采用Morse理论的小尺度地形特征提取方法

Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的"伪特征点"。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明:提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除"伪特征点",实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。     

Morse理论支持下的建筑物点云特征提取

针对传统特征提取算法的结果存在交叉紊乱、不连续、缺少拓扑关系等问题,本文提出了基于Morse理论的建筑物点云特征提取算法。首先定义三维表面模型上顶点的Morse函数指标;然后采用邻点比较法自动提取特征点;最后针对Morse-Smale复形的对偶性在建筑物拓扑特征中已无实际意义的问题,提出了单复形拓扑模型的提取与简化算法。试验结果表明,该算法能够获得清晰、连续、完整的建筑物特征线,实现对建筑物模型表面的完全分割;简化算法在保证建筑物特征线拓扑一致性的前提下,可以获取不同层次的建筑物拓扑特征,为建筑物模型的重建与可视化提供了保障。     

基于Morse理论的三角网格特征提取及简化研究

LiDAR等新技术能快速获取海量模型表面离散数据,面对这些数据,仅通过提高计算机性能已不能满足实际需求,选择合适的数据表达方式,对其进行简洁、有效描述是亟待解决的问题.传统的几何方法,如三角网格等能对空间表面模型的几何信息进行精确表达且便于计算与分析,但其数据量大、冗余多、计算复杂.基于Morse理论建立的拓扑表达,能...     

基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测

小基线集InSAR(SBAS-InSAR)时序分析方法能够较好地克服InSAR时空失相干限制,抑制地形和大气影响,增加时间采样率,在监测地表形变随时间演化方面取得了较好的应用。为了有效监测山西省长治矿区地表形变,利用DInSAR方法监测开采矿区的快速大形变,得到形变区30 d的最大沉降量为11 cm;利用SBAS方法监测矿区边缘微小缓慢形变,得到2003年7月—2010年7月期间区内地面沉降的空间展布及时间序列相对形变量。对于矿区周围相干性保持较好的居民区,SBAS方法监测结果表明其整体形变表现为沉降趋势,沉降面积较大,沉降速率为5~15 mm/a,最大累计沉降为90 mm。矿区因开采时间、开采方式、采储量以及地形等因素的不同而呈现出不同的沉降结果。     

高潜水位矿区采煤沉陷地DEM的无人机构建方法

针对高潜水位矿区采煤沉陷地植被密度大、无人机摄影测量难以获取地面点云的问题,从采煤沉陷地地形特征出发,提出了一种基于断面式点云滤波和DEM模型修正的采煤沉陷地DEM构建方法,经分析,精度可达到1：500比例尺地形图要求,可以为采煤沉陷地损毁评价和土地复垦工作开展提供重要依据。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响.因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生.本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集(SBAS)方法提取研究区的形变结果.使用Okada...     

基于灰色神经网络模型修正矿区地表变形数据

针对矿区地表变形数据间断缺失的现象,分析了矿区地表变形数据特点,提出了一种灰色神经网络组合模型对间断数据进行预测。首先,利用非等间距灰色模型计算灰预测平面,再采用BP神经网络模型对预测平面区间进行加权组合,得到最终的预测值。实验表明:灰色神经网络组合模型预测精度高于灰色模型,对矿区地表变形数据处理的适应度更高。     

基于激光扫描数据的文物精细三维模型构建方法研究

三维激光扫描技术能够准确、无接触地获取地物表面的三维数据,使得复杂目标三维数字化重建成为可能。本文以大型佛像为例,研究文物精细三维模型构建方法,实现了大型复杂文物真三维重建,建立了文物数字档案,为文物保护、修复提供了科学依据。     

位错模型的矿区地表沉降监测

为获取连续的矿区地表沉降变形场,揭示沉陷规律,及时预计沉降范围与大小,保障生产,该文提出了以精密水准测量数据为约束的加权位错监测及预计模型。视开采工作面为简化位错几何模型,顾及工作面近远场观测数据的不同,根据计算模型值与水准测量实测值的残差确定不同的权比,利用最小二乘线性算法反演垂直方向上的张裂参数。由张裂参数正演获取连续的地表形变场。并以多期观测反演所得的一维张裂参数的变化序列拟合预计模型,预测地表未来形变场。研究表明,提出的加权位错预计模型能更好地监测并预计矿区开采后的地表沉降变化,为采矿安全生产提供了依据。     

基于ArcGIS模型构建器的矢量数据自动化拓扑检查方法

利用ArcGIS软件中的模型构建器创建了一个复杂的处理模型,从而实现了对线矢量数据的自动化拓扑检查.实践应用表明,这种方法具有很高的可移植性,极大地减少了重复性劳动,提高了生产作业的效率和准确性.模型构建能够极大地提高流程化作业的效率,具有可分享、省时省力等优点.利用ArcGIS模型构建器创建模型,在实际矢量数据处理过...     

基于ArcGIS的国土调查地类流量分析模型构建与应用

传统国土调查地类流量分析不能对地类特征与生态环境等因素进行分析,且加载流量速度较慢.为解决传统方法中存在的问题,基于ArcGIS构建国土调查地类流量分析模型,通过Web服务器对地类流量数据处理与优化,设计地类流量分析模型的交互体系,满足用户对地类流量的全面因素分析,设计对比实验,以某地湖泊为分析对象验证模型加载流量速度超出传统方法20 mb/s,判断湖泊的物种退化平均值为3.61,单位面积内生物生长周期为6等具体化分析内容.     

