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1.
基于Open Stack的开源标准体系,结合中国地震台网中心和中国地震局第二监测中心的云基础设施现状,设计两级云管理架构,以异构云管理平台作为综合管理平台,纳管区域云管理平台,以统一门户的方式对地震行业云计算资源进行统一管理;通过容器化部署异构云管理平台,初步实现对地震行业云计算资源的统一监控和运行管理。  相似文献   
2.
为了掌握快速路瓶颈路段异质交通流的演变规律,以缓解交通拥堵,本文以快速路上匝道瓶颈路段为研究对象,构建了考虑安全距离的改进NaSch上匝道模型,利用数值仿真,对不同场景交通流演化过程进行系统性研究。仿真结果显示:在不同条件下,异质交通流中自动驾驶车辆比例的增加对瓶颈路段交通运营状态影响结果各异。在自由流阶段,自动驾驶车辆比例的增加对快速路瓶颈路段运营通行能力的增加无显著影响,自动驾驶车辆比例取0.9时,瓶颈路段运营通行能力反而降低了2.48%;在交通拥堵状态下,当异质交通流中自动驾驶车辆比例达到0.7及以上时,才有助于交通拥堵的消散,且其临界值随交通拥堵状态程度的提高而增大;当交通密度达到100 veh/km以上时,自动驾驶车辆比例的增加无法实质性改善瓶颈路段交通拥堵状态。研究结果可为异质交通流环境下的快速路上匝道瓶颈路段的治堵策略提供理论依据。  相似文献   
3.
南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。  相似文献   
4.
在干旱少雨的山区开展小流域的暴雨山洪预报预警关键技术研究,对防灾减灾意义重大。2018年7月31日新疆哈密北部山区出现特大暴雨,发生罕见的山洪灾害,致使射月沟流域水库漫坝溃口,下游受灾严重。射月沟流域气象观测站点少且缺乏水文监测资料,为客观定量分析射月沟流域大暴雨面雨量、形成的洪水汇水量以及致灾水库过程。通过采用空间插值法和多源融合逐时降水资料(CMPAS)计算了射月沟水库上游面雨量并进行检验分析。根据不同面雨量驱动Floodarea模型得出射月沟水库上游累计汇水量,结果表明:多源融合降水产品估算所得最大洪峰流量和累计汇水量与水利部门事后调查数据较吻合,最大洪峰量为1 756 m3·s-1,精确性达到调查值的95%,射月沟水库上游暴雨山洪总量为2.64×107 m3,远超该水库的防洪库容和溢洪道承载能力。  相似文献   
5.
街道景观图是城市规划设计和城市管理的重要参考依据,车载点云数据能够提供沿街建筑的三维点信息,精度高,覆盖范围广泛,为街景立面整治提供了新的解决方案。为此,本文提出一种适用于车载点云的街景立面的自动提取方法,提取立面点云的具体步骤为:对原始数据去噪滤波;选取非地面点构建规则格网并二值化,依据语义特征筛选出建筑物点云;用POS数据拟合直线段帮助选取参考向量与参考平面;计算点云到参考面的距离,按距离分类点云数据,并对前述步骤中未分类点另行提取,合并面点集得到以沿街建筑物立面为主的街景立面点云。为了验证这一方法的可行性和有效性,采用点云数据进行实验,实验结果表明本方法在一定程度上提高了数据处理效率,能得到较理想的结果。  相似文献   
6.
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。  相似文献   
7.
提出了一种综合利用快速点特征直方图(FPFH)描述符和同名点引导ICP优化的地面激光扫描(TLS)点云配准方法。该方法包括3个步骤:1)点云金字塔构建;2)基于FPFH的粗配准;3)同名点引导的ICP精配准。首先使用体素网格滤波器构造点云的金字塔结构,在粗配准时,FPFH描述符用于金字塔顶层上点云的鲁棒匹配,在此基础上,再进行两层级同名点引导的ICP精配准优化,使用3组典型TLS点云对进行实验,结果表明本文方法可以高效地完成TLS点云的配准。  相似文献   
8.
Soil surface roughness (SSR) is an important factor in controlling sediment and runoff generation, influencing directly a wide spectrum of erosion parameters. SSR is highly variable in time and space under natural conditions, and characterizing SSR to improve the parameterization of hydrological and erosion models has proved challenging. Our study uses recent technological and algorithmic developments in capturing and processing close aerial sensing data to evaluate how high-resolution imagery can assist the temporally and spatially explicit monitoring of SSR. We evaluated the evolution of SSR under natural rainfall and growing vegetation conditions on two arable fields in Denmark. Unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry was used to monitor small field plots over 7 months after seeding of winter wheat following conventional and reduced tillage treatments. Field campaigns were conducted at least once a month from October until April, resulting in nine time steps of data acquisition. Structure from motion photogrammetry was used to derive high-resolution point clouds with an average ground sampling distance of 2.7 mm and a mean ground control point accuracy of 1.8 mm. A comprehensive workflow was developed to process the point clouds, including the detection of vegetation and the removal of vegetation-induced point cloud noise. Rasterized and filtered point clouds were then used to determine SSR geostatistically as the standard deviation of height, applying different kernel sizes and using semivariograms. The results showed an influence of kernel size on roughness, with a value range of 0.2–1 cm of average height deviation during the monitoring period. Semivariograms showed a measurable decrease in sill variance and an increase in range over time. This research demonstrated multiple challenges to measuring SSR with UAV under natural conditions with increasing vegetation cover. The proposed workflow represents a step forward in tackling those challenges and provides a knowledge base for future research. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
9.
Image network geometry, including the number and orientation of images, impacts the error, coverage, and processing time of 3D terrain mapping performed using structure-from-motion and multiview-stereo (SfM-MVS). Few studies have quantified trade-offs in error and processing time or ways to optimize image acquisition in diverse topographic conditions. Here, we determine suitable camera locations for image acquisition by minimizing the occlusion produced by topography. Viewshed analysis is used to select the suitable images, which requires a preliminary digital elevation model (DEM), potential camera locations, and sensor parameters. One aerial and two ground-based image collections were used to analyse differences between SfM-MVS models produced using: (1) all available images (ALL); (2) images selected using conventional methods (CON); and (3) images selected using the viewshed analysis (VIEW). The resulting models were compared with benchmark point clouds acquired by a terrestrial laser scanner (TLS) and TLS-derived DEMs. The VIEW datasets produced denser point clouds (28–32% more points) and DEMs with up to 66% reduction in error compared with CON datasets due to reduction of gaps in the DEM. VIEW datasets reduced processing time by 37–76% compared with ALL, with no reduction in coverage or increase in error. DEMs produced with ALL and VIEW datasets had similar slope and roughness, while slight differences that may be locally important were observed for the CON dataset. The new method helps optimize SfM-MVS image collection strategies that significantly reduce the number of images required with minimal loss in coverage or accuracy over complex surfaces. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
10.
Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明:利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km2扩大为2016年2200.34 km2,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。  相似文献   
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