CA FCM方案与其它几种人工增雨评估方案的比较

对河南省12次飞机增雨作业,分别采用作业区域趋势对比双比分析评估方案、区域趋势相关回归分析方案、区域趋势协变量多元回归分析方案、浮动对比区历史回归分析方案（FCM）、以降水量为协变量的CAFCM（ClusterAnalysis〖CD*2〗based Floating Control historical regression Method）方案和以降水量和整层大气可降水量为协变量的CAFCM方案进行效果评估,均得到大于15％的相对增雨量。对结果比较分析表明：协变量由降水量和整层大气降水量两个组成的C     

云凝结核浓度对南京地区一次冰雹云过程影响的数值研究

采用WRF模式与包含了云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)浓度和霰雹密度预报的NSSL(National Severe Storm Laboratory,国家强风暴实验室)微物理方案,模拟不同CCN初始浓度条件下南京地区的一次冰雹云过程,分析不同CCN初始浓度影响下冰雹云过程的宏微观演变特征,以及对流发展不同阶段的水凝物粒子及流场、温度场的垂直分布特征。研究发现:1)较大的CCN初始浓度虽然抑制了前期对流降水,但对后期对流降水的产生有促进作用;2)CCN初始浓度的增加使得模拟雷达回波的强回波区域(大于40 dBz)缩小,中等强度区域(小于40 dBz)扩张。3)CCN初始浓度增大不利于对流发展初期云雨自动转化过程的发生,但是促进了冰晶与雪的产生,使得冰雹含量峰值出现的时间推迟。4)CCN浓度增大抑制了雨水产生,间接使得霰粒子更倾向于干增长,平均密度更小;5)较大的CCN浓度促使冰雹云单体的发展时间增长。     

南粤古驿道历史建筑数字化保护与VR场景构建

南粤古驿道遗留了众多文化遗产,具有较高的历史、艺术、科学价值,但历史建筑损坏较为严重.为推进南粤古驿道活化利用,本文采用精细三维建模技术与虚拟现实(VR)技术实现了南粤古驿道的数字化保护.首先对南粤古驿道遗址进行了分析,然后从数据采集、点云数据处理、几何模型加工、纹理贴图等方面阐述对历史遗迹进行精细三维建模和VR场景构...     

南海开放共享航次关键科学问题的思考——从多尺度海洋动力学角度出发

南海是西太平洋最大的边缘海, 通过一系列的海峡与西太平洋和印度洋相联通, 其不同时空尺度的海洋环流动力过程及其生态环境效应是南海区域海洋学研究的重要内容。自20世纪50年代末全国第一次海洋普查开始, 我国对海洋调查的支持力度不断加大, 以科学考察船为代表的海洋科学观测平台建设不断加强; 进入新千年以来, 国内海洋科考船依托的各主要研究所和院校本着开放的理念, 先后组织多单位联合进行海上观测。尤其是最近10年, 国家自然科学基金委员会支持实施了船时共享航次计划, 进一步促进了国内海洋界的交流和合作, 南海区域海洋学的相关研究取得了很多重要的成果。从多尺度环流动力学的角度出发, 本文简要回顾了南海海洋观测的发展历程, 并初步总结了近些年来南海关键科学问题的研究进展, 包括南海和西太平洋的水体交换过程、南海中小尺度过程、多尺度相互作用及其生态环境效应等; 并且在现有的研究基础上, 对未来南海的观测和科学问题提出若干思考与展望。     

电力巡线LiDAR点云电塔自动定位和提取算法

针对电力巡线机载激光雷达（LiDAR）激光点云电塔自动提取问题,提出了一种电塔自动定位和点云提取算法。首先,基于点云进行二维空间网格划分,利用网格点云高程偏差和方差特征提取潜在电塔网格;其次,基于电塔点云的高程连续特性完成电塔自动定位和点云粗提取;然后,利用点云分层密度信息和图像开运算,实现电塔精细提取;最后,利用轻小型无人机载激光雷达数据验证本文算法的有效性。试验结果表明,本文所提出的自动提取算法,能够有效解决LiDAR数据中电塔自动定位和点云提取问题,在LiDAR数据质量较差时仍能够取得良好效果,算法对于噪点数据具有较强的稳健性。本文所提出的电塔自动提取算法在LiDAR电力巡检数据处理中具有一定的应用价值。     

一种云端一体化的土地督察遥感监测方法

针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。     

基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类

机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。     

Cyclone在数字校园三维激光点云数据预处理中的应用

为了高效获取精确的数字校园地形图的测量数据,通过Leica ScanStation P40对校园进行三维激光点云数据采集,并结合Cyclone中的去噪模型对点云数据进行去噪,利用“六自由度”方法和ID号对标靶进行拟合,在一定约束条件下完成点云数据的坐标匹配、拼接以及优化,得到统一坐标系下的点云数据。结果表明:优化后的点云数据精度可达到6 mm。可见处理后的点云数据能够满足数字校园地形图的高精度要求。     

基于实景激光扫描技术的室内导航系统的建立

随着城市化进程的发展,人们在室内的时间越来越多,室内空间的应用价值也越来越高。在智慧城市的发展过程中,大量的室内空间需要数字化,室内空间数据的获取手段和数据应用需要进一步挖掘。本文利用三维实景激光扫描仪对北方工业大学浩学楼进行数据采集,创建了实景展示和实景导航,重点介绍了M3扫描车获取点云数据,并将点云数据进行拼接、去噪等处理,最后分析了点云数据的精度。由此可以得出实景激光扫描技术在建立室内导航系统中的可行性、高效性和准确性。     

移动测量技术在城市绿化普查中的应用

在新时代的城市建设中,绿化建设对于美化城市面貌和提高市民居住舒适度显得十分重要,那么城市绿化普查工作则成为绿化建设工作中的重要一环。为了改进传统绿化普查工作,本文提供一整套基于移动测量技术的城市绿化普查方案,搭配自主研发的GIS采集软件和实景三维管理平台,采集绿化信息的效率和精度显著提高,更可以优化城市绿化管理方法。