一、遥感影像三维可视化的实现（论文文献综述）
付国燕,赵小浩,马玉军,张凯[1]（2021）在《基于多光谱遥感数据的地理信息系统研究》文中指出以提升地理信息系统的数据采集准确率、增强图像配准效果为目的,研究基于多光谱遥感数据的地理信息系统。系统通过空间数据库引擎ArcSDE和数据库SQL Server完成对空间数据和属性数据的管理,由数据库、遥感影像三维可视化、空间分析和网络发布等实现系统的功能。其中多光谱遥感图像经提取、处理、配准后以Shape格式存储到数据库中;经SURF特征点提取和匹配预处理遥感影像后,应用DEM与预处理完成多光谱遥感影像在AcrScene程序中实现遥感影像的三维可视化。实验表明:该系统的城市道路和山区地质情况数据采集准确率高、特征点匹配率高、配准效果好;可清晰反映山区地形形态、坡向情况和自然生态状况,实现遥感影像的三维可视化。
于翔[2]（2021）在《基于数字水网的河北地下水超采治理效果的过程化评价及业务融合研究》文中研究说明华北平原是我国地下水超采最严重的地区,地下水位的持续下降,形成了冀枣衡、沧州及宁柏隆等七大地下水漏斗区,尤其是河北省,地下水超采量和超采面积占全国的1/3,由此引发了地面沉降、海水入侵等一系列问题。国家高度重视,自2014年起在河北省开展地下水超采综合治理试点工作,已取得了阶段性成效,地下水位持续下降趋势得到显着改善。通过对地下水超采治理效果进行客观评价,有助于推进地下水超采治理措施落实,高质量完成地下水超采治理各项工作。本文采用大数据、组件和综合集成等技术,建立了集空间数据水网、逻辑拓扑水网和业务流程水网为一体的数字水网,研发数字水网集成平台,基于平台提供地下水超采治理效果过程化评价及水位考核评估业务应用,为河北省地下水超采治理提供科学依据和技术支撑,具有重要研究意义。论文主要研究成果如下:（1）构建了河北省一体化数字水网。面向河流水系、地表水地下水等实体水网,将地理信息、遥感影像等数据数字化、可视化,构建空间数据水网;将管理单元的对象实体逻辑和用水对象进行拓扑化、可视化,构建逻辑拓扑水网;采用知识图将业务的相关关系、逻辑关联进行流程化、可视化,构建业务流程水网。研发数字水网综合集成平台,搭建可视化操作的业务集成环境,通过三种可视化水网的集成应用构建一体化的数字水网,为地下水超采治理效果评价和水位考核评估提供技术支撑。（2）提出了基于数字水网的业务融合模式。采用大数据技术对地下水数据资源进行处理与分析,实现多源数据融合;将地下水超采治理效果评价及水位考核评估的数据、方法和模型等进行组件开发提供组件化服务,实现模型方法的融合。采用知识可视化技术描述应用主题、业务流程、关联组件和信息,实现地下水超采治理业务过程融合;将数据、技术及业务进行融合,基于平台、主题、组件、知识图工具组织地下水超采治理业务应用,实现基于数字水网的地下水超采治理业务融合。（3）提供主题化地下水超采治理业务应用。基于数字水网集成平台,按照业务融合应用模式,采用大数据技术对多源数据进行融合,搭建地下水动态特征分析的业务化应用系统,提供信息和计算服务。针对地下水超采治理效果评价目标,采用组件及知识可视化技术将评价方法组件化、过程可视化,搭建过程化评价业务化应用系统,提供在线评价和决策服务。根据地下水采补水量平衡原理,研究河北省超采区的地下水位考核指标制定的方法,基于数字水网搭建水位考核评估业务化应用系统,提供考核和决策服务。
余佳鸣[3]（2021）在《五层十五级遥感瓦片并行切片及GCF存储方法》文中指出五层十五级遥感数据组织模型为遥感影像数据的存储与服务提供了新标准。该模型对遥感数据进行标准化组织,建立统一的切分模型和层级化影像分辨率,设计标准化的数据结构,保留原始遥感影像数据的基本信息,屏蔽多源遥感数据之间的差异,最终实现遥感影像数据一体化组织管理,支持多源多分辨率遥感数据的综合处理与协同应用,为标准化的遥感数据提供了组织基础和技术支持。作为各类相关应用与综合处理的数据基础,五层十五级遥感瓦片的瓦片化与存储格式相关研究较少。本文根据五层十五级遥感数据组织模型的原理及特点,提出了适用于不同场景下的五层十五级遥感瓦片并行切片方法,设计了一种五层十五级遥感瓦片的存储格式,通过在遥感大数据三维可视化平台的实际应用验证方法的有效性。具体的研究内容如下:（1）基于五层十五级的切分模型与层级化标准,结合并行计算的原理与特点,提出了排队轮询法与层级归类划分法,通过单幅影像的单层级切片和多层级切片实验,表明了该方法能够提升单幅影像的单机切片的效率。为了提升大数据量的影像多层级切片效率,结合Kafka实现了多幅影像多层级的分布式切片,可以将切片效率提升约三倍。（2）设计了一种适用于五层十五级遥感瓦片的GCF存储模型,提出了分层分块组织方式。该模型遵循五层十五级组织标准,对遥感瓦片数据块进行唯一编码,通过二级索引实现对五层十五级遥感瓦片数据的分层分块组织,将瓦片数据根据层级形成大数据集文件。（3）根据GCF数据的存储与读写设计,提出了一种基于GCF的目标区域瓦片获取方法,实现特定层级、特定空间范围的目标瓦片数据块集合的快速获取。以此为基础实现了遥感大数据三维可视化平台的构建,实现了五层十五级遥感瓦片数据的多时相对比、时间序列与卷帘可视化功能,验证了GCF的有效性。
