地质灾害监测中多源数据融合的测量方法研究

地质灾害,无可预见且毁灭性强,对人类社区生活环境形成巨大冲击。而有效盯控这种灾害是防备地质灾害的关键。本文致力于研究地质灾害监控中,如何融合各种数据源的测量方法。针对多种监控仪器收集来的数据,进行深度分析及处理,建构一个综合多元数据的测量模型。透过此模型,能更精确地监控地质灾害的发生,从而提供坚实的后盾,协助地质灾害的防护。在面对地质灾害所产生的各种动态信息时,提出了一项深度学习的数据融合处理方案,该方案能有效辨识与处理大数据环境下的地质灾害信息,进而提升地质灾害预警的准确率以及效率。试验研究表明,我们的方法相比于传统方法在灾害检测精度和效率上均有显著提升,对地质灾害的监测和防范具有肯定的应用意义。

三维激光建模的关键技术研究

三维激光建模技术是现代科学技术的核心技术之一,尤其在工业、医疗、娱乐等领域有着广泛的应用。本研究对三维激光建模的关键技术进行了详细研究,特别是对三维激光扫描、建模和渲染三个主要环节进行深入探讨。通过对多种激光扫描技术的理论和实验研究,确定了激光雷达扫描方法是目前最有效的三维数据获取技术。在建模环节,设计了一种基于深度学习的自动建模算法,有效提高了模型生成的精度和速度。在渲染环节,采用了基于光线追踪的高精度渲染算法,实现了对模型的真实感渲染。此外,还对三维激光建模在各种应用场景中的拓展性进行了研究。研究结果表明,所研究的三维激光建模技术具有数据获取速度快、模型精度高、渲染效果好的优点,对推动三维激光建模技术的发展和应用具有重要意义。