王涛谈地图色彩(五)--色彩的采集与重构

从事地图色彩设计的人常有两种困惑:一种是感到色彩词汇的匮乏,面对电脑里的千万种色彩,不知所措,无从下手;另一种是习惯用色,即指在不同的图面里总是出现与某种色相近似的颜色,自己虽能意识到,但又难以摆脱这种固定的用色模式。面对这两种困惑,可进行以下实际训练:第一步练习是采集,即从自然色彩开始,大自然蕴藏着丰富的色彩,植物、动物、山石、树木、风景、花卉、昆虫等的形与色千变万化,可视为天然的色彩宝库,给人以美的享受,启迪着色彩设计者的灵感。经常收集、观察、分析各种自然色彩的构成特点,并从丰富的色彩中提炼出几种典型的、有代表性的色彩,绘制成色标,就能不断地丰富和积累色彩词汇。第二     

信息时代地图技术美的研究与实践

通过分析现代地图表现形式及存在的问题，探讨了信息时代地图制图技术美的含义和地图技术美的表现形式。并在技术美创新理念指导下，对利用计算机技术和图形图像处理技术来改进地图符号设计，提高地图表现力进行了一些理论探讨和技术尝试．同时也得到了一些有益的启示。     

基于CT扫描的煤岩孔裂隙表征

煤岩中孔隙与裂隙的结构、形态等特征直接影响煤层气在煤层中的聚集和运移。为对煤岩中孔裂隙类型及孔裂隙的空间分布进行表征,选取宁武盆地中煤阶煤岩,利用微CT扫描技术对煤岩进行扫描获得CT图像,运用FDK算法重建煤岩的灰度图像并基于宏观孔隙度值对灰度图像进行二值化分割,对CT图像中的微裂纹目标进行了识别;利用CT扫描获得的图像依据煤岩中基质、孔裂隙及矿物组分均表现出不同的CT值分布,实现了煤岩中孔裂隙的三维建模,对煤岩中孔裂隙的尺度以及空间分布进行综合表征。研究成果为后期研究煤岩中气体吸附-解吸-渗流的多尺度过程奠定了基础。     

基于单视影像的地下通道3维重构方法

地下通道(包括隧道、巷道等)是一类重要的构筑物,重构其3维几何模型对于构建数字化操作平台有着重要的意义.在给定一个初始3维几何模型的条件下,利用地下通道影像上的线特征,通过人工交互方式获取相机的外方位元素及确定通道最终3维几何模型的参数,然后利用单视几何原理,通过反投影像点坐标即可计算得到详细准确的地下通道3维模型.实验表明该方法简捷有效,可以在实践中加以推广.     

基于初至走时层析的弱全变差约束波场重构反演（英文）

全波形反演的目标泛函是一个强非线性函数,反演过程非唯一性强,容易陷入局部极值。本文首先在波场重构过程中将波动方程作为惩罚项引入到目标函数构建中,拓宽了解的搜索空间降低陷入局部极小值的风险,且反演过程不需要计算伴随波场,可显著提升计算效率;其次,考虑到全变差约束可以有效重构速度模型中的不连续界面,本文引入弱全变差约束来避免强全变差约束下的模型过度平滑估计,该策略的缺点是对初始模型的依赖性较强。鉴于此,本文将初至走时层析获取长波长初始模型作为一种先验模型约束,提出了基于初至走时层析的弱全变差约束波场重构反演方法。数值实验结果表明：新方法降低了对初始模型的依赖性,界面刻画更为准确误差降低,迭代收敛效率也得到了显著提升。     

重构反演在长春岭背斜带登娄库组储层预测的应用

以长春岭背斜带登娄库组为例,基于频率补偿原理,应用自然伽马高频分量和波阻抗曲线的低频成分构建拟波阻抗曲线;通过测井曲线标准化、地震资料预处理、子波标定及地震合成记录、地质模型等,实现长春岭背斜带登娄库组储层预测.结果表明,基于低频补偿、高频恢复构建拟波阻抗曲线的重构方法的反演结果能够识别5 m左右的薄砂岩,结合沉积地质...     