张亚国[4]（2021）在《轻小型无人机涉水环境的正射测图与多要素模拟飞行可视化研究》文中指出地理环境是人类赖以生存和发展的物质基础,地理空间信息数据是人类认知地表过程的重要积累。如何通过遥感技术获取并解析的空间信息数据高效、直观、多维、有组织的对普通人进行表达,是一项十分有意义的工作。基于遥感卫星的空间数据采集具有宏观、大尺度特点,也能够实现长时间重复对地监测,基于遥感数据的动态可视化技术可实现空间和时间维度动态直观展现。而随着无人机向民用领域的不断普及,地理空间信息的获取已经不再局限于传统的遥感卫星技术手段,对于一些要求短时、快捷、小范围的作业任务,无人机低空遥感具有十分明显的优势。本文针对当前无人机在涉水环境调查和监测中的应用,实现了一套基于无人机的涉水环境数据采集与水环境空间要素动态可视化表达技术,实现了水陆交汇混合区域的空间信息多要素解析与动态可视化表达。本文的主要研究包括以下几个方面的内容:（1）遥感影像采集和数据处理:结合实际工作需要,现场踏勘选取多个重要的水陆交汇实验区实施多次的航拍作业,采集研究区域的低空遥感影像。针对获取的异常影像,利用直方图匹配算法对色调异常的原始航片进行预处理。探索了尺度不变特征变换算法完成图像特征点的检测、匹配,介绍了运动恢复结构和多立体视觉算法重建影像的三维点云模型。最后,通过搭建Open Drone Map开源的遥感影像处理平台对采集的低空遥感影像进行处理,制作出实验区的数字正射影像以及原始的数字表面模型。（2）遥感影像分类和DSM晕渲:在数字正射影像的基础上,通过目视解译提取不同地物类型的训练样本,选择了利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法完成地物类型的分类并对分类精度进行评价,将正射影像与分类影像进行颜色渲染与透明度的叠加融合,实现分类影像的纹理特征表达。在DSM数据渲染上,利用山体阴影Hillshade算法对原始的DSM进行晕渲得到立体效果的数字表面模型,通过高程信息赋予连续的色阶得到具有色彩的数字表面模型,最后将两者进行透明度叠加融合,增强了DSM的视觉效果。（3）多要素动态可视化表达,把通过上述实验得到的数字正射影像、地物分类影像、数字表面模型作为三种不同的动态可视化表达要素。设计动态可视化表达算法,通过几何方程、运动方程的参数开展与帧图像提取,模拟无人机的抬升、飞行、降落状态下的动态视频过程,并通过多视窗拼图策略调度表达出三种不同的要素,同时依据要素自身的特点展现视窗内的关键参数,如飞行面积等。
杨羽彤[5]（2021）在《基于遥感技术和三维地质模型在山西天镇一带的成矿远景区预测》文中研究指明晋东北地区大地构造属华北板块北缘活动带,燕山期岩浆热液活动较为强烈,是山西重要的多金属成矿区。经过多年的地质研究,不同比例尺的基础地质调查及重点区域的地质矿产调查已相继完成,积累了丰富的地质资料,但由于以往工作以解决基础的地质问题为主要目的,在区内虽有矿床的发现,但对成矿规律、成矿物质来源等研究较为欠缺,因此,在该区进一步应用新方法、新理论对其成矿机制、空间耦合等研究将对下一步找矿具有一定的指导意义。本次研究依托于山西省地质调查院所承担山西省国土资源厅2017年度地质勘查项目（项目编号:SXZDF20170820）。利用遥感数据对山西天镇地区进行地质构造解译和蚀变异常等信息的提取,综合区域地球化学异常特征和典型矿床特征,建立区内找矿模型,将多源成矿信息叠加分析,进行成矿远景区预测。基于区域地质特征,以专业三维地质建模软件Surpac为平台,对重点区作三维可视化处理,增强成矿远景区预测的可靠性。主要得出结论如下:（1）对Landsat8数据做影像融合、数据增强等预处理,DEM数据进行裁剪,建立构造解译标志,通过目视解译进行研究区的线性、环形构造解译及定量分析。（2）对经过辐射定标、大气校正和去干扰因素等预处理的Landsat8数据进行主成分分析,提取研究区的羟基异常和铁染异常,利用均值+偏度×标准差确定异常阈值,将蚀变信息划分等级,获得较为良好的效果。结合区域地球化学异常特征,对区内典型矿床做出研究与分析,进行由已知到未知的探索,构建最终找矿模型,验证了遥感找矿信息的有效性。在GIS平台上,将遥感和化探等找矿信息综合分析,最终圈定出成矿远景区,为下一步地质找矿工作的开展起到指导性作用。（3）对重点成矿远景区进行了多次野外地质调查和采样,对采集样品进行室内岩石地球化学特征分析和薄片鉴定分析等。依据基础地质、实测剖面等资料建立重点区三维地表模型、地层模型和断层模型等,通过地质特征、物化探信息与异常信息的耦合分析,分析成矿规律与成矿部位等。通过野外验证表明,遥感解译信息在找矿中起到重要作用,证实了找矿模型的准确性,认为成矿远景区的预测具有较高的参考价值。
皮伟强[6]（2021）在《基于无人机高光谱遥感的草原退化指标地物的识别与分类研究》文中提出草原退化指标地物的识别与统计是草地生态监测的重要基础环节,是草原退化程度分级的重要量化参数,也是制定草原生态恢复方案的重要依据。近半个世纪以来,受人类活动和气候变化等因素的影响,地球生态系统遇到了严峻挑战,全球逾34%的陆地生态系统已处于荒漠化进程的不同阶段。草地生态系统由于群落结构简单是最易受荒漠化影响的生态景观。如今草地生态系统已经成为荒漠化的主体和沙尘暴主要发源地之一,已严重影响甚至威胁当地人民的发展与生存。由于退化草地分布广泛且退化程度不一,因地制宜精准施策成为草原生态恢复的关键,而高效的草地生态信息统计与精准的退化程度调查是必要前提。在国家标准《天然草地退化、沙化、盐渍化的分级指标》中植物群落覆盖度、草地退化指示物种相对占比、植被群落中植被组成等均是必要监测项目。而传统人工野外调查消耗大量人力,无法实现区域性动态监测;卫星遥感成像质量易受天气影响、重访周期长、空间分辨率低等原因限制,难以实现对草原细小地物的精准统计。草地生态信息统计、监测手段上的不足制约了生态恢复的进程,因此迫切需要一种快捷、无损、高精度、可大面积进行草原退化指标地物监测手段和识别分类方法。基于无人机高光谱遥感的草原退化指标地物的识别与分类不仅为草原退化的实时监测和评价奠定了基础,同时也使基于遥感的草原退化的定量研究成为可能,它将为草原退化监测和研究实现高效、实时、准确和定量研究提供新的手段和模式,为我国草原退化的防治做出贡献。本研究建立了低空无人机高光谱遥感平台,该平台兼具图谱合一、高空间分辨率、高光谱分辨率、机动、灵活等优势,为草地生态信息统计与监测提供了硬件基础。采集了连续两个植物生长期的内蒙古荒漠化草原遥感影像,获得了研究区域草原退化指标地物的底本数据。由于数据采集和分类方法的限制,目前基于无人机遥感的地物识别仍然处在大面积单一地物的识别与分类水平。而荒漠化草原地物植株细小、种群间相似度高、呈碎片化斑块状分布,识别与分类难度极大,对获取的数据质量和分类方法都提出了更高的要求,用现有的数据采集和分类方法无法解决,只有突破才能达到分类精度,研究才具有实际应用价值。