基于SBAS-InSAR技术的煤炭坝矿区地表沉降监测与分析

为满足能源的需求,煤炭坝矿区对煤矿进行了大规模的开采,给当地环境带来了巨大的危害.传统监测方法已无法满足监测要求,InSAR技术凭借其大范围、无接触、监测精度高的优点在矿区沉降监测中广泛应用.本文基于SBAS-InSAR对11景ALOS1数据进行处理,获取了煤炭坝矿区2008年7月至2011年1月期间的时序形变结果和平...     

基于自然法则的地表拓扑简化

选择合适的标准对临界点进行评价和取舍是拓扑简化首先必须解决的关键问题。为克服已被认识到的现有临界点权重标准的片面性,本文依据自然法则,从理论上提出了一种新的关于地形表面临界点的评价标准和计算方法,设计了相应的拓扑简化算法。最后,进行了实验验证和分析。结果表明:基于自然法则对地表临界点进行评价的标准客观,计算简单,相应的拓扑简化算法正确、可行。     

基于灰色幂模型的施工地表沉降预测方法

灰色模型是沉降预测的常用方法,具有预测时间长、所需数据少的优点,针对不同的数据特点可以与其他模型进行结合以提高模型预测精度。灰色幂模型NGBM(1,1)即非线性灰色伯努利模型,在经济分析、天气预测等方面已经有较多应用,但在沉降领域应用较少。针对此问题,本文在灰色模型的基础上分析灰色幂模型的计算方法,并结合实例数据进行分析,结果表明,幂函数模型的平均相对误差仅为5.99%,后验差与小概率分布均为一级,具有较高的精度。     

应急指挥信息系统中三维模型快速构建方法研究

本文结合处置公共突发事件应急指挥信息系统对三维模型快速构建的实际需求,基于标准的三维城市模型表达原则与分类,针对不同的数据源,提出了基于统一规范、基于标准模型符号库和基于非仿真功能写景等三维模型快速构建方法。这几种方法方便、快捷、自动化程度高,为处突指挥战法研究和首长更直观更形象地掌握事发现场情况提供了技术支撑。     

基于大气湍流理论的折光模型

基于大气湍流理论,严密推导出折射系数、折光角、折光曲率等折光公式。这些折光公式综合考虑了普热通量、云量、地面潮湿度等多种气象参数,更能贴切地反映大气折光的影响。最后,通过采集数据对公式进行了验证,所得结果符合湍流理论。     

D-InSAR的黄土高原矿区地表形变监测

D-InSAR技术已在数字高程建模、地表微小变形、地壳形变等方面显示出广阔前景,但其对黄土高原矿区复杂、剧烈、动态的地表形变监测能否有效,目前仍存在争议。针对此问题,该文以大同市南郊区采煤沉陷地为研究区域,利用两轨法D-InSAR技术,采用ALOS PALSAR数据获取了研究区域2008年1月1日至2月16日间的沉陷面积和最大沉降值。然后以晋华宫矿某工作面为例,利用开采沉陷预计方法进行验证,预计结果显示该工作面的最大沉陷值与D-InSAR测量值相差达24.04mm,并分析差异主要来源于SAR数据、地形、预计参数选取的限制。实验结果表明,D-InSAR技术能够比较准确且有效地监测黄土高原矿区地表形变。     

SWAT模型数据库的构建

针对SWAT模型数据库标准和国内数据不一致的问题,以陕西省延河流域为例,结合国内外已有的研究和国外的一些软件,以延河流域现有的数据为基础,详细说明了SWAT模型数据库的构建过程,并在此基础上进行模型的率定和验证,率定期和验证期的纳什系数都达到了0.6以上,为SWAT模型在我国北方干旱半干旱地区的应用提供了一个参考。     

基于SBAS-InSAR的榆神矿区地表动态沉陷特征研究

以榆神矿区开采沉陷监测为研究对象,利用小基线集(SBAS-InSAR)技术和奇异值分解算法获取金鸡滩106工作面推进过程中地表时序LOS形变量,并对LOS形变量进行分解,提取出地表实际沉降量.从空间上揭示地表变形随时间和工作面推进的动态趋势和变形范围,并应用到矿区大范围时序变形的遥感监测,为利用地表变形信息反演地下工作...     

基于小基线集技术的鹤岗煤矿区地表形变监测

针对煤炭资源的长期无节制开采,造成矿区地表沉降、塌陷、环境污染等诸多问题,本文基于小基线集(SBAS-InSAR)技术,使用Sentinel-1雷达数据,对鹤岗矿区进行形变监测,分析2017年3月26日至2021年12月18日期间地表形变和时空演化特征。结果表明,鹤岗矿区地表形变严重,形变量在监测期内逐渐增大,最大累计形变量达到-585 mm。空间分布上,相较于2013—2016年,振兴矿、新岭矿地表形变有减缓趋势,峻德矿有向南扩展趋势。