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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(6)
在城市中,空气污染物的主要来源是机动车尾气,探求城市机动车尾气扩散规律并积极寻求改善措施已成为许多城市迫在眉睫的问题。目前对机动车尾气扩散模拟的研究较多,但对扩散过程建模和体视化分析的研究较少。为此,提出了一个基于3DGIS的机动车尾气扩散建模和可视化框架。首先,在3DGIS中完全整合CALINE4 (California line source dispersion model-4)模型,用连续场模型表达动态扩散过程,在语义空间建立统一数据模型表示建筑、道路、树木以及动态扩散过程数据;其次,采用基于GPU (graphics processing unit)的直接体绘制方法对过程数据进行可视化分析,重点优化梯度计算、体纹理重采样和动态插值等关键算法,动态表达机动车尾气的扩散过程;最后,通过北京地区一条典型的道路机动车尾气扩散实验,检验了该方法的可靠性和高效性。 相似文献
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高分辨率机载遥感数据的交叉辐射影响及其校正 总被引：4，自引：0，他引：4
地表的复杂性在可见光/近红外波段体现在由非均匀造成的交叉辐射影响和非朗伯双向反射特性两个方面,为此利用MODTRAN4和大气点扩散函数的解析近似分析了低空机载测量中影响交叉辐射的各种因素。结果显示,对于机载测量,大气交叉辐射影响随测量条件不同而改变,需要实时计算。为此,将改进的大气点扩散函数的解析近似算法结合MODTRAN4辐射传输模型,设计了校正大气交叉辐射影响的算法。对AMTIS图像的处理结果显示,该算法提高了地表反射比的计算精度。 相似文献
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像点偏移是影响光束法区域网平差结果精度的主要因素之一。克服平差过程中像点偏移的影响,以提高区域网平差精度,一直受到业界高度重视。当前,克服像点偏移的常规做法是借助特定的参数模型对其进行描述,构建基于附加参数模型的自检校光束法区域网平差模型,在区域网平差的同时求解引入的参数,进而实现对系统误差的补偿。Bauer模型、Ebner模型、Brown模型、光学畸变模型是现有算法中描述像点偏移的常用模型。为了对上述4种模型的系统误差进行验证,本文首先在经典的光束法区域网平差模型基础上分别设计了与4种模型相对应的自检校光束法区域网平差模型,并予以编程实现;然后通过实例对上述4种模型的算法运行结果进行了验证、比较及分析。试验结果表明,Ebner模型和Brown模型的引入可有效提高光束法区域网平差的精度;Bauer模型的引入对小型区域网平差精度的提升更加有效;光学畸变模型的引入对区域网平差结果的精度提升作用相对较小。 相似文献
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高分辨率遥感图像建筑物分割的实质是构建一个输入图像到分割结果之间的高维强非线性映射模型。然而,建筑物可能遍布整幅遥感图像,则在语义分割过程中,当前像素点可能与非邻域的像素点存在直接关系。为了更加精确地逼近建筑物分割的真实映射模型,克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提高分割精度,本文以深度残差神经网络为基础,构建Encoder-Decoder的深度学习架构,自动提取建筑物的特征,学习建立高维强非线性分割模型;同时,通过条件随机场的成对势函数调节当前像素点与其他像素点之间的关联关系,从而构成全连接条件随机场对Encoder-Decoder的分割结果进行调节,提升分割精度。在全连接条件随机场的计算过程中,采用循环神经网络的运行机制来完成均值场的计算,这将条件随机场与深度神经网络有机融合,实现了Encoder-Decoder和全连接条件随机场参数的同步训练。实验结果表明,本文采用的深度神经网络条件随机场方法能有效克服道路、建筑物错层和阴影的影响,提升高分辨率遥感图像中建筑物的分割精度;同时,在一定范围内对多分辨率遥感图像具有较好的泛化能力。 相似文献
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运用GIS与计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的相关原理和方法,建立了一个街区尺度毒气扩散过程高分辨率建模、模拟的框架模型,探讨了街区下垫面快速建模、空间连续场表达、扩散过程模拟与可视化等关键技术,对建筑物扰动下近地面浓度扩散的过程及特性进行了模拟与分析。实验结果表明,GIS和CFD模型的耦合应用,能够较好地揭示建筑群中气云扩散和浓度时空分布的特征;近地面气云输运受建筑物布局影响显著,建筑物周围毒气浓度同该处源距、方位、高度以及来流风向偏离程度存在密切联系,泄漏停止后建筑群中气云滞留时间较长,对人群健康构成潜在威胁。 相似文献
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多路径误差对GPS C/A码伪距观测量影响的实验性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文讨论了多路径误差对GPSC/A码伪距观测量的影响。通过在若干不同反射环境下进行实验性观测,本文分析和讨论了建筑物、高压线、地面、卫星自身以及水面反射引起的多路径误差的某些特征。其结论对研究GPS多路径误差的影响和实施GPS观测有一定的参考作用。 相似文献
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简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1].实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型.利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可用于建筑物变形的预测模拟. 相似文献
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为了解决传统溢油元胞自动机（cellular automata,CA）模型难以获得的模型参数问题,引入逻辑回归方法到溢油CA模型中,并构建基于逻辑回归的溢油CA模型。该模型仅需要设置起始影像和影响因子（包括海风、洋流、距离、温度与盐度）等,便可以获取模型参数并模拟出溢油扩散范围的动态变化过程。将模型应用到深海溢油实验中以验证本模型在海上溢油模拟情况,结果表明模拟结果的总精度为96.6%,Kappa系数达0.899,能够准确地模拟出溢油扩散范围。通过参数敏感性分析可发现,温度与盐度因子对模型的影响最弱,其次是距离因子。对溢油扩散影响最为显著的是海风和洋流因子。若忽略海风与洋流的影响,模拟结果与观测结果将产生较大的偏差,并无法呈现出溢油扩散中的漂移等特征。 相似文献