本研究针对退化草原地物相似度高、难以分类的问题,结合草原退化指标地物特性和无人机高光谱数据特性,分别基于传统图像分类方法和深度学习分类方法建立了草原退化指标地物群落间、种群间高精度识别与分类模型,为草地生态信息统计与监测提供模型基础。本研究提出了CSI指数、CDI指数并确定分类规则,解决了草原物种相似度高,光谱差异微弱,难以区分的问题,实现了对草原退化指标地物中建群种、优势种与伴生种种群间的高精度分类。经精度评价,分类总体精度达93.12%,Kappa系数达0.91。本研究综合运用特征波段提取、PSIR指数、光谱缩放、阈值统计等方法确定了草原退化指标地物中植物群落与裸土、枯草的分类规则,实现了对草原退化指标地物中群落间的高精度分类。经精度评价,分类总体精度达95.71%,Kappa系数达0.93。深度学习分类模型泛化程度不一,目前对低空无人机高光谱高维度、高空间分辨率数据进行分类模型研究的较少,对荒漠化草原细小植株、分布随机且存在大量混合像元的地物分类模型研究更是鲜有报道。本研究建立了轻量化DGC-3D-CNN模型并制作了无人机高光谱草原退化指标地物群落数据集用来评价模型分类性能。研究表明DGC-3D-CNN模型充分利用了无人机高光谱数据的光谱-空间联合信息,对群落数据集中草原退化指标地物展现了良好的分类潜力;通过对模型9个参数的优化,进一步提升了模型的效率与精度,同时发现DGC-3D-CNN模型中卷积核数量、Batch size、Spatial size三个参数对群落数据集的分类精度影响较大,而较轻的网络结构,较小的卷积核尺寸对细小的草原退化指标地物分类性能更好。优化后的DGC-3D-CNN模型对群落数据集的总体识别精度提升了9.14%,总体精度达98.11%,实现了利用深度学习方法对退化指标地物群落间高精度分类。本研究建立了轻量化GDIF-3D-CNN模型,针对草原植物种群间相似度高、分类难度大的问题,制作了两类无人机高光谱草原退化指标地物种群数据集,分别为种群纯净像元数据集和种群混合像元数据集,用来评价模型分类性能。研究表明GDIF-3D-CNN模型对建群种、优势种展现了良好的分类潜力,单类分类精度均超过91%;通过对模型8个参数的优化进一步提升了模型的效率与精度,对种群纯净像元数据集的分类总体精度达94.815%,效率提升了76.2%;对种群全部像元数据集的总体精度达92.625%,效率提升了76.5%,实现了利用深度学习方法对退化指标地物种群间高精度分类。本研究所建立的两种植被指数及分类规则和两种深度分类模型实现了对无人机高光谱数据中草原退化指标地物的群落间、种群间的高精度分类,是基于遥感信息的荒漠化草原地物分类研究的一次有意义的探索,为荒漠化草原实时、高效、高精度的生态信息监测与统计奠定模型基础,为荒漠化草原生态恢复手段的精准实施提供参考。
戈文一[7]（2021）在《面向D级飞行模拟机视景系统的高真实感三维地形构建关键技术研究》文中研究表明近年来,民航航空运输业迅速发展的同时给航空安全带来巨大挑战。作为飞行员适航训练的核心装备,D级飞行模拟机对提高飞行安全性具有重要且不可替代的作用。地形采样数据能够真实获取全球范围的地表信息,这与飞行仿真训练特点高度契合,因此D级飞行模拟机视景系统通常以真实地形采样数据构建的三维地形为核心,营造逼真的飞行场景为飞行员提供必要的视觉信息。三维地形的真实感和实时性决定了飞行训练的质量,进而影响飞行安全。本文在满足D级飞行模拟机关于三维地形鉴定标准的基础上,研究地形采样数据中DEM和遥感影像的预处理方法,并以优化后的采样数据为数据源,研究三维地形的调度渲染方法实现高真实感三维地形构建。本文主要贡献如下:（1）本文充分分析了现有三维地形构建及地形采样数据预处理过程中存在的问题,提出了一种面向D级飞行模拟机的地形采样数据自动化预处理框架,涉及基础数据管理、DEM预处理、遥感影像预处理、采样数据质量评价以及三维地形构建等模块。受限于篇幅与研究精力,本文从应用出发针对三维地形构建过程中的必要步骤进行深入研究,主要包括遥感影像去雾、遥感影像超分辨率、DEM预处理以及三维地形调度渲染等关键技术,从而为构建高真实感三维地形打下初步基础。（2）针对使用雾霾影像构建的三维地形存在颜色失真、能见度差等问题,本文提出了一种基于编-解码器结构的遥感影像去雾模型,充分利用遥感影像的空间上下文信息,有效结合影像数据像素到像素、区域到区域之间的浅层与深层映射关系实现影像去雾。设计优化了模型的特征提取结构,通过引入多尺度卷积提取影像的多空间分辨率特征,通过引入特征注意力适应遥感影像的复杂纹理结构实现多分辨率和多地形地貌条件下的影像去雾,最后通过引入组归一化、FRe LU激活函数以及多任务损失进一步提高模型去雾质量。真实实验数据结果表明:本文方法在不同分辨率和多地形场景下的遥感影像去雾处理中都获得了优异的性能,具有较高的去雾质量,能够较好地满足D级飞行模拟机对地形采样数据的要求。（3）针对影像分辨率不足导致三维地形精度低、关键地物信息辨识度差等问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的遥感影像超分辨率模型,并构建了专门面向飞行模拟机视景仿真的遥感影像超分辨率Airport80数据集用于模型训练。通过引入生成对抗机制,训练生成器重建超分辨率影像,鉴别器专注于真实高分辨率影像与生成影像之间的真伪判断,以生成更真实的高分辨率影像。改进了生成器网络结构,提出一种基于特征注意力的低频地形特征提取方法以提高模型的跨地域泛化能力,通过引入可变形卷积重构遥感影像的高频地物细节以增强关键地物信息。基于Airport80数据集的真实遥感影像数据实验表明,本文方法能够有效提高影像分辨率,较好地满足飞行模拟训练对构建高精度三维地形的要求。（4）根据D级飞行模拟机中三维地形构建流程,研究DEM预处理和三维地形调度渲染方法,验证了经过预处理优化后地形采样数据的实际应用价值。首先,提出一种DEM快速配准校正方法实现了DEM数据和机载导航数据库的准确匹配。其次,设计了一种基于Infini Band的同步地形调度渲染结构,并通过研究海量数据组织管理方法、地形纹理渲染方法以及坐标精度控制方法,实现了高性能渲染引擎下的高真实感全球三维地形构建。通过在真实B737-300型D级飞行模拟机的应用验证说明,本文方法明显提高了地形采样数据的清晰度、精度及准确性,优化后的地形采样数据可有效提升三维地形的真实感,且实时性能够满足D级飞行模拟机的要求。同时,本文提出的地形采样数据预处理框架对飞行视景仿真领域的三维地形构建具有较强的借鉴意义。
