顾及地形起伏的无人机影像覆盖分析方法

使用无人机实施测绘航空摄影时,由于无人机相对航高较低,地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响,影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况,本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法,借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围,并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用,验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度,因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷,减少返工现象,从整体上提高了作业效率。     

青岛海陆风三维结构的数值模拟

本文采用 1个陡地形影响修正的三维中尺度流体静力的气象学模式 ,对青岛地区海陆风的日变化规律和三维结构进行了较细致的分析。结果显示 ,青岛有多支海陆风存在 ,且每支海陆风出现的时间、强度和向内陆伸展的距离有很大的不同。这其中沿岸山地的机械和热力作用扮演着重要的角色。在观测站 ,模拟结果和实测资料等方面有较好的一致性。     

北部湾地形、底质特征与渔场分布的关系

北部湾作为南海北部重要水域.属于热带和亚热带半封闭海湾.湾内地形地貌以及底质特征复杂。鱼类资源丰富。北部湾渔区的划分与地形地貌、底质特征存在密切联系.为更好的了解渔业生物的生活史、空间配布以及北部湾的渔业资源特点本文进行了初步的基础研究。为北部湾的渔业资源开发提供了科学依据。     

多种数字海洋地理环境信息的融合与可视化的局部实现

以潮汐、潮流和海浪数值的计算技术和数字海底地形模型的构造方法为基础,应用层次细节模型和三维渲染技术,完成了近岸海洋环境保障的多种数字海洋地理环境信息的融合与可视化的局部实现,为今后此领域的研究提供了理论和经验基础。     

基于海图数据的水下岸坡插值精度分析对比研究

数字高程模型是研究水下岸坡冲淤变化的一种重要手段。不同的插值方法和像元大小都会对数字高程模型的精度产生影响,从而导致冲淤分析结果的变化。本研究使用了六种常用的插值方法 (ANUDEM、反距离函数法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、不规则三角网转栅格法)对莱州湾和烟台港不同年份和尺度的水深数据进行了插值,计算了均方根预测误差、源数据残差均方根误差、残差均值、残差最大值和残差最小值等精度计算指标。结果表明ANUDEM和自然邻域法的均方根预测误差和源数据残差均方根误差均小于1 m。ANUDEM和自然邻域法对不同尺度的水下岸坡数据插值有着较好的适用性。     

顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法

地形部位是地表形态的基本单元,其分类和提取在地貌发育、数字土壤制图、景观生态制图等领域有着重要的应用。康鑫等提出的多尺度Geomorphons地形部位分类法（简称多尺度Geomorphons法）利用高程相对差异信息和地形部位多尺度特征,可避免受地形属性计算及单一分析尺度约束而误分类,然而其存在分类破碎及分析尺度域难以确定的问题。基于此,本文以多尺度Geomorphons法为基础,提出了其适宜分析尺度域确定方法,建立了以初始地形部位数据层组合的对象多尺度分割和分类方法,进而构建了顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法。以陕北黄土高原区域5 m分辨率DEM为实验数据,对面向对象分类方法进行了验证与评价。实验结果表明：①均值变点法可有效解决分析尺度域难以确定的问题,实验样区适宜分析尺度域为[5×5, 33×33]栅格单元;②以0,255为二值化的地形部位数据层组合适用于多尺度分割,尺度、形状及紧致度参数组合影响分割结果,且对于实验样区存在最优分割参数;③与多尺度Geomorphons法相比,本文方法得到的地形部位分类结果完整性较好,在地表形态对应和地理认知等方面更具合理性。     

湍流度随高度的变化及其对城市宏观地形的依赖

分别构建广州主建成区垂直比例尺为1﹕2 000、1﹕1 000和1﹕500的3个建筑物模型,利用大型边界层风洞,在西北和东南两风向下,基于中性流模拟分析了复杂城市地形下湍流度随高度的变化及其对宏观地形的依赖。结果表明：风廓线指数α与不同高度的湍流度之间的关系密切,利用现有模型,根据4类粗糙度边界层和不同垂直比例尺,可确定相应的湍流度随高度变化模型的主要系数,预测精度高。城市地形下最大湍流度面发育在0~0.2 h之间狭窄的范围内。用湍流度形态指数β来表征湍流度随高度的变化,无论城市屋脊还是平坦地形,随着风程区的延伸,廓线的指数α升高,湍流度形态指数β降低。表明同一高度湍流度值具有由迎风区、丘顶区向背风区增高,沿风程逐渐增大的规律,对地形部位和风程的依赖性强,与来流翻越简单地形时的特征一致。     

福建省复杂地形下旬平均气温分布式模拟

为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集,利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料,基于数字高程模型（DEM）数据,综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响,模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃,最大为2.3℃,全年平均为0.87℃;加密站验证结果显示,MAE最大为2.3℃,最小0.5℃,全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内,旬均温受纬度影响较大,由北至南气温逐渐升高,沿海地区旬均温整体高于内陆,山区旬均温明显较低;局地范围内,各坡向上气温差异显著,海拔越高、坡度越大,差异越明显;地形因子对旬平均温的影响具有季节差异,具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大,秋季次之,春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。     

青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析

本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。     

局部型地形因子并行计算方法研究

 随着分析区域的扩展及需求精度的提高,数据-计算密集型地形分析亟需通过并行化来满足用户的时间响应需求。局部型地形因子是以一定半径的分析窗口(通常为3×3)计算且具有单元计算结果独立性的地形信息,是数字地形分析的基本参数。本文在分析局部型地形因子串行算法特征的基础上,以坡度算法为样本,对局部型地形因子的并行计算方法进行了深入研究。从数据并行的角度,对并行计算环境下的数据划分粒度、方式及结果融合策略进行了分析,构建了局部型地形因子的并行计算方法。利用SRTM陆地表面地形DEM数据,设计了坡度并行计算的实验以验证其方法的正确性和实用性。实验结果表明,本文提出的并行计算方法顾及了任务、数据及计算环境,可快速对局部型地形因子串行算法进行并行化改造,提高算法的执行效率,具有较好的并行性能。