VMDM:一种基于VRML的3D Web多媒体数据挖掘的模型

随着3D Web技术的成熟与发展,第二代Web离我们越来越近,从3D Web中挖掘多媒体数据是一个新兴的研究领域。提出了一种基于VRML标准的多媒体数据模型——VMDM,该模型能够充分表达3D Web中的多媒体对象的特征,且易于实现,尤其易于可视化的数据挖掘。同时,在此模型基础上,提出了基于兴趣的个性收索方法,并给出了部分算法,最后,给出了基于VMDM模型的3D Web多媒体数据查询语言VMQL,并展望了在该领域将要进一步研究的内容。

激光雷达探测大气边界层高度的方法研究

大气边界层高度的演变对污染物的扩散和空气质量的预测起着重要的作用.针对不同天气条件下边界层高度的识别问题,本研究选取合肥地区两种不同天气状况(轻雾霾天和晴天)下的大气层作为研究对象.首先,对经过噪声去除和距离平方校正后的回波信号,利用标准偏差法反演得到初步的边界层高度;接着,对反演的边界层高度结果进行筛选,并将筛选后的数据进行变分模态分解,得到重构后的边界层高度变化廓线;最后,综合考虑边界层演变发展的日变化特征,分析了不同反演方法下边界层高度逐小时平均变化情况及其随地面温度的变化.结果表明:直接利用标准偏差法与梯度法反演的边界层高度在某些时间段上具有较大的偏差,而使用变分模态分解方法得到的边界层高度结果则相对稳定且误差较小,说明该处理方法具有一定的优势;同时,边界层高度与地面温度的变化趋势一致,也表明边界层高度的识别结果是可靠的.