孙德鹏[8]（2020）在《智慧林业防火物联网智能分析平台关键技术研究》文中研究表明近年来,我国森林火灾频发,给森林资源及人民生命财产带来巨大的损失。对此,国家先后制定了《森林防火条例》和《中国智慧林业发展指导意见》,提出将先进的科学技术应用到我国森林防火工作中。尤其是“智慧林业”概念的提出,为我国森林防火工作出具了更为完整、系统的技术体系和指导意见。本文以“智慧林业”为框架,以崂山国家森林公园为研究区域,研究如何将三维地理信息技术、无线传感器网络技术、人工智能等新一代前沿技术应用于森林防火系统建设中,并搭建智慧林业防火物联网智能分析平台。本文研究的主要内容有:（1）为减少山地森林环境对防火物联网节点选址的影响,提出三维GIS和层次分析法集成的节点优化选址策略,实现了候选节点在有效覆盖、地形通视、监测位置、光照辐射、可视域范围等外部影响因素上的定量表达和权重排序,以达到森林防火物联网节点优化选址的目的;（2）研究了基于Web GIS的森林防火三维地理信息数据可视化技术。利用Arc GIS三维开发技术,通过高程数据与卫星遥感影像叠加的方式,实现了高分辨率的真三维影像地形图的构建,并完成了3ds Max制作的森林防火资源地物三维模型的融合展示,为森林防火三维地理信息数据可视化及智能分析提供了基础底图;（3）针对森林火灾扑救过程中林区路网不完善、路径规划不合理的问题,提出林火扑救道路选线模型。首先利用GPS轨迹数据提取了林区路网,其次利用图论的Node-Arc模型和Arc GIS的Coverage地理数据模型完成了林区路网拓扑结构的构建与存储,最后结合森林环境特点,设计了将高程差作为启发信息的A*算法,并验证了将其应用到森林火灾路径规划的可行性。本文结合森林防火的实际需求,实现了智慧林业防火物联网智能分析平台,并根据功能的不同分为图层管理模块、防火物联网模块、智能视频监控模块和生态环境检测模块。相比传统森林防火平台,该平台具有实时渲染地形影像、当地地名、林区路网、防火资源等静态数据以及林区人群活动信息、生态环境参数等动态数据的功能,可为森林防火系统建设提供参考。
何秋玲[9]（2019）在《基于多源多时相遥感数据的山体滑坡过程可视化模拟》文中进行了进一步梳理滑坡是自然界中分布最广泛、发生最频繁的地质灾害种类之一,常见于各种山区环境,它的发生具有突发、不确定和随机性,常给人类生命及财产安全造成极大威胁和严峻挑战。第一时间开展滑坡过程可视化模拟与分析获取滑坡灾害的掩埋范围、堆积特征、风险程度等信息,可为灾害应急处置和下一步滑坡评估预判提供科学依据和重要支撑。虽然对滑坡灾害可视化模拟与分析方面已开展了不少的研究,但是还存在滑坡信息提取单一、模拟效率低、可视化效果差等问题,对滑坡过程可视化模拟与分析难以有效地支撑,不能及时响应滑坡灾害应急指挥和救援工作。针对上述问题,本文基于多源多时相遥感数据,侧重研究滑坡过程可视化模拟与分析的技术方法与流程,深入探索滑坡特征信息提取、滑坡时空过程插值、滑坡灾害三维场景动态构建等关键技术与方法流程,以实现滑坡过程可视化模拟与分析。本文主要研究工作和成果如下:（1）在传统基于单一遥感影像的滑坡二维信息提取基础上,进行多源多时相遥感数据的滑坡多维特征信息拓展提取,得到滑坡多维形态结构信息。对多源多时像遥感数据进行规范化处理,利用面向对象提取得到滑坡范围、承灾体等二维信息,利用填挖方和数学计算提取得到滑坡体、堆积体、滑道等三维形态结构信息,并定量计算滑坡面积、体积、路程等信息,同时提供交互式修改结果数据和信息多维展示功能。（2）提出一种滑坡过程空间约束规则下的滑坡时空过程插值方法,对滑坡过程空间形态进行模拟,得到不同时刻滑体空间数据。通过对时空过程插值的探讨和建立滑坡过程的空间约束规则,提出了一种基于多源多时相高程数据的利用四面体插值形函数的滑坡过程时空插值方法,即在滑坡空间约束规则下从空间形态角度对滑坡过程进行模拟,得到不同时刻的滑坡模拟空间数据,从而有效地支持滑坡过程可视化。（3）设计实现了滑坡灾害三维场景的动态构建,并支持滑坡灾害信息的动态分析交互。在虚拟地理环境技术方法和高分辨率遥感数据等的支撑下,实现快速构建滑坡灾害三维场景和动态展示滑坡过程插值模拟结果数据信息,并支持滑坡范围、掩埋面积、滑坡体积、堆积特征、风险程度等灾害分析信息的交互获取与展示。（4）研发了滑坡过程可视化模拟与交互分析原型系统,并进行案例试验分析。在上述研究成果基础上,研发滑坡过程可视化模拟与交互分析原型系统,对滑坡特征信息提取、滑坡灾害时空过程插值与滑坡灾害三维场景动态构建进行了系统的集成,并选择“10.11”金沙江白格滑坡进行试验分析。
李永才[10]（2019）在《基于WebGL的铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统设计与实现》文中研究指明三维虚拟踏勘和遥感技术是目前铁路行业信息化建设的研究热点,也是铁路工程勘察设计的重要手段。近年来,物联网技术、3S技术、无人机遥感技术不断进步,拓展了地理信息系统和遥感技术的应用范围和深度。但在铁路勘察设计中,仍存在三维虚拟踏勘构建技术繁琐、新型遥感源应用不足、人工判释效率低下、软件平台不能满足需求等问题。因此,本文提出了基于WebGL构建铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统的方法。本文系统分析铁路工程地质勘察的虚拟踏勘与遥感判释需求,详细研究虚拟踏勘和遥感判释相关的理论、技术和方法,探索基于WebGL进行铁路三维虚拟踏勘与遥感判释的技术路线和方法,在此基础上构建了基于WebGL的铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统。