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31.
虚拟地理环境对人类理解、探索地理现象以及发现地理现象之间的联系起到很重要的作用。在基于VR技术的虚拟地理环境中更高效,更自然的交互对虚拟地理环境系统的可用性以及理解、探索地理现象的效率至关重要。当前,人机交互中更自然便捷的交互依赖于动作捕捉技术,而现有的基于单种捕捉模式的动作捕捉方式,易受到遮挡、定位漂移等的影响,捕捉精度受到限制,并只能捕捉单个人的动作,不能满足虚拟地理环境对动作捕捉技术提出的特殊需求。针对单种模式的动作捕捉设备应用于虚拟地理环境受到的限制,本文分析了虚拟地理环境系统中的交互需求以及其对动作捕捉技术提出的特殊需求,创新性的提出了一种基于多种动作捕捉模式以捕捉多人动作的方法。本文方法集中于如何融合基于多种模式的多台设备的动作数据,描述了多人动作捕捉框架及其涉及到的技术,在动作捕捉效果上具有明显提升,能够捕捉多人动作,并开发了原型系统对此方法进行了验证。  相似文献   
32.
测站气压和温度的准确获取对GPS水汽反演的精度至关重要,但是我国各地在建立GPS连续运行观测站时的发展状态差别较大,有相当部分的GPS气象站网并未配备气压和温度传感器,无法有效准确采集测站气压及温度相关数据,对实时获取测站上方水汽有较大影响.本文基于一种增加高度改正的反距离加权法,和分布在全国的全球卫星导航系统(GNSS)气象站网数据,对该方法进行了实验验证.实验结果表明,通过此方法得到的气压和温度参数精度满足水汽解算需要.同时将本文方法与全球气温和气压经验模型(GPT2)进行对比,证明了本文得到的温压参数精度要优于GPT2模型.   相似文献   
33.
多维饱和-非饱和流方程离散后生成的系数矩阵中常存在零系数,这将影响求解过程中的存储空间和计算效率。合理的系数矩阵优化方法既能保证模拟精度,又能提高模型在大规模网格单元中的计算效率及通用性。文章在多维饱和-非饱和流有限差分法基础上,预先记录不同方向上有效单元间的连接关系,避免了零系数的计算和存储,并结合矩阵标识法建立了空间链接器式多维通用饱和-非饱和流模型。通过模拟地下水位起涨、渗流面排水等四个经典案例及田间三场长历时小雨入渗过程,验证了该模型的模拟精度及计算效率。对比结果表明:该模型在多维度、不同边界条件(包括天然降雨、渗流面等)下的模拟精度与Hydrus、VSF等成熟软件相当,计算效率略低于Hydrus软件。田间模拟结果表明:VG模型中的参数n敏感性最强,需优先率定;因模型中尚未考虑大孔隙流影响,各层土壤水分响应时间滞后于实测过程;三场降雨计算时段末期,超过80%的入渗水量仍滞蓄在表层40 cm的土壤中,仅有约4%~12%的水量已转化为潜水。本文模型有望成为传统多维饱和-非饱和流模型的重要补充。  相似文献   
34.
Combining a linear regression and a temperature budget formula, a multivariate regression model is proposed to parameterize and estimate sea surface temperature(SST) cooling induced by tropical cyclones(TCs). Three major dynamic and thermodynamic processes governing the TC-induced SST cooling(SSTC), vertical mixing, upwelling and heat flux, are parameterized empirically using a combination of multiple atmospheric and oceanic variables:sea surface height(SSH), wind speed, wind curl, TC translation speed and surface net heat flux. The regression model fits reasonably well with 10-year statistical observations/reanalysis data obtained from 100 selected TCs in the northwestern Pacific during 2001–2010, with an averaged fitting error of 0.07 and a mean absolute error of 0.72°C between diagnostic and observed SST cooling. The results reveal that the vertical mixing is overall the pre dominant process producing ocean SST cooling, accounting for 55% of the total cooling. The upwelling accounts for 18% of the total cooling and its maximum occurs near the TC center, associated with TC-induced Ekman pumping. The surface heat flux accounts for 26% of the total cooling, and its contribution increases towards the tropics and the continental shelf. The ocean thermal structures, represented by the SSH in the regression model,plays an important role in modulating the SST cooling pattern. The concept of the regression model can be applicable in TC weather prediction models to improve SST parameterization schemes.  相似文献   
35.
提出基于圆柱多段拟合的隧道中轴线提取方法。首先对隧道点云数据进行预处理,并将点云按隧道走向分成不同区段;然后对各区段依据轴线与表面点云法线垂直关系,提取精度较低的中轴线;最后对各区段利用圆柱多段拟合,提取精度较高的中轴线。实验表明,隧道中轴线的提取在一定的采样区间具有较高的稳定性,对直线和弯曲的圆形隧道有良好的适用性,算法可靠,精度较高。  相似文献   
36.
本文提出一种基于单元复制的通用化格网系统生成新算法。其核心是采用"简单单元复制+有效区域控制"。首先,建立坐标系,确定待计算剖分格网系统的种类,从而确定格网剖分类型的3个关键因素。在此基础上,确定各类多尺度格网有效控制边界。然后对多尺度格网进行合适的数学变换,计算单一三角面格网系统单元节点坐标,并建立不同层级单元节点的关联关系。最后,以六边形格网为例展开验证,直接生成正二十面体表面格网。实验结果证明,该算法具有很好的通用性,可以通过调整相应的起算参数,生成各类多尺度格网。避免了传统定制算法的局限性,实现了统一化生成各类格网系统的目标,为不同剖分类型全球离散格网系统间互操作性问题研究提供了一种解决思路。  相似文献   
37.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。  相似文献   
38.
文章对比分析日本、荷兰和韩国以及我国的围填海管理情况,提出我国在围填海管理方面缺少专门法律、相关规划亟须协调和衔接、海洋管理存在交叉或缺位以及公众参与程度较低等问题;根据陆海统筹的理论内涵,分别从主管部门、规划和资源市场3个维度,对我国围填海管理进行统筹分析;基于陆海统筹建立围填海管理制度框架,重点从规划计划、项目审批、监督检查和后评估等方面加强制度建设,以期优化陆海资源配置和科学管理围填海。  相似文献   
39.
40.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。  相似文献   
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