基于倾斜三维模型与机载LiDAR点云的DEM快速更新

随着倾斜摄影技术的发展和实景三维建设的不断推进,地形级实景三维地理场景对DEM现势性要求日益提高。为了解决传统方法更新DEM成本高、工作量大的问题,本文提出了利用倾斜三维模型成果转换点云,融合两期DSM和DOM进行变化检测,替换已有机载LiDAR点云,快速更新DEM的方法,并通过项目验证了该方法的可行性,极大地节约了生产成本,为DEM更新提供了思路。

多源参考数据下的边坡DEM提取与精度分析

参考DEM是InSAR DEM提取精度分析中不可或缺的重要数据。考虑到当前可供使用的DEM数据层出不穷,如何选择可靠的参考DEM以解决不同地形DEM提取精度的需求,是DEM提取中一个亟待解决的问题。本文分别选择12.5 m的ALOS DEM、30 m的STRM DEM、90 m的STRM DEM作为参考DEM,依据2020年两景Sentinel-1A影像对德兴市部分地区边坡进行DEM数据提取,利用InSAR技术提取实验区的S1ADEM数据,并以ASTGTM DEM数据为参考,使用检测点法随机选择约300个检测点,选择相应的评价指标,分别对不同参考DEM下提取得到的S1ADEM进行精度检验。研究结果显示,使用12.5 m分辨率的ALOS DEM作为外部DEM,提取得到的S1ADEM精度更高,其在实验区A的RMSE为9.412 m,使用90 m的STRM DEM,提取得到的S1ADEM精度更低,其在实验区A的RMSE为10.293m。该实验为不同地形提取DEM提供了指导,能够帮助学者们在进行InSAR实验时更好地选择参考DEM,研究成果可为边坡灾害及预警提供重要的技术支持。

矿区沉陷DEM多重滤波方法研究

针对传统地表移动监测方法周期较长、工作量大的问题,通过无人机LiDAR和点云滤波获取地面点云,并构建沉陷DEM,实现地表沉陷监测的方法具有快速、高效的优势;由于现有点云滤波和插值算法构建的沉陷DEM模型仍会包含噪声,限制了该技术在矿区的普及,因此,进一步研究了沉陷DEM噪声的去除方法,对比分析了多重滤波与经典滤波方法。实验分析结果表明:在几种去噪方法中,中值滤波组合维纳滤波的去噪效果最好,保留了下沉盆地的细节特征,能够满足矿区地表形变监测的基本要求。

基于CFD-DEM的物料转运过程诱导风流场与产尘因素分析

为了揭示颗粒物料在皮带机转运过程中的粉尘运移规律问题,推导了含有水平初速度的颗粒物料转运过程中的诱导气流方程,并采用CFD-DEM耦合方法对转运过程中的颗粒分布与诱导风流场特性进行了研究,分析了颗粒物料的落料高度、质量流量和初速度对颗粒逸散与诱导气流的影响。结果表明:颗粒在弧形下落阶段速度逐渐提高,挤压碰撞阶段颗粒速度先降低后提高,最后趋于稳定,部分颗粒出现逸散现象;含尘气流在颗粒物料弧形下落阶段和挤压碰撞阶段扩散较为明显;诱导气流速度与颗粒物料质量流量和初始速度呈正比关系,颗粒物料质量流量与诱导气流速度呈幂函数关系,拟合曲线幂指数为0.6~0.74。

基于CFD-DEM的流-固耦合数值建模方法研究进展

随着土体渗流侵蚀研究的逐渐深入,对土颗粒流失和变形破坏机理的研究方法呈现出多尺度的特点。其中,计算流体力学-离散元耦合方法(CFD-DEM)为在细观尺度上研究流-固耦合相互作用对土体宏观力学特性的影响提供了一种行之有效的方法。针对CFD-DEM耦合方法在岩土工程领域应用现状,本文系统总结现有流-固耦合计算方法的优缺点,重点论述CFD-DEM耦合方法的建模策略,包括固相颗粒形状建模与粒间接触模型、流体相控制方程及参数计算方法,以及CFD-DEM耦合计算,并就相关问题进行深入探讨,最后提出了CFD-DEM耦合方法未来的发展方向。