论文首先对铁路三维虚拟踏勘与遥感判释需求进行研究,总结出三维踏勘场景构建、场景浏览、工程地质遥感判释、空间分析、数据管理等需求。在此基础上,总结出系统总体、功能模块和数据库的设计方案,系统采用B/S架构,包括三维地形构建、铁路场景构建、三维场景浏览、不良地质信息提取、空间分析等功能模块。接着,根据设计方案详细设计技术方案。之后,介绍系统所需数据及数据预处理和数据发布流程,三维建模方法及铁路线路中线数据计算方法,工程地质解译数据创建、存储和管理方法。论文紧接着介绍系统关键技术问题的处理方法,包括基于WebGL的三维场景构建方法、ArcGIS API for JavaScript与Three.js的集成方法。详细阐述地形与铁路场景融合时的模型旋转方法以及通过选择本地原点避免三维模型抖动的方法。本文最后介绍了铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统的实现,详细展示了系统各模块的功能。
二、遥感影像三维可视化的实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遥感影像三维可视化的实现（论文提纲范文）
（1）基于多光谱遥感数据的地理信息系统研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基于多光谱遥感数据的地理信息系统研究 |
| 2.1 系统总体结构 |
| 2.2 系统功能设计 |
| 2.3 数据库设计 |
| 2.4 遥感影像三维可视化 |
| 2.4.1 遥感图像预处理 |
| 2.4.2 三维可视化构造 |
| 3 实验 |
| 3.1 城市道路情况和山区地质情况数据统计 |
| 3.2 特征点匹配 |
| 3.3 三维可视化构建效果图 |
| 4 结论 |
（2）基于数字水网的河北地下水超采治理效果的过程化评价及业务融合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 地下水超采研究现状 |
| 1.3.2 地下水变化特征研究现状 |
| 1.3.3 治理效果评价研究现状 |
| 1.3.4 数字水网研究现状 |
| 1.3.5 相关文献计量分析 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 论文创新点 |
| 2 地下水超采形势与治理现状 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 水文地质 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.1.5 社会经济 |
| 2.2 地下水开发利用现状 |
| 2.2.1 地下水资源量 |
| 2.2.2 地下水开采量 |
| 2.2.3 地下水供水量 |
| 2.3 地下水超采造成影响 |
| 2.3.1 地下水位降落漏斗形成 |
| 2.3.2 对水文地质条件的影响 |
| 2.3.3 地面沉降及地裂缝产生 |
| 2.3.4 海水入侵及其危害程度 |
| 2.4 地下水超采治理现状 |
| 2.4.1 地下水超采形势 |
| 2.4.2 治理任务及范围 |
| 2.4.3 治理的相关措施 |
| 2.4.4 治理措施实施情况 |
| 2.4.5 治理中存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数字水网的构建及关键技术 |
| 3.1 数字水网关键技术 |
| 3.1.1 大数据技术 |
| 3.1.2 5S集成技术 |
| 3.1.3 可视化技术 |
| 3.1.4 综合集成研讨厅技术 |
| 3.2 空间数据水网构建 |
| 3.2.1 空间数据处理 |
| 3.2.2 地形地物可视化 |
| 3.2.3 数字水网提取 |
| 3.2.4 空间水网可视化 |
| 3.3 逻辑拓扑水网构建 |
| 3.3.1 拓扑元素概化 |
| 3.3.2 拓扑关系描述 |
| 3.3.3 拓扑关系存储 |
| 3.3.4 拓扑水网可视化 |
| 3.4 业务流程水网构建 |
| 3.4.1 业务主题划分 |
| 3.4.2 业务流程概化 |
| 3.4.3 流程可视化描述 |
| 3.4.4 业务水网可视化 |
| 3.5 一体化数字水网构建 |
| 3.5.1 业务集成环境 |
| 3.5.2 三网集成合一 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于数字水网的业务融合及实现 |
| 4.1 数字水网与业务融合 |
| 4.1.1 多源数据融合 |
| 4.1.2 模型方法融合 |
| 4.1.3 业务过程融合 |
| 4.2 面向主题的业务应用 |
| 4.2.1 主题服务模式 |
| 4.2.2 主题服务特点 |
| 4.2.3 业务应用过程 |
| 4.3 基于数字水网的业务实现 |
| 4.3.1 基于大数据的信息服务 |
| 4.3.2 基于水网的过程化评价 |
| 4.3.3 基于水网的水位考核 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于大数据的地下水动态特征分析 |
| 5.1 业务应用实例及数据来源 |
| 5.1.1 业务应用系统 |
| 5.1.2 多源数据来源 |
| 5.1.3 应用分析方法 |
| 5.2 地下水位变化特征分析 |
| 5.2.1 地下水位时间变化 |
| 5.2.2 地下水位空间变化 |
| 5.3 地下水储量变化特征分析 |
| 5.3.1 地下水储量反演方法 |
| 5.3.2 地下水储量时间变化 |
| 5.3.3 地下水储量空间变化 |
| 5.4 地下水动态影响因素分析 |
| 5.4.1 自然因素变化 |
| 5.4.2 人为因素变化 |
| 5.4.3 影响因素分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 地下水超采治理效果的过程化评价 |
