环台湾岛海域半日潮波特征的三维模拟

用1997版POM海洋模式,首次应用于环台湾岛海域的潮波数值研究.得到该海域的半日潮波主要为23°N以南西太平洋传来的胁振潮.影响台湾海峡的半日潮波分别由海峡南北口传入的两支潮波,且北支强于南支.福建沿岸湄州湾-兴化湾为最强潮区,其M₂分潮最大振幅可达240cm.最强潮流区位于澎湖水道,M₂分潮最大潮流达196cm/s.环台湾岛海域潮波潮流水平结构上除海峡北部原有一个圆流点外,还发现另外存在4个新的圆流点.潮流垂直结构上主要为右偏,接近底层处为左偏.     

渤海基底倒形结构形成机制

对在渤海中完成的四条重力测量剖面进行了重力反演计算，反演方法用的是重力测深公式加叠代修正。由于引入以深度为量纲的修正量，它可利用统一的类似甘布尔采夫量板进行计算，简便了计算方法。     

基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究

利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低.     

主动式声纳列阵拖曳系统姿态数值计算

主动式声纳列阵拖曳系统是用于探测潜艇的新型声纳系统，为了准确探测潜艇的位置，必须首先预报声纳列阵的瓷态，本文通过对其三维力学模型的分析，得到该系统的运动微分方程，其中缆索的力学方程是基于Ablow和Milinazzo的模型，而对于拖体则运用六自由度空间运动方程模拟，结合边界条件，用有限差分法求解，通过对拖船的不同运动状态如匀速，变速和回转的计算，证明本文的方法对于预报声纳列阵的姿态是有效的。     

基于三维激光扫描数据的建筑物三维建模

激光扫描技术在工业模具设计和制造方面,特别是在逆向工程中,已经有了广泛的应用。随着激光中远程激光扫描仪的出现,激光扫描技术开始应用于测绘领域。与传统的高精度的点测量方式不同,三维激光扫描测量仪采用形测量方式,获取被测量目标的大量三维点,满足了高精度逆向工程对三维点的数据量的需求。     

应用ArcView辅助Creator生成三维地形

地形三维可视化一直以来是地理信息系统、数字摄影测量、虚拟现实等领域的研究热点。本文基于地形三维可视化的重要性和徐州龟山汉墓虚拟重建研究的需要,提出了应用ArcView辅助Creator生成三维地形的方法,以ArcView中生成的Raster专题层作为Creator生成三维地形的高程数据源,通过地形细节层次的创建、高程模型的投影变换、地形转换算法的选择和地形纹理的映射,生成了大面积精确地形,在龟山汉墓虚拟重建系统中取得了良好的实时显示效果。     

基于钻孔数据的三维地质建模与可视化研究

三维地质模型能够完整准确地表达复杂地质现象的边界条件及地质体内含的各种地质构造,直观地再现地质单元的空间展布及其相互关系,最大限度地提高地质分析的直观性和准确性,因此三维地质建模已引起地质、采矿、岩土工程等诸多领域的日益重视。笔者在综合考察多种建模方法的基础上,结合工程实践,提出了一种实用的工程地质三维建模实施方法。该方法以钻孔资料和地质剖面数据为三维地质建模的源数据,允许用户手工修正模型剖面地层分界线,从而实现对建模过程的干预和控制,克服了单纯依靠钻孔数据建模结果不精确且难以修正的问题。最后,通过一个研究实例展示了该方法的实际建模效果。     

海量三维GIS数据可视化系统的实现研究

建立在OpenGL,OSG图形APIs和各种开源图片支持库之上,基于DEM、影像和常用的GIS地图数据文件,提出一套基于数据网格化管理、动态调度、LOD地形动态简化为主要思想的解决方案,成功构建了海量三维GIS数据可视化系统。系统基于102 G原始数据实现了流畅显示,并基于DEM数据与影像数据的合成实现了红绿立体显示效果,同时基于不同基础数据实现了各种数据的操作、分析等功能。     

低阻油层的电测井资料反演与动态侵入模拟

高矿化度钻井液侵入是造成油层低电阻的重要因素之一,泥浆滤液侵入越深,对测井结果影响越大,甚至造成解释错误或油层漏失.采用非线性最小二乘原理进行电测井反演预处理,并将其同以多相流渗流、对流扩散理论为基础的电测井动态模拟相结合,能更加真实地反映动态侵入特点,获取原状地层真电阻率和流体饱和度,从而有效地改善低电阻率油气层电测井资料的有效性,为低电阻率油层的识别和评价提供可靠的依据.     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。