基于DEM的陕西省中小流域设计洪水软件开发

为规范和高效简捷地计算暴雨推求设计洪水,避免烦琐的查表和手工计算,针对陕西省中小流域设计洪水软件的空白,研发了基于DEM(Digital Elevation Model)的暴雨推求设计洪水的软件。该软件利用不同历时的点暴雨均值和变差系数等值线图生成DEM数据源,点选可自动获取工程所在位置的所有参数。采用推导的数值解法对产流过程和汇流过程进行程序开发,实现了陕西省无资料地区中小流域设计洪水计算的可视化高效计算和快捷规范的输出,显著提高了计算精度和工作效率。该软件算法和开发方法可推广应用于全国其他省市中小流域无资料地区设计洪水的计算。

一种DEM辅助下的LiDAR点云PTD滤波改进算法

针对传统渐进加密不规则三角网(PTD)滤波算法在复杂地形环境下需要反复调试地面点判断参数才能获得较好结果的局限性,以往期DEM数据提取的地形高程和地形梯度为辅助,改进PTD中初始地面种子点的选取方法,优化地面点判断参数,并对往期DEM数据和现势LiDAR点云数据之间的地形变化进行检测和处理,适用于不同坡度地形条件的复杂地形,滤波效果较好。对比分析实验数据精度可知,该算法能有效降低I类与II类误差,且样本分类精度均在90%以上,说明DEM辅助可切实提高PTD滤波算法的精度。

基于DEM-MBD耦合的液压挖掘机动力学仿真分析

在实际工况下,液压挖掘机工作装置受到的载荷较大且具有强时变性,因此工作装置各组成杆件及液压缸较易出现各种形式的失效。针对以上问题,选取某型号液压挖掘机作为研究对象,根据液压挖掘机工作装置实际挖掘物料工况,利用多体动力学软件ADAMS建立液压挖掘机虚拟样机模型并利用离散元软件EDEM建立物料模型。通过DEM-MBD耦合仿真分析方法,对液压挖掘机工作装置进行动力学仿真分析,主要获取挖掘物料过程中铲斗受力变化曲线、不同时刻铲斗受力云图,通过对其分析,能够获取铲斗在挖掘作业过程中受力变化情况,为铲斗的有限元分析、优化设计提供理论依据。

基于DEM的无人驾驶拖拉机前馈稳速控制

针对农田坡度变化影响无人驾驶农机行驶速度稳定性,进而降低播种均匀性和肥药施用精度等问题,该研究设计了一种基于农田数字高程模型(digital elevation model,DEM)和前馈控制策略的拖拉机稳速控制方法。首先建立坡地干扰补偿模型,基于拖拉机实时位置从农田DEM中提取前方作业路径的坡度信息,计算拖拉机前方目标速度补偿量,实现拖拉机行驶的稳速控制。以DF1204无级变速拖拉机为试验平台,在中国农业大学烟台研究院开展3组不同目标速度的上坡、平地和下坡行驶对比试验。试验结果表明,拖拉机以目标速度4、6和8 km/h行驶时,上坡行驶的实测速度均值分别为4.03、5.94和7.85 km/h,平地行驶的实测速度均值分别为4.04、6.02和8.03 km/h,下坡行驶的实测速度均值分别为4.00、6.10和8.19 km/h,与对照组相比,在上坡、平地和下坡行驶时的速度均方根误差平均分别降低了46.63%、21.92%和37.15%,试验组上坡和下坡行驶的实测速度均值更接近目标速度。所提方法可有效提高无人驾驶拖拉机在起伏农田的稳速控制精度,有助于提高农机作业质量。