| 6.1 评价指标体系构建 |
| 6.1.1 主题化指标库 |
| 6.1.2 评价指标优选 |
| 6.1.3 评价等级划分 |
| 6.2 评价方法选取调用 |
| 6.2.1 评价方法选取 |
| 6.2.2 方法的组件化 |
| 6.2.3 方法组件调用 |
| 6.3 评价结果及应用实例 |
| 6.3.1 指标数据来源 |
| 6.3.2 评价结果分析 |
| 6.3.3 结果的反馈优化 |
| 6.3.4 过程化评价实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 地下水治理效果水位考核评估服务 |
| 7.1 水位考核指标制定方法 |
| 7.1.1 考核基本原理 |
| 7.1.2 指标计算方法 |
| 7.1.3 水位考核评分 |
| 7.2 水位考核评估计算示例 |
| 7.2.1 监测数据处理 |
| 7.2.2 水位指标确定 |
| 7.2.3 地下水位考核 |
| 7.3 水位考核业应用务系统 |
| 7.3.1 数据管理服务 |
| 7.3.2 基础信息服务 |
| 7.3.3 考核管理服务 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 数字水网开发程序代码 |
| 附录B 博士期间主要研究成果 |
（3）五层十五级遥感瓦片并行切片及GCF存储方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统影像数据瓦片化研究现状 |
| 1.2.2 五层十五级遥感数据瓦片的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织与章节安排 |
| 2 五层十五级遥感瓦片数据组织模型 |
| 2.1 遥感瓦片数据模型理论基础 |
| 2.1.1 影像金字塔 |
| 2.1.2 经纬网格模型 |
| 2.2 遥感瓦片数据组织模型 |
| 2.2.1 遥感瓦片数据组织方式 |
| 2.2.2 瓦片数据存储格式 |
| 2.3 五层十五级遥感瓦片组织模型 |
| 2.3.1 五层十五级遥感瓦片标准化分层分级方式 |
| 2.3.2 五层十五级遥感瓦片标准化空间标识编码 |
| 2.3.3 五层十五级遥感瓦片标准命名规则 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 五层十五级遥感瓦片并行切片方法 |
| 3.1 遥感瓦片的并行切片关键技术研究 |
| 3.1.1 遥感影像重采样方法 |
| 3.1.2 并行计算概述 |
| 3.2 五层十五级遥感瓦片单机并行切片方法 |
| 3.2.1 单幅影像的单层级并行切片算法 |
| 3.2.2 单幅影像的多层级并行切片算法 |
| 3.3 基于Kafka的五层十五级遥感瓦片分布式切片方法 |
| 3.3.1 Kafka消息中间件 |
| 3.3.2 基于Kafka的多幅影像分布式切片 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 五层十五级遥感瓦片GCF存储模型 |
| 4.1 GCF存储结构设计 |
| 4.1.1 数据组设计 |
| 4.1.2 数据集设计 |
| 4.1.3 属性设计 |
| 4.2 GCF数据的分层分块组织模型 |
| 4.2.1 瓦片数据块编码 |
| 4.2.2 分层分块组织模型 |
| 4.3 GCF数据的存储与读写 |
| 4.3.1 数据存储模型 |
| 4.3.2 数据写入 |
| 4.3.3 数据读取 |
| 4.4 基于GCF的目标区域瓦片获取方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证与应用实例 |
| 5.1 单幅影像的单层级并行切片实验验证 |
| 5.1.1 实验设计 |
| 5.1.2 实验结果与分析 |
| 5.2 单幅影像的多层级并行切片实验验证 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 基于Kafka的分布式切片实验验证 |
| 5.3.1 实验设计 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 基于GCF的遥感大数据三维可视化平台 |
| 5.4.1 平台设计目的 |
| 5.4.2 平台总体结构 |
| 5.4.3 可视化功能模块实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）轻小型无人机涉水环境的正射测图与多要素模拟飞行可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 遥感技术的概念 |
| 1.1.2 遥感数据动态可视化概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机遥感的应用 |
| 1.2.2 遥感数据可视化的研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 无人机正射影像数据采集方法 |
| 2.1 无人机低空遥感采集平台 |
| 2.1.1 无人机类型介绍 |
| 2.1.2 无人机遥感系统组成 |
| 2.2 无人机航摄流程 |
| 2.2.1 航摄准备 |
| 2.2.2 航飞设计 |
| 2.3 无人机航拍数据获取 |
| 2.3.1 试验设备简介 |
| 2.3.2 研究区域概况 |
| 2.3.3 影像数据采集 |
| 第三章 无人机遥感影像数据处理 |
| 3.1 数据预处理方法 |
| 3.1.1 遥感图像匀色 |
| 3.2 正射影像制作的关键技术 |
| 3.2.1 SIFT特征点检测与匹配 |
| 3.2.2 Sf M重建场景稀疏点云 |
| 3.2.3 MVS重建场景密集点云 |
| 3.2.4 三维网格重构和纹理映射 |
