基于空间关系约束的虚拟高速铁路场景建模研究

在虚拟地理空间中开展复杂科学实验和管理分析,是目前及未来发展的一个重要趋势。本文对高速铁路场景中的线路、地物和地形对象的关系进行了详细分析,提出了基于空间关系描述的虚拟高速铁路场景建模方法。通过XML标记语言对线路、地物和地形的空间关系进行统一描述,引导和规范场景建模过程中的模型点位计算和地形处理过程。详细讨论了虚拟高速铁路的场景建模流程、场景对象空间关系定义、模型点位计算方法以及地形处理方法,并选择案例区域进行试验。试验结果表明该方法能够有效地理清虚拟场景中各种对象间的关系,从而可以快速建设符合现实标准的、具有高度仿真感觉的虚拟高速铁路场景。     

一种基于OSG的海量地形快速渲染方法

针对海量地形数据实时渲染,本文采用开源跨平台三维渲染引擎OSG(Open Scene Graph)技术,设计了一种海量地形快速渲染方案。文中对场景结构的组织和管理、LOD调度等关键技术展开了研究,分析了生成IVE三维模型的分页LOD层次结构,提出了一种海量地形快速渲染的实现方法。试验结果实现了海量地形数据的实时加载、距离坡度测量、多种场景漫游方式以及水淹分析等功能,对工程实践有一定的指导意义。     

基于倾斜摄影的实景三维单体化模型构建方法

倾斜摄影实景三维模型是由连续的三角网通过纹理贴图组成,模型上各地理要素具有"一张皮"的特点.针对无法管理与编辑模型上各地理对象的问题,本文提出了基于倾斜摄影实景模型进行单体化建模的技术方法.首先,利用倾斜航空摄影技术,探讨了基于Street Factory实景三维模型全自动构建方法;然后,以生成的实景三维模型为基础,利...     

联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类

高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。     

基于多源数据的旅游者视觉行为模式与感知评估方法

用户生成内容（User Generated Content,UGC）作为感知旅游地物质空间的新型地理大数据,以使用者的视角描绘了旅游地的客观环境,是探索旅游目的地感知的重要途径。然而,传统的旅游研究对旅行摄影照片处理能力有限,深度学习图像语义分割技术的发展,为挖掘旅游者视觉行为模式,探索旅游地环境感知提供了有力支持。本研究提出了整合在线旅行照片大数据与问卷调查小数据的旅游者视觉行为模式与感知评估框架,并将其应用于鼓浪屿案例。首先将744条旅游轨迹,聚类为6类视觉行为模式,并可视化与时空分析;其次基于全卷积网络算法,量化22 507张旅行照片语义,探索不同视觉模式的旅游者关注要素的空间分异;最后通过照片语义与场景感知问卷调查的相关性分析和多重线性回归模型,评估旅游地整体视觉感知满意度,并提出相应的空间优化建议。研究表明：(1)鼓浪屿旅游者视觉行为模式聚类为单点游、海岛风光游、环岛游、街巷空间游、遗产建筑游和全岛游6类;(2)不同视觉行为模式的旅游者视觉兴趣区存在空间集聚现象,视觉空间转移遵循地理邻近效应;(3)相关性分析与模型结果表明,旅游者偏好空间开敞度较高的区域,感知满意度越低的区域...     

城市3维地理信息服务系统框架研究

数字城市已是当前城市信息化建设的主要目标,本文以数字城市的实质性建设为着眼点,详细阐述了利用3D GIS,WebGIS等技术,建立城市3维地理信息服务系统的原理、方法等。城市3维地理信息服务系统将是全面推进数字城市建设、城市信息资源共享、提升信息资源应用价值的有效途径之一。