基于Unity3D的三维建筑快速可视化算法研究

通过实现三维建筑物快速可视化,真实还原建筑物模型及其自身整体风格、规模和形态,可以有效地提升三维数字城市建设效率,有利于城市发展规划。针对目前大多数建筑物三维可视化方法重点关注建筑物建模方法与可视化展示,忽略了模型在现实三维世界中的真实表现,本研究提出一种基于Unity3D和GIS建筑物数据实现快速可视化的算法,通过预制大量真实世界建筑物屋顶和墙面的纹理贴图资源,为建筑物模型随机且均匀地按需贴图,实现三维建筑物逼真显示,并通过纹理拼接的方式用一张图保存丰富的纹理贴图信息,使得资源内存加载得到了优化,提升了三维模型可视化的效率。对比实验结果表明,本研究提出的方法可以快速实现三维建筑物的真实可视化。

面向对象-改进冰雪指数法消除冰湖干扰提取冰川边界的优越性分析--以各拉丹冬冰川为例

冰川作为气候变化的重要指标器,其范围监测对区域生态环境以及人类社会生活具有重要意义。目前基于遥感技术的冰川范围监测应用广泛,然而传统遥感监测方法中冰雪指数阈值法的提取结果存在无法区分冰川与冰湖的现象,面向对象分类法受地物光谱纹理信息限制无法避免同谱异物现象的出现。为弥补上述不足,提出一种可区分冰湖与冰川的改进冰雪指数,并将其融入面向对象分类法中,构建了一种面向对象-改进冰雪指数法。将各拉丹冬冰川作为试验区(该地区冰川表面洁净),运用面向对象-改进冰雪指数法识别冰川边界,使用青藏高原冰川数据产品及常规遥感监测方法的提取结果作为参考数据,以验证此方法的有效性和稳健性。结果表明:面向对象-改进冰雪指数法综合了改进冰雪指数阈值法以及面向对象分类法的优点,冰川范围提取精度高达97.26%,与冰雪指数阈值提取结果相比精度提高了0.12%,与面向对象分类法提取结果相比精度提高了0.38%。此方法不仅有效地解决了地物错分的问题,还实现了冰川边界的精确识别。

遥感影像在线处理流程编排与算法调度技术研究

近年来多载荷、多分辨率的遥感影像数量快速增加,各行业对于遥感产品多样化、高时效性的需求日益增长,传统的生产方式已无法满足需求,亟需构建自动化、批量化的生产模式。为此,该文提出一种基于云原生技术架构的遥感大数据在线处理流程编排与算法调度技术,以容器为算法模型封装载体,以Kubernetes作为底层运行平台,构建流程驱动和资源调度双层架构,支持不同遥感算法的快速集成和用户自定义的生产任务全流程编排,搭建了具备可视化流程设计管理、标准化算法扩展、集群计算运行管理功能的遥感数据处理云服务平台,为遥感大数据批量处理与生产提供高效的解决方案。