自然资源调查监测技术体系构建的方向与任务

自然资源统一调查监测技术体系（简称《技术体系》）的构建与应用,是建立健全自然资源监管体制、推动资源集约节约利用、促进人与自然和谐共生的一项重要举措,也是一项内容众多、复杂艰巨的科技工程。本文根据自然资源统一调查监测的任务与要求,从调查监测信息过程的整体性特征和工程化业务实施的系统性特征出发,分析了《技术体系》构建所面临的基本问题,提出了基于整体性的《技术体系》的总体架构;继而以协同化数据感知、自动化信息处理、精细化场景管理、智能化知识服务等为主线,论述了《技术体系》的发展方向;然后根据先进性与适用性相结合的要求,分析了《技术体系》的数智化实现路径,提出了“空天地海网”一体化协同感知网络体系构建、信息自动处理平台研发、时空场景模型构建、自然资源时空知识服务系统研发、工程化技术重构等主要研发任务。为了切实地做好该技术体系的构建与推广应用,今后还应进一步加强战略需求分析,推动关键技术创新,促进跨学科交叉研究。     

丝绸之路文物古迹“甘肃锁阳城”三维建模方法研究

以航空摄影和全野外数字化测量等手段,获取丰富的地形地貌数据,再结合多种GIS数据处理方法获取锁阳城建模数据,通过精细建模和实景贴图技术建立城墙模型,最终在SuperMap平台下建立三维场景。详细介绍了模型数据获取、模型数据处理和建模的具体方法。     

城市3维地理信息系统中场景的制图输出技术

针对当前城市3维地理信息系统中制图输出精度受帧缓冲大小限制的问题,提出一种内容分块输出、图像自动合并的高分辨率制图输出方法。针对平行投影和透视投影,分别阐述制图输出的技术原理和实现步骤。实践表明,这种制图输出技术不但可以有效地解决3维场景高精度打印输出的难题,还可以为场景效果图的网络发布提供基本的素材。     

实景三维技术在“8·8”九寨沟地震地质灾害快速调查中的应用CSCD

针对“8·8”九寨沟地震地质灾害快速调查应急测绘保障中,倾斜实景三维模型建模效率无法满足应急状态下“快速”的需求这一难题,文中在研究无人机倾斜摄影测量技术原理的基础上,提出了基于正射单视角倾斜摄影的三维建模方法,进一步结合三维场景构建技术和遥感解译技术构建了应急状态下基于实景三维技术的地质灾害快速调查技术体系,并成功应用于“8·8”九寨沟地震地质灾害快速调查中,72小时黄金救援期内提供了四川省应急测绘保障史上首个实景三维模型及相关灾情、灾损信息,在有关部门开展灾情研判、应急指挥决策、灾后恢复重建等工作中发挥了重要作用,此外,基于调查结果提出了系列灾区地质灾害防灾减灾救灾建议,为灾区地质灾害综合防治提供了科学依据。     

3维场景植被冠层多波段模拟研究进展

植被冠层辐射散射信号中蕴含了丰富的植被信息,通过构建植被冠层辐射散射模型,可以实现植被结构等生物物理参数的遥感定量反演。迄今为止,可见光/近红外、热红外、微波波段均已发展了大量的模型,这些模型在参数反演方面各具优势,但不同波段的模型又有其自身的局限性。跨波段的联合模拟可以实现模型间的优势互补,进而提高地表参数的反演精度,近年来已有学者专注于可见光/近红外与热红外模型,热红外与微波模型,主被动微波模型,以及可见光/近红外与微波模型的联合模拟和协同反演,但多是两两联合,且主要是基于经验模型或解析模型。基于3维场景的植被冠层辐射散射特性模拟模型可以细致刻画不同组分的结构和空间分布特征,对于由植被结构引起的多次散射和组分比例变化的考虑具有优势。本文主要介绍了3维模拟模型在可见光/近红外、热红外和微波波段,以及跨波段联合模拟方面的研究进展,从模型机理、场景统一、以及组分理化参数的统一的角度,探讨了构建多波段3维模拟系统的可行性,展望了多波段3维模拟模型的发展趋势。     

顾及语义的室内三维模型数据组织与可视化

本文提出了一种顾及语义的"实体-区域-入口"数据组织机制,有效整合了现有的城市三维地理空间数据与建筑物室内精细模型数据,实现了高效的室内场景数据调度与可视化;并基于此构建了三维可视化系统,验证了该方法的有效性和可行性。     

图像蒙版的三维场景专题信息表达

本文提出利用图像蒙版技术表现场景专题信息:通过将重要的场景专题信息以单一图像的形式罩于地形表面,形成地形"蒙版",使用户只关注蒙版即可获取所需信息,用户可以在最短时间内形成对场景专题信息的总体把握与正确认识。这种方法在一定程度上提高了用户对场景的认知效率与深度。     

基于VR的生态博物馆虚拟展示平台设计初探

通过对虚拟博物馆的构成、模式和具体应用实例进行对比分析,提出了采用全景技术、3dsmax、VrmlPad等相结合实现生态博物馆虚拟展示平台的设计方案,希冀为生态博物馆的数字化建设提供一定参考。     

联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类

针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题，结合迁移学习与集成学习，提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想，利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器，提取图像多个高度抽象的语义特征；然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型，对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型，将预测概率结果融合构建概率特征；最后利用支持向量机对概率特征训练和预测，得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验，即使在只有10%的数据作为训练样本情况下，本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。     

混合式数字化博物馆设计与研究

数字化博物馆是一种结合前沿技术开发的区别传统实体博物馆的综合服务信息系统。本文对目前采用的基于图形和基于图像的两种数字化博物馆构建方法进行分析比较,提出了一种室外采用三维建模、室内采用360°全景图的混合式构建方法。探讨了混合式数字化博物馆在场景漫游和场景切换方面的关键技术,设计并实现了混合式数字化博物馆的框架结构与部分功能,是数字化博物馆建设的一种新的尝试。