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多维度建筑物单体模型构建方法
1
作者
吕朋超
李海洋
+3 位作者
江岭
梁明
位宏
张大鹏
《测绘通报》
北大核心
2025年第2期1-6,共6页
当前实景三维建筑模型数据体量巨大,给模型存储与实时加载显示带来了挑战。然而,现有研究主要聚焦建筑物原始模型单体化、轻量化及可视化操作,难以满足不同应用场景下的城市空间分析和管理需求。为此,本文提出了一种面向建筑物实体模型...
当前实景三维建筑模型数据体量巨大,给模型存储与实时加载显示带来了挑战。然而,现有研究主要聚焦建筑物原始模型单体化、轻量化及可视化操作,难以满足不同应用场景下的城市空间分析和管理需求。为此,本文提出了一种面向建筑物实体模型的多维度单体模型构建方法。该方法以倾斜摄影建模生成的OSGB数据为基础,利用建筑物的矢量轮廓切割出建筑物单体模型,然后采用二次误差度量(QEM)算法对建筑物模型进行简化,通过对比不同简化等级建筑物模型的几何参数及形态特征,确定不同维度建筑物模型间简化程度,最终实现不同维度建筑物单体模型构建。试验结果表明,三维建筑模型的多维度单体构建结果满足了城市地理标记语言(CityGML)中建筑物细节层次(LOD)的要求,且相较于传统建筑信息模型(BIM)的多细节层次简化,其自动化程度更高。该方法可以在有限的数据下完成建筑模型之间的转换,能够构建不同维度的三维建筑模型单体,并将其应用于不同的层次和场景,满足城市空间分析和管理的需要。
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关键词
实景三维
QEM算法
模型简化
特征提取
多维度建筑物模型
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职称材料
基于深度学习的黄土陷穴易发育区域预测与分析
2
作者
黄骁力
江岭
+2 位作者
陈西
位宏
闫振军
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第12期61-69,共9页
黄土陷穴是黄土高原地区普遍存在的一种特殊的地质灾害,其防治工作是黄土地区工程建设必须要考虑的问题。本文基于修正通用土壤流失模型(RUSLE),从DEM、降水量、地表覆盖、植被指数等多源数据中提取12种不同类型的特征因子,构建卷积神...
黄土陷穴是黄土高原地区普遍存在的一种特殊的地质灾害,其防治工作是黄土地区工程建设必须要考虑的问题。本文基于修正通用土壤流失模型(RUSLE),从DEM、降水量、地表覆盖、植被指数等多源数据中提取12种不同类型的特征因子,构建卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)两种预测模型,实现对黄土陷穴易发育区域的预测,并对两种模型的预测结果进行对比与分析,从而为黄土地区的陷穴灾害防治、工程建设及水土保持提供参考依据。研究结果表明,CNN、DNN两种预测模型准确率均达80%以上,F1分数均达83%以上,均能有效地预测黄土陷穴的易发育区域。其中,CNN模型准确率达83.25%,F1分数达85.18%,分别比DNN模型高2.63%、1.56%,且该模型泛化能力表现更好,预测结果在细节上也表现更为出色。预测结果表明,黄土陷穴在沟谷区域发育较强,平坦地形发育较弱,人类活动对其发育具有一定影响。
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关键词
黄土陷穴
区域预测
多源数据
卷积神经网络
深度神经网络
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职称材料
面向城市雨洪模拟的地表汇流特性DEM增强表达
3
作者
李海洋
吕朋超
+4 位作者
江岭
梁明
黄敏敏
杨灿灿
张大鹏
《地球信息科学学报》
北大核心
2025年第2期491-506,共16页
【目的】数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)作为城市雨洪模拟中不可或缺的输入驱动,很大程度上决定了模拟精度。然而,现有研究大多数注重地表高程表达,忽略了地表汇流特性对积水扩散过程的影响。尤其在复杂城市地形环境中,传...
