震后道路三维可视化方法研究

汶川地震后,北川县城遭到严重破坏,难以恢复,为了长期保存震后情况,需建立震后三维数字化表达.现以震后北川县城为例,探讨了在震后三维场景构建过程中,通过几何修正和纹理映射实现损毁道路三维可视化;在可视化过程中,尽量减少三维模型的数据量,实现快速浏览.     

一种数字水准标尺夜间照明装置

针对数字水准标尺在无光线或光线弱的环境下人工照明作业效率低、人工成本高问题,设计制作了一种数字水准标尺夜间照明装置,通过本装置的灯带固定夹、灯带连接器将LED灯带固定在数字水准标尺条码带侧面,采用充电锂电池作为电源,对数字水准标尺进行无辅助、持续、均匀施光照明,方便拆卸,不损伤数字水准标尺本身结构,且适用于不同规格的数字水准标尺,该装置在地下工程和夜间施工测量中取得了良好效果。     

三维激光扫描技术在考古勘探中的应用

本文以曲阳县田庄古墓项目建立数字档案为例,阐述如何通过三维激光扫描技术能够快速、准确的获取物体的表面三维信息,以真实比例还原遗迹表象特征,为考古发掘提供了一种可依赖、可复制的新手段。而且,在成果的时效性、准确性、可用性方面所具有显著优势。     

基于严格成像模型的遥感影像RPC参数求解

利用严格成像模型生成虚拟格网点,采用与地形无关的方案解算遥感影像RPC参数,并利用天绘一号卫星高分辨影像进行实验,结果表明RPC参数的拟合内符合精度很高,完全可以替代严格成像模型。     

INPHO生产真正射影像校正过程的探讨

正射影像（DOM）作为空间地理信息数据库中的重要内容,在地理国情普查、变化监测、导航、土地利用和市政规划建设中发挥了其重要的作用,但正射影像（DOM）非真正射影像（TDOM）,它对有高差的建筑物来讲,并没有改正其建筑物投影问题,建筑物的倒向影响了很多地物被遮挡,无法全要素真正反应其真实地表情况,并且由于建筑物遮挡,无法采集建筑物地基,从而影响了影像采集地物的精度。现介绍基于INPHO软件制作真正射影像的原理方法,并通过实际生产应用给出真正射影像（TDOM）制作的技术流程,并结合立体采集建筑物的特征数据对真正射结果进行评价。     

土地确权中影像矢量化问题研究

土地确权测量工作中,运用低空摄影测量手段快速获取相片,制作DOM,进行矢量化,快速完成土地的空间位置和形状调查。技术和成本的限制,影像图未解决树荫遮挡问题,矢量化时无法确定树荫下的点线位置。已有软件计算矢量图形面积时,忽略了高程值的差异,坡地面积计算不准。针对这两类问题,引入交会测量和曲面积分的方法,解决实际困难。     

自适应高程分级的城区DSM晕渲方法

在对传统的分层设色晕渲理论应用于城区DSM的可视化技术进行充分研究的基础上,提出了一种基于高程直方图的自适应高程分级方法。该方法通过高程直方图研究城区地形、地物的高程分布及变化特征,自适应建立高程带分级模型。实验表明,提出的晕渲图制作方法兼顾了地貌形态和地物特征的表达,成果色彩过渡自然,层次清晰,地形、地物区分明显,有较强的艺术性和实用价值。     

相对湿度和PM2.5浓度对大气能见度的影响研究:基于小时资料的多站对比分析

为了全面分析浙江省不同区域能见度变化基本特征及影响机理,基于杭州、宁波、温州3个国家基本气象站2013-2014年逐时能见度观测资料,比较分析了3市能见度变化的基本特征。发现3市不同等级能见度出现频率基本一致,随着能见度等级的提高,出现频率逐渐降低;从能见度的日变化来看,07时（北京时）前后最低,之后缓慢上升,14-15时达到最高,随后逐渐下降;全年有两个能见度较低时段,分别出现在12月-次年2月和5-6月;总体而言,宁波能见度最优,杭州和温州大体相当。功率谱分析结果表明,3市能见度均有显著的日周期,高频波段呈现出多个显著谱峰,低频波段存在若干显著谱峰。进一步开展机理分析,发现相对湿度和PM_2.5浓度是调制大气能见度的关键因子,相对湿度增大、PM_2.5浓度升高导致能见度降低。在同一相对湿度等级下,初始阶段能见度随PM_2.5浓度的升高迅速降低,到达“拐点”之后降低速率趋于缓慢。在同一PM_2.5浓度水平下,相对湿度越大,能见度越低,说明水汽对能见度也有重要影响。基于相对湿度和PM_2.5浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了大气能见度定量统计模型,总体而言模型拟合效果较好。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。     

基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析

利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。     

Logistic判别模型在强降水预报中的应用

利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。