宽波段傅里叶变换太阳光谱仪等光程差采样系统设计

太阳成像光谱探测是诊断太阳大气磁场和热力学参数的主要手段. 傅里叶变换太阳光谱仪(Fourier Transform Solar Spectrometer, FTSS)具有宽波段的优势, 是当前中红外高分辨率太阳光谱探测的最佳选择. FTSS通过采集目标辐射等光程差干涉图, 反演获得光谱图, 等光程差采样的间隔决定了反演光谱波长范围. 因此从FTSS宽波段光谱观测对不同等光程差采样间隔需求出发, 基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)技术, 采用全数字分频、倍频方案, 设计了一套宽波段FTSS等光程差采样系统. 采用分布式余数补偿方法, 有效解决了在参考激光干涉信号倍频过程中, 输出采样信号在输出信号周期间误差累积问题, 并降低了输出采样信号的误差及非均匀性; 经功能仿真及实验测试, 系统在200Hz--50kHz频率范围内, 频率误差delta $<$ 0.04%, 可有效满足FTSS的300nm--25μm宽波段的光谱观测数据采集需求, 为后续可见和红外波段FTSS的研制奠定了技术基础.     

基于解析信号重构的同步挤压小波变换的时频谱影响因素分析

受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法—同步挤压小波变换。本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发,通过模型分析算法中参数设置对时频分析结果的影响,包括小波母函数、小波母函数的参数选择和小波阈值等,分析瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,并通过控制小波母函数、小波母函数参数以及小波阈值有效地减轻瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,时频谱的质量得到一定程度的提高。研究结果对获取高分辨率地震时频谱具有一定的指导意义。     

基于DINEOF方法重构台湾海峡叶绿素a遥感缺失数据的初步研究

卫星遥感观测是研究海洋环境变化的一种重要方法,但由于观测周期和天气影响等原因,观测数据经常存在一定的缺失,这使得遥感数据在海洋环境连续变化的应用研究中受到一定的限制.为解决此问题,本文采用了经验正交函数分解插值方法(DINEOF)重建缺失的遥感观测数据.首先,基于Sea Wi FS(1998年1月至2010年12月)、MODIS-Aqua(2002年7月至2014年12月)和MODIS-Terra(2000年2月至2014年12月)三级叶绿素a月平均数据产品,按像素点平均的方法组合成原始资料集;其次,利用DINEOF方法重构该资料集的缺失部分,从而得到完整的1998~2014年台湾海峡及邻近海域叶绿素a浓度的月平均数据集;再通过分析重构影像与原始资料的时空误差和验证重构影像的时空变化特征等方法,评价了所用算法和重构数据集的合理性.结果表明:基于遥感组合数据,采用DINEOF方法重构的叶绿素a遥感影像,能够有效地反映研究海域叶绿素a浓度的时空变化规律.研究还表明,该方法操作简便,无需先验信息,且重构精度高,能有效重构大面积缺失的影像数据资料,为探索海洋环境和生态的长期变化规律提供了较好的基础.     

水汽层析代数重构算法

讨论了代数重构算法在水汽层析应用中的各种问题,包括约束条件的构造、层析初值的选择、松弛因子的计算、终止条件的确定等,给出了计算最优松弛因子的黄金分割搜索法和确定终止条件的NCP规则,对比分析了Kaczmarz、Randkaczmarz、Symkaczmarz、SART、Landweber、Cimmino、CAV、DROP等8种常见的代数重构算法,并以香港SatRef的观测数据进行了试验。试验结果表明,以上8种代数重构技术都能够满足水汽层析的要求;迭代终止条件比松弛因子更为重要;采用文中计算最优松弛因子的黄金分割搜索法和NCP迭代终止条件,CAV算法结果最优,其次为Cimmino算法。