| 3.3 试验结果分析 |
| 3.3.1 Open Drone Map简介 |
| 3.3.2 正射影像制图实验结果 |
| 第四章 遥感影像数据多要素解析 |
| 4.1 多要素的概念 |
| 4.2 地物类型解析 |
| 4.2.1 分类算法的选择 |
| 4.2.2 地物类型样本分析 |
| 4.2.3 分类结果与精度评价 |
| 4.2.4 分类影像的纹理特征表达 |
| 4.3 数字表面模型解析 |
| 4.3.1 数字表面模型制图 |
| 4.3.2 DSM山体阴影晕渲 |
| 4.3.3 DSM彩色三维渲染 |
| 第五章 模拟飞行与可视化方法 |
| 5.1 帧的概念简介 |
| 5.2 多视窗动态可视化原理与方法 |
| 5.2.1 无人机模拟图像采集的几何关系 |
| 5.2.2 无人机模拟飞行可视化的数学模型 |
| 5.2.3 多视窗表达策略与方法 |
| 5.3 程序实现与结果分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 创新点与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及主要科研成果 |
（5）基于遥感技术和三维地质模型在山西天镇一带的成矿远景区预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 遥感技术找矿研究现状 |
| 1.2.2 三维地质模型应用研究现状 |
| 1.2.3 研究区研究现状及存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 主要成果及工作量 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 研究区自然地理概况 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 2.2.1 地层 |
| 2.2.2 构造 |
| 2.2.3 岩浆岩 |
| 第3章 遥感数据介绍与预处理 |
| 3.1 数据介绍 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 辐射定标 |
| 3.2.2 大气校正 |
| 3.2.3 波段组合 |
| 3.2.4 影像裁剪 |
| 3.2.5 影像增强 |
| 3.2.6 三维显示 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 遥感地质构造解译与蚀变信息提取 |
| 4.1 地质构造解译标志及提取 |
| 4.1.1 构造解译标志 |
| 4.1.2 地质构造信息提取 |
| 4.2 构造解译结果定量分析 |
| 4.3 遥感蚀变信息提取理论 |
| 4.3.1 遥感蚀变信息提取依据 |
| 4.3.2 典型矿物波谱特征 |
| 4.4 遥感蚀变信息提取 |
| 4.4.1 去干扰处理 |
| 4.4.2 羟基蚀变异常信息提取 |
| 4.4.3 铁染蚀变异常信息提取 |
| 4.5 遥感蚀变信息定量分析 |
| 4.6 蚀变异常信息与构造信息叠加 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 找矿模型建立与成矿远景区预测 |
| 5.1 区域地球化学特征 |
| 5.1.1 1:5 万地球化学特征 |
| 5.1.2 1:1 万地球化学特征 |
| 5.2 堡子湾金矿床特征分析 |
| 5.3 找矿模型建立 |
| 5.4 成矿远景区的圈定 |
| 5.4.1 成矿远景区圈定原理 |
| 5.4.2 成矿远景区圈定方法 |
| 5.4.3 成矿远景区圈定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 重点远景区三维地质模型与分析 |
| 6.1 Surpac介绍 |
| 6.2 远景区三维地质模型 |
| 6.2.1 地表模型 |
| 6.2.2 地质体实体模型 |
| 6.2.3 断层模型 |
| 6.3 三维成矿信息分析 |
| 6.4 野外验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）基于无人机高光谱遥感的草原退化指标地物的识别与分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于地面光谱数据的分类研究现状 |
| 1.2.2 基于卫星、无人机遥感数据分类研究现状 |
| 1.2.3 遥感影像分类与深度学习相结合的分类研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 研究区域概况、试验设备及数据采集 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 植被特征 |
| 2.1.5 土壤特征 |
| 2.2 试验设备简介 |
| 2.2.1 高光谱成像仪 |
| 2.2.2 无人机 |
| 2.2.3 云台 |
| 2.2.4 其他仪器 |
| 2.3 试验设计与数据采集 |
| 2.4 数据预处理 |
| 2.5 数据采集总结 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于光谱特性的草原退化指标地物分类研究 |
| 3.1 研究进展概括 |
| 3.2 草原地物光谱特性及分析流程 |
| 3.3 植物群落与非植物群落的阈值分类 |
| 3.3.1 植物群落、裸土和枯草的光谱特性分析 |
| 3.3.2 光谱缩放 |
| 3.3.3 植被群落的阈值统计与分析 |
| 3.3.4 裸土与枯草的阈值分类 |
| 3.4 植被种群的分类 |
| 3.4.1 建群种、优势种与伴生种的光谱特性分析 |
| 3.4.2 伴生种的阈值分类 |
| 3.4.3 建群种与优势种的阈值分类 |
| 3.5 精度评价 |