基于DEM的旋转给料器叶片磨损特性研究

为探究旋转给料器工作时,颗粒在给料器内流动对给料器的磨损特性,使用SoildWorks软件构建旋转给料器叶片结构,借助EDEM软件对仿真模型进行离散建模分析,分别研究旋转给料器不同转速、不同叶片数下给料器叶片磨损情况,得出给料器叶片数相同,叶片转速为230 r/min、267 r/min与305 r/min时,随着叶片转速的增加,磨损量反而减小。当转速都为230 r/min,叶片数量为4、6和8时,6叶片的情况下给料器叶片的磨损程度最小。综合得出的结果,给料器可以设计成叶片数量为6、额定转速为305 r/min,这样对叶片的磨损程度不大,可以提高给料器的使用寿命。

流场涡旋中颗粒碰撞黏附机制的CFD-DEM(XDLVO)模拟

混凝装备中流场的涡旋特征是影响煤泥水等微细颗粒絮凝效果的关键因素之一。为解析流场涡旋影响颗粒混凝碰撞与黏附机制,以圆柱绕流产生的涡街为代表性涡旋流场,采用CFD方法模拟了流速和圆柱直径对流场涡旋强度和尺度的影响;引入XDLVO理论辅助描述离散元方法中颗粒间的相互作用力,对粒径为25~100μm颗粒在上述流场中的碰撞与黏附过程进行CFD-DEM模拟,并试验验证。结果表明,在流速0.06~0.12 m/s、圆柱直径2~6 mm、雷诺数为120~720条件下,圆柱绕流场中的涡旋半径(r)与圆柱直径(D)的关系近似为r=0.133 3D+0.421 4,与流速无显著相关性;涡旋中心的最大涡量与流速成正比,涡旋强度与圆柱直径的2次方正相关。CFD-DEM(XDLVO)模拟方法获得的黏附聚集体的特征参数与试验结果吻合较好,说明其可较准确地描述圆柱绕流场中颗粒的碰撞与黏附过程。对流场涡旋分布特征和聚集体在流场分区中分布特征的分析表明,流场中的涡旋通过惯性离心力使颗粒远离涡旋中心向涡旋周边的黏性剪切区富集,在改变颗粒运动方向的同时,增加了颗粒在黏性区的局部浓度,从而提高了颗粒的碰撞概率,有效促进了颗粒的黏附并大。当涡旋尺度为物料粒径的10倍左右时最有利于颗粒的碰撞黏附,因此可根据应用场景的物料粒度来优化设计绕流圆柱直径,使其达到最好的黏附效果。

基于DEM-FEM耦合方法的碎屑流对桥墩最大冲击力的影响因素研究

碎屑流是我国山区最危险的地质灾害之一,山区桥墩常受到碎屑流冲击而开裂、倾斜甚至倒塌,给山区桥梁建设、运营带来严重的安全隐患。采用离散元方法(discrete element method,DEM)和有限元方法(finite element method,FEM)耦合的三维数值模拟方法模拟了碎屑流对双柱式桥墩的冲击效应,并结合斜槽试验,验证了耦合方法的准确性,进一步分析了碎屑流冲击坡度、距离和体积密度对桥墩冲击力的影响规律。结果表明,最大冲击力与碎屑流冲击坡度、距离和体积密度分别呈幂函数(指数大于1)、幂函数(指数小于1)和线性正相关。冲击坡度、距离和体积密度对最大冲击力的敏感度值分别为3.012、0.202、0.804,在桥梁碎屑流灾害防治时需重视冲击坡度和体积密度的影响。将冲击力的数值模拟值与流体动力学模型预测值对比分析表明,流体动力学模型理论公式能较好地预测桥墩所受的最大冲击力,最大预测误差低于23.6%。相关研究结果可为山区桥梁碎屑流灾害防治与设计提供一定的参考依据。

基于DEM的雷达阵地选址预处理方法研究

防空预警雷达阵地选址的优劣直接影响雷达本身及防空武器作战效能的发挥.针对基于数字高程模型(DEM)的常规实时计算方法存在耗时、耗力的问题,在明确阵地选址预处理内容的基础上,提出了预处理的具体流程和参数计算方法.通过数据预处理,以空间换时间的方式解决了阵地自动选址计算量大、耗时长的问题.实例仿真结果表明,该雷达阵地选址预处理方法大大缩短了自动选址时间,有效提高了选址效率.

