非规则三角网格有限差分法地震正演模拟

针对有限差分方法在地震正演模拟中的广泛应用,提出了1种基于三角形网格的地震正演模拟差分算法。相对于矩形网格差分法而言,该方法可以更为精确地描述弯曲的速度界面,可直接用于起伏地表模型的正演模拟计算而无需对模型做特殊处理。由于空间步长可随速度的变化而改变,加之在递推计算中采用了显式差分算法,该方法可视为对传统的规则网格有限差分法的有效改进。数值模拟的结果表明该方法是稳定、精确的且具有较高的计算效率。     

网格空间信息智能服务框架及关键技术

基于网格的智能信息服务是地理信息系统发展的一种新模式.从分析地理信息系统面临的挑战出发,剖析了基于网格的智能信息服务出现的必然性.介绍了空间信息智能服务的概念以及网格与空间信息智能服务的关系;设计了一种由数据服务节点、功能服务节点、管理节点和门户节点组成的网格空间信息智能服务框架;提出了实现基于网格的空间信息智能服务所涉及的空间数据服务生成、数据服务封装、服务注册、服务组合与工作流建模等关键技术.最后,基于Microsoft Visuaistudi02005进行了实验.     

训练模拟系统中地形量化模型的探讨

现代作战模拟系统大多保留"对弈"的推演思路,每一步推演在空间上并非连续,而是按照一定的空间间距和时间间距进行计算的,类似于在网格状的棋盘上下棋.这种网格结构及其属性就是地形量化模型,它是决定地形分辨率及推演实时计算的关键因素之一.重点探讨了地形量化模型的概念、特点及建模流程等方面的内容,为针对不同训练模拟系统的具体需求选择适当的地形量化模型提供了有益的参考.     

基于改进Face Fixer方法的多边形网格模型拓扑信息压缩

研究并改进了基于Face Fixer编码方法的多边形网格模型拓扑信息的单分辨率压缩算法.通过对多阶自适应算术编码和区间编码压缩效率和压缩性能的比较实验,得出结论:区间编码的稳定性、抗干扰能力和编码速度优于算术编码.因此,提出采用自适应区间编码与拓扑信息编码相结合的方法压缩实际应用中的大数据量模型.     

基于改进稀疏网格替代模拟的地下水DNAPLs运移不确定性分析

由于实际的水文地质条件具有复杂性和变异性,地下水DNAPLs运移数值模拟的不确定性不可避免。为解决不确定性分析中因多次调用DNAPLs运移模型导致的计算耗时问题,本次研究在传统稀疏网格（SG）替代模型的基础上,提出了一种将局部自适应（LA）和维数自适应（DA）耦合的改进替代模型DA-LA-SG。通过两个解析案例和一个PCE运移室内实验,验证了DA-LA-SG的替代效率和精度,并将其用于室内砂箱PCE运移模拟不确定性分析。研究结果表明:在替代模型构建初期,LA-SG的替代效率优于或接近于DA-SG和DA-LA-SG,随着插值节点数量的增多,DA-SG和DA-LA-SG的替代效率逐渐优于LA-SG,DA-LA-SG具有最高的替代效率。DA-LA-SG能够高效、高精度地建立PCE运移模型的似然函数替代模型,且被用于PCE运移模拟参数不确定性分析。结果表明:背景介质渗透率k1、拟合系数n1和透镜体渗透率k2的可识别性较强,背景介质孔隙度μ1、透镜体孔隙度μ2和拟合系数n2的识别效果较差,这些参数对饱和度观测数据不敏感。     

基于网格技术的西部测图空间信息共享服务平台的研究

设计和实现了基于网格技术的西部测图空间信息服务平台,同时实现在3DGeoGlobe上地理空间信息的多比例尺无缝显示。     

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。     

利用坐标反算的投影网格算法

投影网格算法从投影后的网格入手,通过反算获取投影前的位置,进而完成3维地形的绘制。分析了传统投影网格算法存在的缺陷,提出了改进的投影网格算法,并对改进后的算法进行了测试和分析。认为投影网格算法具有简单直观、易构建高分辨率地形的优点,最后指出了需要进一步研究的方向。     

训练模拟系统中地形量化模型的探讨

现代作战模拟系统大多保留对弈的推演思路,每一步推演在空间上并非连续,而是按照一定的空间间距和时间间距进行计算的,类似于在网格状的棋盘上下棋。这种网格结构及其属性就是地形量化模型,它是决定地形分辨率及推演实时计算的关键因素之一。重点探讨了地形量化模型的概念、特点及建模流程等方面的内容,为针对不同训练模拟系统的具体需求选择适当的地形量化模型提供了有益的参考。     

基于建筑物与POI数据的人口空间化研究

人口数据是地震灾害人员伤亡评估的基础,准确的人口空间分布信息对提高应急灾情评估的准确度和开展高效的应急决策具有重要意义。本文结合建筑物空间分布、POI(兴趣点)、路网与人口统计等数据,基于Spearman相关分析以及多元线性回归分析方法,构建人口空间化模型,实现了人口统计数据基于规则格网的更为精确的可视化表达。结果表明:(1)建筑物空间分布能较好地反映人口的宏观分布特征,但是对于人口分布细节特征的刻画,则是以POI数据来反映人口的微观分布特征效果更为理想;(2)受区域经济发展影响,人口分布具有明显的空间差异,由城镇向乡村区域递减的趋势明显,中心城区、周边城镇、偏远乡镇之间的人口密度差异巨大。基于建筑物与POI数据的人口模拟值与实际值的偏差较小,数据精度符合实际情况,可为灾情研判提供可靠的基础数据。