滑坡模拟三维地形建模关键技术与应用

高精度滑坡地形数据是滑坡模拟准确度和可视化效果的重要保证。针对当前高精度滑坡地形建模渲染全部地形数据导致滑坡模拟程序运行缓慢,分层分块处理地形数据并将地形数据块分批调入内存进行组合渲染导致参与滑坡模拟计算的地形数据不连续且分辨率不统一的问题,本文提出了一种面向滑坡模拟的四叉树LOD地形建模改进方法。将地形数据完整读入内存参与数值计算,在可视化阶段从地形数据中动态构造不同分辨率地形数据块进行组合渲染,为滑坡模拟提供完整连续地形条件,同时保证滑坡地形三维可视化效果,并有效提升模拟程序运行速度,该方法在场景浏览时不会对滑坡模拟的结果产生实际影响。滑坡模拟试验验证了本文方法在滑坡模拟三维地形优化建模方面的有效性和实用性。     

山城眺望空间OSCA模型构建及应用

山体是大自然赋予城市的天然景观资源,通过山与城市中建筑群构成的山城空间关系,可形成多类型的眺望景观。当前山城眺望景观在建设热潮中不断被破坏,逐渐消失在林立的高楼中,需要进行一定的控制和保护。以济南市中心城区为例,基于眺望控制分区,寻找城市建筑发展演变、分区建设的规律,结合元胞自动机与多智能体,提出基于眺望景观控制下的山城眺望空间CA-OSCA模型（Overlooking Space Cellular Automata）,构建山城眺望空间演变模型。利用GIS等数据分析平台,对模拟结果进行分析,构建真实城市空间下的未来山城眺望空间景观三维模型,以更加直观、真实地方法探讨在眺望景观分区控制的影响下,未来城市空间结构的发展模式,最终为未来山城眺望景观空间的控制与保护以及眺望景观保护下,山城城市未来空间发展结构提出发展策略。     

基于模型流的资源环境模型复合语言与应用

资源环境领域的研究对象常被抽象为若干子模型复合而成的复杂模型,如何有效地集成这些子模型成为资源环境模型集成的主要内容。随着各种地学相关问题的日益复杂和多样化,传统的建模语言与友好易用的图形建模等集成建模方式已无法满足大规模高复杂的模型构建需求。本文在已有的相关理论基础上,针对复合模型构建的灵活性和复杂性之间的矛盾,将模型复合模式的本质抽象化,提出资源环境"模型流"的形式化语言描述,实现了模型流建模环境。应用实例表明,基于模型流的模型构建方式采用简洁的符号表示,避免了繁琐的图形构建环节,可快速灵活地构建高复杂度模型。模型流的提出为模型复合的调度性能优化和智能自动化集成等进一步的研究奠定了基础。     

基于ROMS模式利用集合最优插值同化沿轨海表面高度异常数据的研究

The ensemble optimal interpolation （EnOI） is applied to the regional ocean modeling system （ROMS） with the ability to assimilate the along-track sea level anomaly （TSLA）. This system is tested with an eddy-resolving system of the South China Sea （SCS）. Background errors are derived from a running seasonal ensemble to account for the seasonal variability within the SCS. A fifth-order localization function with a 250 km localization radius is chosen to reduce the negative effects of sampling errors. The data assimilation system is tested from January 2004 to December 2006. The results show that the root mean square deviation （RMSD） of the sea level anomaly decreased from 10.57 to 6.70 cm, which represents a 36.6% reduction of error. The data assimilation reduces error for temperature within the upper 800 m and for salinity within the upper 200 m, although error degrades slightly at deeper depths. Surface currents are in better agreement with trajectories of surface drifters after data assimilation. The variance of sea level improves significantly in terms of both the amplitude and position of the strong and weak variance regions after assimilating TSLA. Results with AGE error （AGE） perform better than no AGE error （NoAGE） when considering the improvements of the temperature and the salinity. Furthermore, reasons for the extremely strong variability in the northern SCS in high resolution models are investigated. The results demonstrate that the strong variability of sea level in the high resolution model is caused by an extremely strong Kuroshio intrusion. Therefore, it is demonstrated that it is necessary to assimilate the TSLA in order to better simulate the SCS with high resolution models.     

力觉临场感遥操作机器人(3)：环境的动力学描述

力觉临场感遥操作机器人系统是一个典型的人-机-环交互系统.环境是遥操作机器人系统最终的环节,也是操作者感知和作用的对象,环境的动力学特性对整个遥操作机器人系统的控制性能会产生直接的影响.通过分析环境在力觉临场感遥操作机器人系统中的动力学特性,建立了环境在碰撞接触、线性平稳接触和非线性平稳接触3类情况下的动力学模型,并给出了模型的等效阻抗形式,为力觉临场感遥操作机器人系统的分析提供了基础.     

遗忘因子自适应最小二乘算法及其在气温预报中的应用

海量数据的利用是建立自适应预报模型的基础,但随着数据的不断增加,新引入数据的作用会逐渐降低,有可能导致预报模型失效。为克服因数据量增加引起的所谓"数据饱和"现象对天气预报效果的影响,本文给出了考虑遗忘因子的线性自适应最小二乘建模算法的原理和方法,并利用该算法进行了最高气温和最低气温预报试验。结果表明,考虑遗忘因子的线性自适应建模算法优于传统的线性自适应建模算法,加入遗忘因子可以避免产生"数据饱和"现象,适当地选择遗忘因子有助于提高模型的预报准确率。     

基于三维激光扫描技术的古建筑模型构建

三维激光扫描技术数据获取速度快、精度高、不许接触目标等诸多优点使其在古建筑测绘中的应用越来越广泛。本文针对古建筑点云模型散乱、数据量大、美观度低、不便管理等问题,提出了以三维激光扫描技术为基础、以古建筑部件为单位建模的新思路,并以故宫博物院中太和门为例,从外业数据采集、内业数据处理及建模技巧等方面,详细介绍了该建模方式。     

多源数据在复杂场景建筑物三维重建的应用

随着数字化城市建设的推进,更多复杂大型的建筑需要完成三维建模工作。对于异形且复杂的建筑而言,采用传统的数据采集方式较为烦琐费力。本文利用地面激光扫描仪获取某大型建筑内、外部点云数据,同时结合近景摄影测量技术获得建筑物的多角度影像及正射影像数据,经过点云配准、去噪、几何建模及纹理映射等处理,最终完成大型建筑的三维场景重建,并对此过程中涉及的关键技术进行了研究。     

基于空间变异修正普通克里金的矿区复杂地形高精度建模

普通克里金法是构建矿区三维地形模型并揭示地表沉陷形变场动态变化规律的有效方法。但普通克里金法存在平滑效应的问题,导致估计值的空间变异程度小于实际,无法真实反映矿区复杂地表形态的空间变化特征。本文结合矿区实际地形采样数据,提出了一种空间变异修正的普通克里金法,并将其应用于矿区复杂地形的高精度建模,并与已有方法在建模精度和空间变异性复现方面进行了对比分析。研究结果表明,空间变异修正的普通克里金法能够很好地处理平滑效应对建模的影响,具有更高的建模精度和空间变异性复现能力,在矿区复杂地形高精度建模应用中具有较强的适用性,可以作为一种可靠的建模工具用于矿区复杂地形沉陷形变场动态变化规律分析。     

大数据环境下道路场景高时空分辨率众包感知方法EI北大核心CSCD

道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。