混凝土搅拌筒CFD-DEM多相流数值模拟与分析

为研究混凝土运输车搅拌筒内的混凝土与骨料颗粒的真实运动情况,采用CFD-DEM耦合的方法,考虑混凝土的非牛顿流体特性及骨料颗粒间的相互作用,对混凝土进料、搅拌、出料过程的混凝土及颗粒运动规律进行数值模拟。通过将出料时间和出料速率数值仿真结果与实验对比,验证了CFD-DEM耦合方法的可行性。将计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)和离散元(Discrete Element Method,DEM)仿真结果导入ABAQUS中对叶片结构强度进行了分析,结果表明:叶片所受应力远小于材料的许用应力,最大节点位移满足刚度设计要求。最后对叶片的磨损情况进行了分析。

基于DEM-MBD耦合的装载机减阻铲装策略仿真分析

装载机铲装物料过程中,往往受到较大的铲装阻力,使得其作业效率降低、能耗升高。针对此问题,对装载机减阻铲装策略进行研究。对装载机铲装物料过程中受到的铲装阻力进行分析,建立装载机各作业阶段铲装阻力的数学模型,提出装载机减阻铲装策略;利用ADAMS建立装载机虚拟样机模型,对它进行动态仿真,通过EDEM完成铲装物料颗粒模型的建立及相关参数的设置;基于DEM-MBD联合仿真,分别对装载机使用2种铲装物料策略进行铲装过程仿真;最后,获取2种铲装策略中物料运动速度矢量以及铲装阻力变化曲线,进行对比分析。结果表明:装载机使用减阻铲装策略铲装物料相比一次铲装法铲装物料受到的最大铲装阻力值减少11.3%,且使用减阻铲装策略所产生的铲装阻力大部分时间内整体小于一次铲装法所产生的铲装阻力,证明了减阻铲装策略的可行性和合理性。

CNSDTF-DEM转DWG工具的设计与实现

针对AutoCAD软件不支持读取CNSDTF-DEM格式文件的问题,本文分析CNSDTF-DEM和DWG格式文件的结构、内容和功能,研究将CNSDTF-DEM格式的DEM数据转换为DWG格式的方法,并利用AutoCAD提供的Object ARX.NET进行二次开发,在Visual Studio 2013环境下设计开发将CNSDTF-DEM格式的DEM数据转换为DWG格式的程序,实现将某项目CNSDTF格式的DEM数据转为DWG格式,推进DEM数据的广泛应用。

融合生成对抗网络与SRTM的ASTER GDEM数据重建

航拍死角、匹配偏差、点位不足、云雾遮盖等易使数字高程模型(DEM)存在数据异常。鉴于光学立体摄影测量获得的ASTER GDEM受天气因素影响大,雷达测量得到的SRTM DEM受地形起伏因素影响大,为提高ASTER GDEM数据的质量,该文构建一种多源多尺度残差连接门控卷积生成对抗网络(Multi-Source and Multi-Scale Residual-Connected Gated Convolutional Generative Adversarial Network, MSSRGC-GAN),利用SRTM DEM数据辅助重建ASTER GDEM中异常数据,并以实验区范围内多组不同地貌的ASTER GDEM样本数据重建为例,对模型进行定量评价。结果显示:重建数据RRMSE小于0.06,R~2大于0.9,PSNR大于60,SSIM在0.999 5以上,优于反距离插值法和SRTM镶嵌法等传统方法以及无门控卷积模型和无空洞卷积模型等深度学习方法。