【目的】数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)作为城市雨洪模拟中不可或缺的输入驱动,很大程度上决定了模拟精度。然而,现有研究大多数注重地表高程表达,忽略了地表汇流特性对积水扩散过程的影响。尤其在复杂城市地形环境中,传统DEM难以充分捕捉汇流特性,导致模拟精度受到制约。【方法】本文提出了一种基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法。该方法从形态特征和水文特征角度分析城市地形对象的汇流特性,系统解析城市地形对象间的汇流关系,根据汇流关系约束将汇流特性有效融入传统DEM,从而增强DEM对地表汇流特性的表达能力。【结果】本文选取南京市鼓楼区作为研究区,基于SWMM模型和有源扩散算法进行雨洪数值模拟,验证DEM增强表达效果,结果表明:(1) DEM增强表达后,研究区内10.78%栅格的流向发生变化,主要分布在地形对象及其边缘;增强DEM的标准差、变异系数等指标均明显优于原始DEM;(2)较基于原始DEM的模拟结果,基于增强DEM的雨洪模拟积水面积减少,平均积水深度增加,能够更准确地捕捉地形特征对径流路径和积水分布的影响,模拟结果更接近实际情况。【结论】本文提出的DEM增强方法能够有效表达城市地表的汇流特性,提高了积水扩散模拟结果的合理性,为城市雨洪的精细化模拟提供了技术支持。
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关键词
DEM
增强表达
城市地形
城市地形对象
形态特征
水文特征
汇流特性
雨洪数值模拟
原文传递
题名
多维度建筑物单体模型构建方法
1
作者
吕朋超
李海洋
江岭
梁明
位宏
张大鹏
机构
安徽
大学资源与环境
工程
学院
滁州学院
地理
信息
与旅游学院
滁州学院
安徽省
实景
地理
环境重点实验室
安徽省遥感与地理信息工程研究中心
出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第2期1-6,共6页
基金
安徽省优秀科研创新团队项目(2023AH010071)
安徽省高等学校科学研究项目重大项目(2022AH040156)
+4 种基金
安徽省高校优秀青年科研项目(2022AH030112)
安徽省实景地理环境重点试验室开放基金(2023PGE007)
国家自然科学基金(42401506)
安徽省教育厅科研计划重点项目(2024AH051396)
安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2022069)。
文摘
当前实景三维建筑模型数据体量巨大,给模型存储与实时加载显示带来了挑战。然而,现有研究主要聚焦建筑物原始模型单体化、轻量化及可视化操作,难以满足不同应用场景下的城市空间分析和管理需求。为此,本文提出了一种面向建筑物实体模型的多维度单体模型构建方法。该方法以倾斜摄影建模生成的OSGB数据为基础,利用建筑物的矢量轮廓切割出建筑物单体模型,然后采用二次误差度量(QEM)算法对建筑物模型进行简化,通过对比不同简化等级建筑物模型的几何参数及形态特征,确定不同维度建筑物模型间简化程度,最终实现不同维度建筑物单体模型构建。试验结果表明,三维建筑模型的多维度单体构建结果满足了城市地理标记语言(CityGML)中建筑物细节层次(LOD)的要求,且相较于传统建筑信息模型(BIM)的多细节层次简化,其自动化程度更高。该方法可以在有限的数据下完成建筑模型之间的转换,能够构建不同维度的三维建筑模型单体,并将其应用于不同的层次和场景,满足城市空间分析和管理的需要。
关键词
实景三维
QEM算法
模型简化
特征提取
多维度建筑物模型
Keywords
realistic 3D
QEM algorithm
model simplification
feature extraction
multi-dimensional building model
分类号
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于深度学习的黄土陷穴易发育区域预测与分析
2
作者
黄骁力
江岭
陈西
位宏
闫振军
机构
实景
地理
环境
安徽省
重点实验室
安徽省遥感与地理信息工程研究中心
安徽
地理
信息
集成应用协同创新
中心
滁州学院
地理
信息
与旅游学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第12期61-69,共9页
基金
国家自然科学基金(42101425)
安徽省高校科学自然科学研究重大项目(2023AH040219)
+1 种基金
安徽省优秀科研创新团队项目(2023AH010071)
安徽省高校优秀青年科研项目(2022AH030112)。
文摘
