我国三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)研制与开发

云是地球系统的重要组成部分,能够通过影响大气辐射传输,进而影响地气系统的辐射平衡.目前对于三维云场观测得到的信息均具有一定的局限性,需要通过融合分析,综合多源观测资料的优势,得到更为准确的三维云场信息.三维云融合分析业务系统(3DCloudA-V1.0)基于逐步订正方法,融合数值预报产品、静止气象卫星、雷达等多源数据,...     

太行山东麓一次强对流降雹过程中的地形强迫

利用WRF模式对2011年5月26日发生在太行山东麓的一次强对流降雹过程进行数值模拟,探讨了太行山及周边地形在本次强对流过程的作用。结果表明,控制华北平原的偏东暖湿气流受太行山阻挡并与切变线东南侧的西南暖湿气流汇合,在太行山东侧形成水汽高值区。太行山东坡下垫面向上热通量明显高于华北平原,午后850hPa高度山坡与平原的假相当位温梯度达到0.2 K·km~(-1),850~600 hPa假相当位温垂直梯度达4 K·km~(-1),对应上坡风的垂直速度大于1 m·s~(-1),热力环流为太行山东麓对流的发生提供了动力条件。太行山东侧暖湿气层之上为偏西干冷气流,由此形成的强热力不稳定与水汽高值区、上坡风共同造成太行山东麓强对流过程的发生。局地小尺度地形抬升与重力波共同促使太原盆地有对流单体生成,该单体移经太行山西侧迎风坡受阻挡抬升而增强,越过山顶后与维持在太行山东侧的对流单体发生合并,从而导致对流云的强烈发展。     

一个β中涡对双台风相互作用影响的物理过程

利用高分辨率f平面正压拟谱模式,分析一个β中尺度涡对双台风相互作用影响的物理过程。结果表明：β中涡的存在可以使原本排斥的两个DeMaria型台风涡旋合并;β中涡改变双台风相互作用终态的物理机制是：初始时段处于某一台风涡旋正影响区内的β中涡,构成了非对称涡度场,进而在该台风涡旋内部产生指向另一个台风涡旋的气流。该气流如果足够强,则会使两个台风的中心距离在短时间内下降到合并临界距离之内,触发双涡合并过程的发生。     

城市土地信息系统中地籍单元拼接方法探讨

给出了地籍单元拼接的方法,推证了拼接的误差方程式及改化法方程式,总结出了改化法方程式的组成规律。     

多种融合方法支持下的Landsat7-ETM+影像自动解译精度评价

对ETM+影像进行多种算法融合实验,除应用ERDAS软件现有的融合方法(PCA、MLT)外,还利用IDL语言编程实现了SFIM、HPF、MB等融合算法,通过多次修改SFIM、HPF、MB融合算法中滤波器窗口的大小、滤波算子的实验,达到既不产生噪声又增强了图像纹理信息的融合效果。对融合后的影像进行了相同地物样本、不同分类方法的监督分类。以2002年内蒙古土地利用遥感调查数据为评价标准(内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室提供),用总体精度(overall accuracy)、kappa系数两种评价指数综合反映各种融合算法与各种分类方法结合的分类精度,并对各种分类方法及融合算法予以评价。     

一种基于邻域数组的区域合并新方法

针对图像分割中的过分割问题,该文提出了一种区域合并方法。该方法在区域合并时采用邻域数组的数据结构来维护区域间的邻接关系,该数据结构相对传统的邻接图具有更高的效率。为了能够综合利用分割对象的各种特征,兼顾区域合并的精度与效率,将合并过程分为两个步骤进行:第一步以区域面积阈值作为合并终止条件,在合并准则中只考虑灰度信息;第二步将灰度阈值作为合并终止条件,并在合并准则中加入了纹理信息。实验结果表明,该方法能够对初分割图像进行高效且精确的合并。     

地震资料连片静校正方法的实现方法

为了落实地质格架构造的特征,建立井震统一的等时层序结构。很多探区陆续开展了多区块的连片地震资料处理,而且连片块数越来越多,面积越来越大。由于连片处理涉及的各区块,所以往往信噪比、分辨率、波形特征等因素差异较大,增加了处理难度,特别是连片静校正技术制约着连片处理的效果。通过对影响连片静校正因素的分析,这里提出了进行连片静校正计算的四种方法,在实际应用中均取得了良好效果。同时也指出了连片静校正所产生的弊端和引起的误差。正确认识连片静校正所带来的利弊,能够更好地避免构造解释或寻找圈闭带来的失误。     

一次对流云团合并的卫星等综合观测分析

利用FY2C卫星观测反演得到的云物理特征参数,结合雷达、微波辐射计和地面雨量等资料,综合分析了2008年7月17日中国安徽一次强降水过程的云合并特征。结果表明：对流云团发展合并是这次强降水发生的主要原因,同一区域内FY2C卫星反演的云光学厚度、雷达回波以及地面降水的分布演变具有较好的一致性,强降水落区与云光学厚度大值区以及雷达强回波区基本对应;对流云团中的液水分布不均匀,以团块状结构为主,对流云团合并时,常先有云体上部（云顶）的合并,一旦云中不均匀的液水合并,合并部位的云光学厚度迅速增加,地面微波辐射计观测的整层液水含量跃增,地面将会出现强降水;一般降水增强之前云顶抬升,光学厚度增大;若云顶高但光学厚度较小时,地面降水一般不明显,光学厚度与降水的关系更密切;对流云团合并初期,云底由小粒子组成,T-re图上表现为深厚的凝结增长区域,合并时整层云粒子的有效半径增长明显,粒子相态达到混合相态区和冻结层的温度不断升高。     

高斯光谱估计结合形状特征的遥感影像分割方法

针对传统区域合并算法仅利用光谱均值的不足,提出了一种新的结合光谱与形状特性的遥感影像分割算法。该算法首先对输入遥感影像进行分水岭分割;然后利用一种新的结合光谱与形状特性的区域相似性准则,采用区域邻接图的算法对初始分割区域进行合并,获取最终分割结果。实验结果表明,该算法能有效克服传统算法仅利用光谱均值的不足,有效解决遥感影像中相同光谱,不同纹理结构区域的分割问题;同时,本文算法还对纹理规则区域的分割效果有较好的改进。     

An evaluation of ontology matching techniques on geospatial ontologies

Standardization is one of the pillars of interoperability. In this context, efforts promoted by the Open Geospatial Consortium, such as CityGML (Technical University, Berlin), a standard for exchanging three-dimensional models or urban city objects, are welcomed. However, information from other domains of interest (e.g. energy efficiency or building information modeling) is needed for tasks such as land planning, large-scale flooding analysis, or demand/supply energy simulations. CityGML allows extension in order to integrate information from other domains, but the development process is expensive because there is no way to perform it automatically. The discovery of correspondences between CityGML concepts and other domains concepts poses a significant challenge.

Ontology matching is the research field emerged from the Semantic Web to address automatic ontology integration. Using the ontology underlying CityGML and the ontologies which model other domains of interest, ontology matching would be able to find the correspondences that would permit the integration in a more automatic manner than it is done now.

In this paper, we evaluate if ontology matching techniques allow performing an automatic integration of geospatial information modeled from different viewpoints. In order to achieve this, an evaluation methodology was designed, and it was applied to the discovery of relationships between CityGML and ontologies coming from the building information modeling and Geospatial Semantic Web domains. The methodology and the results of the evaluation are presented. The best results have been achieved using string-based techniques, while matching systems give the worst precision and recall. Only in a few cases the values are over 50%, which shows the limitations when these techniques are applied to ontologies with a partial overlap.