基于ICESat-2的横断山区NASA DEM高程精度评价与误差校正

以星载激光雷达ICESat–2为参考数据源,将NASA DEM作为实验数据,分析了其在横断山区中西部复杂地形地貌区的整体高程精度;同时,研究了DEM误差与地表变量(如坡度、坡向、起伏度、植被覆盖度、土地利用类型等)之间的关系。为校正NASA DEM的高程误差,引入随机森林、反向传播神经网络、极度梯度提升树模型和轻量级梯度提升模型等4种机器学习方法,结合地表变量构建了高程误差校正模型并对校正后的NASA DEM进行精度分析。结果表明:NASA DEM的高程平均误差为–3.5 m,平均绝对误差为8.2 m,均方根误差为11.7 m,高程误差符合正态分布。NASA DEM的高程精度随着坡度、起伏度和植被覆盖度的增大而降低,不同坡向和土地利用类型下的高程精度存在较大差异。4种机器学习模型均能校正NASA DEM的高程精度,校正后的平均误差、平均绝对误差和均方根误差均有所改善;RF、XGBoost和LightGBM校正后的平均误差均为0 m;BPNN校正后平均绝对误差最低为6.9 m;BPNN和XGBoost校正后均方根误差最低均为10.6 m;BPNN校正后的R2值最高;BPNN在不同土地利用类型下的校正精度表现最佳。本研究结果为地学研究中选择和应用NASA DEM时提供精度上的参考依据,并通过引入多种机器学习模型,为NASA DEM及其他全球DEM产品高程误差校正研究提供了有效的方法论。

利用星载激光雷达数据校正森林区DEM误差

在植被区,通过光学遥感或InSAR技术生产的DEM产品不能反映真实林下地形高度。森林区DEM误差主要是植被高引起的系统偏差,植被覆盖度和地形是森林区DEM的主要误差来源。新一代星载激光雷达可以提供大量高精度林下地形控制点产品,为森林区DEM误差的纠正提供了新的契机。鉴于此,文章提出基于机器学习框架下顾及植被覆盖及地形因素的林区DEM误差校正方法。首先,获取高精度星载激光雷达地形控制点与DEM的地形残差;其次,利用光学遥感数据、SAR遥感数据及DEM产品数据计算与植被覆盖和地形有关的特征参数;最后,联合这些特征参数与获取的地形残差点分别建立不同类型DEM产品误差校正模型。选取位于美国田纳西州和北卡罗来纳州交界处的山地林区作为本研究的实验区。研究结果表明,相对原始DEM,校正高程误差后的DEM精度提升超过40%,有效校正了林区DEM误差。

基于DEM数据预处理的小流域泥石流防治工程效果分析——以漳县方家沟泥石流为例

2013年7月22日岷县—漳县6.6级地震后,漳县方家沟爆发泥石流。为减轻泥石流的潜在危害,2015年在沟内修建了三级拦挡坝和排导槽,以调节泥石流峰值流量,减轻对下游堆积扇保护对象的威胁。当前研究区防治工程是基于前期泥石流发育特征所设计,未来防治效果有待检验。在野外调查的基础上,采用双线性插值法精细化处理DEM数据,结合高精度遥感影像,重新构建了方家沟小流域的拦挡坝以及地形模型,运用FLO-2D软件模拟分析了不同降水概率条件下方家沟泥石流的运动特征和危险性,以评价方家沟泥石流防治工程治理效果。结果表明:随着降雨强度的逐渐增大,拦挡坝对于泥石流的停淤能力逐渐增强,泥石流均未越过拦挡坝;泥石流流速限制效率达到了80.1%,大大弱化了泥石流冲击破坏能力;泥石流高危险区面积降低了约45.34%,有效地减小了泥石流的影响范围。综上所述,在构建方家沟拦挡坝的模拟条件下泥石流拦挡工程治理效果显著,研究成果可为类似小流域泥石流拦挡工程可行性检验提供借鉴。