黄土陷穴是黄土高原地区普遍存在的一种特殊的地质灾害,其防治工作是黄土地区工程建设必须要考虑的问题。本文基于修正通用土壤流失模型(RUSLE),从DEM、降水量、地表覆盖、植被指数等多源数据中提取12种不同类型的特征因子,构建卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)两种预测模型,实现对黄土陷穴易发育区域的预测,并对两种模型的预测结果进行对比与分析,从而为黄土地区的陷穴灾害防治、工程建设及水土保持提供参考依据。研究结果表明,CNN、DNN两种预测模型准确率均达80%以上,F1分数均达83%以上,均能有效地预测黄土陷穴的易发育区域。其中,CNN模型准确率达83.25%,F1分数达85.18%,分别比DNN模型高2.63%、1.56%,且该模型泛化能力表现更好,预测结果在细节上也表现更为出色。预测结果表明,黄土陷穴在沟谷区域发育较强,平坦地形发育较弱,人类活动对其发育具有一定影响。
关键词
黄土陷穴
区域预测
多源数据
卷积神经网络
深度神经网络
Keywords
loess sinkhole
regional prediction
multi-source data
CNN
DNN
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
面向城市雨洪模拟的地表汇流特性DEM增强表达
3
作者
李海洋
吕朋超
江岭
梁明
黄敏敏
杨灿灿
张大鹏
机构
安徽
大学资源与环境
工程
学院
滁州学院
地理
信息
与旅游学院
安徽省
实景
地理
环境重点实验室
安徽省遥感与地理信息工程研究中心
出处
《地球信息科学学报》
北大核心
2025年第2期491-506,共16页
基金
国家自然科学基金项目(42101425)
安徽省优秀科研创新团队项目(2023AH010071)
+3 种基金
安徽省高校优秀青年科研项目(2022AH030112)
安徽省实景地理环境重点实验室开放基金项目(2022PGE005)
安徽省教育厅科研计划重点项目(2022AH051103、2023AH051633)
安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2022069)。
文摘
【目的】数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)作为城市雨洪模拟中不可或缺的输入驱动,很大程度上决定了模拟精度。然而,现有研究大多数注重地表高程表达,忽略了地表汇流特性对积水扩散过程的影响。尤其在复杂城市地形环境中,传统DEM难以充分捕捉汇流特性,导致模拟精度受到制约。【方法】本文提出了一种基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法。该方法从形态特征和水文特征角度分析城市地形对象的汇流特性,系统解析城市地形对象间的汇流关系,根据汇流关系约束将汇流特性有效融入传统DEM,从而增强DEM对地表汇流特性的表达能力。【结果】本文选取南京市鼓楼区作为研究区,基于SWMM模型和有源扩散算法进行雨洪数值模拟,验证DEM增强表达效果,结果表明:(1) DEM增强表达后,研究区内10.78%栅格的流向发生变化,主要分布在地形对象及其边缘;增强DEM的标准差、变异系数等指标均明显优于原始DEM;(2)较基于原始DEM的模拟结果,基于增强DEM的雨洪模拟积水面积减少,平均积水深度增加,能够更准确地捕捉地形特征对径流路径和积水分布的影响,模拟结果更接近实际情况。【结论】本文提出的DEM增强方法能够有效表达城市地表的汇流特性,提高了积水扩散模拟结果的合理性,为城市雨洪的精细化模拟提供了技术支持。
关键词
DEM
增强表达
城市地形
城市地形对象
形态特征
水文特征
汇流特性
雨洪数值模拟
Keywords
DEM
enhanced representation
urban terrain
urban terrain objects
morphological features
hydrological features
confluence characteristics
stormwater numerical simulation
分类号
TV121.7 [水利工程—水文学及水资源]
TU992 [建筑科学—市政工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多维度建筑物单体模型构建方法
吕朋超
李海洋
江岭
梁明
位宏
张大鹏
《测绘通报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的黄土陷穴易发育区域预测与分析
黄骁力
江岭
陈西
位宏
闫振军
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向城市雨洪模拟的地表汇流特性DEM增强表达
李海洋
吕朋超
江岭
梁明
黄敏敏
杨灿灿
张大鹏
《地球信息科学学报》
北大核心
2025
0
原文传递
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