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基于WebGIS的海洋科学数据共享平台的分析与设计 总被引:4,自引:1,他引:3
根据国家自然科学基金委青岛海洋科学资料共享服务中心建设的实际情况,从需求分析、系统结构设计、数据建模以及实现技术等几个方面,详细介绍了基于WebGIS的海洋科学数据共享平台建设的思路和方法。在建设过程中,采用用户界面层、业务逻辑层、数据库层的三层架构模式进行系统软件设计,提高了系统的可维护性;运用组件技术进行编码,实现了代码的封装性和可复用性;采用关系型数据库和Netcdf格式相结合来进行数据的存取,解决了海洋数据结构复杂、格式不统一的问题,使查询变得更为方便;利用IDL和ION技术来开发WebGIS,实现了电子海图的漫游、数据查询以及数据统计结果输出。 相似文献
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基于OpenSceneGraph 的海洋环境三维可视化系统研究 总被引:3,自引:1,他引:2
为了研究虚拟现实技术在海洋环境三维可视化中的应用,对大气、海底地形、风浪流等数据产品进行了分析整理,运用场景裁剪、level of details(LOD)细节层次、场景动态调度等关键技术方法,结合Visual Planet Builder(VPB)、ARCGIS多种数据处理工具,在VC++和OSG2.8.7的可视化开发环境上,构建了一个三维、动态、实时、可交互的海洋环境可视化模拟仿真系统。这个系统可以为海洋科学研究和工程建设提供一个更加便捷、直观的可视化平台。 相似文献
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针对目前海底地形构建方面存在的问题与不足,基于普通Kriging的计算公式,以渤海海域采集的离散高程点数据为例,对构建海底地形高程模型的空间插值方法——Kriging方法进行了研究。针对海底地形建模的具体实现,重点对Kriging算法的数据分布检验、数据分组、球形模型拟合、网格化插值以及结果显示等模块进行研究。最后,基于Visual C++6.0平台对海底地形高程的插值过程进行了编程实现和可视化表达,从而成功构建出渤海局部海域的海底地形特征,为海洋科学研究和工程建设提供了参考和依据。 相似文献
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线积分卷积(LIC)方法是一种针对矢量场数据的可视化技术,本文主要研究了LIC方法应用于海洋流场的可视化质量改进问题。主要包括以下几点改进:根据海流运动方向改变稀疏背景噪声的指向以使流线变得更加细长明亮;针对稀疏噪声中海流变化剧烈的区域流线会出现分叉的问题,采用忽略稀疏背景噪声流线追踪时非主流线部分的纹理点的积分计算方法来解决此问题,同时可以省去不必要纹理点的积分计算的开支,加快显示速度;采用赋予海流随机的初始相位的方法来解决稀疏噪声循环动画突兀的问题;通过流线的运动速度快慢或者流线的颜色来表示海流速度大小;通过对海流数据进行插值并改善边界流线追踪条件的方法可形成完整细致的全球海流图像。实验结果表明,该方法可以生成纹理对比强烈、细节清晰、动画连贯的高质量海流运动图像,具有良好的可视化效果。 相似文献
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在数字城市信息资源的集成和融合中,地名地址匹配是一项非常关键的基础技术。由于中文语义和地名地址描述的复杂性,中文地址的匹配比英文要复杂得多,基于海量中文地址数据进行准确分词,实现快速高效的地址匹配是城市数据集成融合的关键问题。本文在对现有地址编码及分词技术研究的基础上,通过一种基于规则和统计的组合方法来实现中文地址分词,并且使用K叉树的结构实现对中文地址的存储,提高了中文地址匹配查询的准确度和效率。基于预处理后的10 000个深圳市地址数据,通过开发原型系统对该方法进行了比较测试,验证了该方法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于Open GL可编程管线的海底浅层声学探测数据三维综合可视化方法。通过处理,将侧扫声呐影像、多波束数据和浅地层剖面在同一视图下显示,可以方便的对海底地质环境多种信息进行综合判读并进行多维数据的交互式提取。利用纹理缓冲区处理侧扫声呐影像数据,具有数据加载量大的优点,避免了实际应用中纹理数据反复切换带来的延迟;并且探讨了侧扫声呐影像和多波束数据分辨率不一致引起的纹理贴图问题。该方法在南海海底峡谷区域的海底地质环境综合显示和分析中进行了应用,结果表明,该方法能处理多种格式的侧扫声呐影像,不受侧扫声呐影像和多波束测深数据分辨率不一致的限制,数据加载量大、绘制速度快。 相似文献
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海表面盐度是描述海洋状态、模拟海洋循环和检测气候变化的重要指标,对海洋研究意义重大。土壤湿度与海水盐度(soil moisture and ocean salinity,SMOS)卫星为全球海表面盐度分析提供了重要数据,但其整体精度尚未达到预期要求。基于海表面盐度遥感机理和SMOS卫星盐度反演基础理论,选取海表面盐度敏感因子,建立随机森林(random forest, RF)模型,并基于网格搜索算法优化模型参数,辅助提高SMOS卫星产品精度。其中基础RF得到的海表面盐度与Argo (array for real-time geostrophic oceanography)数据之间的平均绝对误差为0.08,均方根误差为0.15。而经网格搜索算法优化后的随机森林模型精度稍有所提升,其与Argo数据的绝对平均误差为0.08,均方根误差仅为0.14,且误差分布范围较小。两种模型均显著优于SMOS卫星Level 2级盐度产品。从机器学习与统计学理论出发,建立的高精度、高适应性的随机森林海表面盐度反演模型大幅提高了盐度精度,能够为相关海洋研究提供数据支撑。 相似文献
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