAUS'）
现在，我们可以通过使用逻辑运算符来识别高原上的像素，包括相邻的上坡和下坡:
mid_plateaus = plateaus＆〜（max_plateaus | min_plateaus）;imshow（mid_plateaus，'InitialMagnification'那'合身'） 标题（'MID PLATEAUS'）
下次我将努力计算这些不同种类的高原像素的流动方向的过程。
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- 类别：
- Upslope地区
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