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介绍了用于海量数字高程模型数据的管理、应用分析以及可视化的系统GeoDEMDB，采用部件对象模型技术，实现了数据管理、空间分析和大范围三维场景漫游的集成，并提供了灵活的选择性。 相似文献
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总结了数字高程模型构建、特征提取等并行算法的研究进展,概述了不同并行算法的主要内容;探讨了DTA并行技术在海量地形数据可视化和高性能地学计算的应用,随着DEM的需求日益增大,高精度、高分辨率DEM产品及其附加服务也逐步产品化。最后,通过分析并行计算发展的关键问题,提出DTA并行技术的研究趋势及研究意义,合适的数据划分和结果融合策略、通用并行算法、容错机制和负载均衡策略的设计是今后研究的重要内容,尤其是如何在多种计算模式共同发展的背景下利用并行计算解决地学难题,从而得到更接近现实世界地理环境的模拟,并扩大数字地形分析的应用范围。 相似文献
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针对目前DEM（Digital Elevation Model, DEM）数字地形分析的精度评价多数不考虑DEM误差的空间自相关性或仅仅采用经验的自相关性模型问题,本文从DEM插值入手,从理论上推导了插值条件下格网DEM邻域窗口内坡度噪声误差的空间自相关性模型以及坡度精度模型,并选取典型的插值方法和坡度差分算法,从实验角度分析了在顾及和不顾及空间自相关性两种情况下的格网DEM坡度计算模型的噪声精度,实验结果表明：坡度精度受DEM噪声误差的空间自相关性影响较大,并与DEM插值方法和坡度计算模型中的差分算法有关。 相似文献
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鄂尔多斯盆地东北部直罗组铀富集特征及铀成矿模式探讨 总被引：4，自引：2，他引：2
鄂尔多斯盆地东北部的铀成矿作用过程比较复杂,是多种流体叠加作用的结果。文章在梳理、分析前人资料和研究成果的基础上,通过对铀的存在形式、砂岩的地球化学特征及C、S同位素组成特征、矿物蚀变特征及成矿年龄的研究,总结了铀的富集特征,划分了铀的成矿期次,补充、完善了铀的成矿模式。研究表明,该区直罗组砂岩中的铀主要以独立矿物及吸附态2种形式存在,与黄铁矿、有机质、方解石、黏土矿物等关系密切,独立矿物以铀石为主。含矿砂岩的还原性物质含量(有机质、黄铁矿等)高于其他类型砂岩。碳酸盐胶结物中δ13CV-PDB值为-24.6‰~-6.8‰,反映了碳酸盐胶结物中的碳与生物成因有关。各类砂岩中黄铁矿的δ34SV-CDT值均为负值,分布在-8‰~-40‰,显示出明显的富32S、贫34S的特点,生物成因的分馏特征明显。镜下鉴定结果表明,研究区的古氧化砂岩中多处可见铁的氧化产物以及黑云母的强绿泥石化。结合对铀成矿年龄的研究和总结,提出了研究区铀的富集具有"充足的还原性条件、强改造过程、微生物参与和多期次叠加"的特征,既与潜水氧化作用有关,又受古层间氧化作用的控制,成矿后期还有深部还原性气体的二次还原改造,地层的强还原环境是导致铀富集的主要原因;在古层间氧化作用过程中,地层中的微生物在铀的活化和沉淀过程中发挥了重要的作用;成矿年龄反映出该区铀成矿具有多阶段性,大致可分为中侏罗世直罗早期、中侏罗世直罗期—晚侏罗世、早白垩世—始新世以及渐新世之后等4个阶段。 相似文献
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P2P技术有助于解决集中式架构与生俱来的"单点故障"和"热点瓶颈"之类的性能问题。目前,P2P的栅格地理数据服务虽已得到广泛应用,但是,将P2P技术和矢量地理数据服务有效结合仍然面临诸多问题,尤其需要对P2P网络模型和相应的分布式矢量地理数据组织模式深入分析。面向矢量数据服务的Chord+Quad的P2P混合索引网络模型,兼顾了结构化P2P网络和层次化P2P网络的优点,既能发挥Chord网负载均衡的优点,又能发挥层次化P2P网络查询效率高的特性,并能够适应高动态的网络环境。基于Linking机制的分布式矢量地理数据组织模式的设计,通过各层次的Linking信息和分割衍生对象内的拓扑连接信息,形成一种松散的全局分布式拓扑,这种分布式拓扑支持对矢量地理数据,进行分布式索引和无损快速重建,以及各种矢量拓扑分析算法在分布式环境下的扩展。与JTS的实验对比表明,通过在分割时增加少量Linking信息,矢量数据重建时间显著缩短,重建结果无损可靠,在分块数较多时,其对JTS的优势更为明显,从而表明,Linking机制的分布式矢量地理数据组织模式理论及相关算法的有效性、高效性和稳健性,为其实际应用提供了有力支持。 相似文献
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用于大范围虚拟地形环境的动态场景管理方法 总被引：6，自引：0，他引：6
由于硬件条件的限制，超大规模的地形数据不可能在开始阶段全部载入内存进行3维场景渲染。文中提出了一种用于大范围海量地形数据3维显示的动态场景管理方法，该方法按照规则网格贴片对虚拟场景进行剖分，在漫游时根据视点参数建立可见和潜在可见缓冲区来确定当前应该调度和进行渲染的网格单元；在场景漫游时对各个规则网格单元建立具有多细节层次的四叉树，实现了对整个场景的多细节层次渲染。 相似文献
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在分析向量代数的几何意义的基础上,提出了利用向量叉积的几何性质来判断点与多边形的拓扑关系,通过判断点生成一个水平向量,通过该向量和多边形各边的向量叉乘运算,利用k分量的符号来判断两向量的位置关系,并对各种位置关系赋予相应的权重值,最后根据权重值之和的奇偶性来判断点与多边形的位置关系.该算法无需计算出实际的交点,同时,还... 相似文献
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三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别,是三维场景信息提取的重要环节,在智慧城市等多个领域扮演关键角色.由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题,大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象.本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场(MRF)优化的层次化多类型目标自动提取框架.该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点;然后从非地面点中提取建筑物以降低场景复杂度;接着基于现有深度模型引入残差学习模块对剩下点云进行逐点分类;最后采用马尔可夫随机场进行后处理和分类结果优化,以提高激光点云语义分割的准确率.对3个室外大规模点云场景分别进行的试验结果表明,本文方法可以对多种类型的点云场景进行有效语义分割,每个数据集的3项指标(召回率、精确度和F1值)分别为(94.6％、96.8％、95.7％)、(88.5％、90.5％、89.2％)和(95.3％、95.2％、95.3％).此外,与现有较前沿方法相比,本文方法显著提高了语义分割性能. 相似文献
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