| 3.5.1 植被群落的精度评价 |
| 3.5.2 植物种群的精度评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于神经网络的草原退化指标地物群落分类研究 |
| 4.1 研究背景介绍 |
| 4.1.1 深度置信网络 |
| 4.1.2 卷积神经网络 |
| 4.2 制作群落数据集 |
| 4.3 三种神经网络模型分类对比 |
| 4.3.1 三种神经网络模型 |
| 4.3.2 分类结果 |
| 4.4 DGC-3D-CNN模型的构建与优化 |
| 4.4.1 构建DGC-3D-CNN模型 |
| 4.4.2 数据降噪降维 |
| 4.4.3 DGC-3D-CNN模型参数优化 |
| 4.5 结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于三维卷积神经网络的草原退化指标地物种群分类研究 |
| 5.1 研究背景介绍 |
| 5.2 制作种群数据集 |
| 5.2.1 制作种群纯净像元数据集 |
| 5.2.2 制作种群全部像元数据集 |
| 5.3 GDIF-3D-CNN模型 |
| 5.3.1 构建GDIF-3D-CNN模型 |
| 5.3.2 初始GDIF-3D-CNN模型分类结果 |
| 5.4 GDIF-3D-CNN模型优化 |
| 5.4.1 卷积核数优化 |
| 5.4.2 卷积核尺寸优化 |
| 5.4.3 Spatial Size优化 |
| 5.4.4 Batch size优化 |
| 5.4.5 其他参数优化 |
| 5.5 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 7 创新点 |
| 8 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）面向D级飞行模拟机视景系统的高真实感三维地形构建关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 飞行模拟机及视景系统研究现状 |
| 1.2.2 三维地形可视化研究现状 |
| 1.2.3 地形采样数据处理研究现状 |
| 1.3 研究目标和面临的问题 |
| 1.3.1 问题的提出 |
| 1.3.2 研究目标及来源 |
| 1.4 研究主要内容 |
| 1.5 论文组织与安排 |
| 第2章 面向D级飞行模拟机的地形采样数据预处理框架 |
| 2.1 视景系统与三维地形 |
| 2.1.1 视景系统 |
| 2.1.2 三维地形 |
| 2.2 地形采样数据预处理存在的问题 |
| 2.2.1 预处理流程缺乏系统性 |
| 2.2.2 数据处理难度大,成本高 |
| 2.2.3 缺乏质量评价体系 |
| 2.2.4 高性能引擎欠缺海量数据组织调度方法 |
| 2.3 面向D级飞行模拟机视景的地形采样数据预处理框架 |
| 2.3.1 遥感影像去雾模型 |
| 2.3.2 遥感影像超分辨率模型 |
| 2.3.3 DEM预处理 |
| 2.3.4 三维地形调度渲染 |
| 2.3.5 预处理框架的优点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 地形采样数据中遥感影像去雾模型 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 相关研究 |
| 3.3 基于编-解码网络的遥感影像去雾方法 |
| 3.3.1 去雾模型设计 |
| 3.3.2 多尺度卷积层 |
| 3.3.3 组归一化层 |
| 3.3.4 FReLU激活函数层 |
| 3.3.5 特征注意力层 |
| 3.3.6 去雾模型损失函数 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 训练样本处理 |
| 3.4.2 实验设置 |
| 3.4.3 实验对比及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 地形采样数据中遥感影像超分辨率模型 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.3 面向D级飞行模拟机视景系统的Airport80数据集构建 |
| 4.3.1 遥感数据样本来源 |
| 4.3.2 遥感数据样本处理 |
| 4.3.3 Airport80数据集描述 |
| 4.4 基于生成对抗网络的影像超分辨率方法 |
| 4.4.1 超分辨率模型结构 |
| 4.4.2 可变形特征融合模块 |
| 4.4.3 模型损失函数 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 实验设置 |
| 4.5.2 实验对比及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 DEM预处理和三维地形调度渲染方法 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.1.1 DEM存在的问题 |
| 5.1.2 三维地形调度渲染存在的问题 |
| 5.2 DEM预处理 |
| 5.2.1 基于RayCaster的DEM快速配准校正方法 |
| 5.2.2 机场边缘DEM修补方法 |
| 5.3 三维地形调度渲染方法 |
| 5.3.1 三维地形渲染引擎 |
| 5.3.2 基于非对称金字塔的地形数据组织管理方法 |
| 5.3.3 基于InfiniBand的同步地形调度渲染方法 |
| 5.3.4 基于OriginShift的坐标精度控制方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 面向D级飞行模拟机的三维地形应用验证 |
| 6.1 验证方案 |
| 6.1.1 验证平台及标准 |
| 6.1.2 验证数据 |
| 6.1.3 方案设计 |
| 6.2 地形采样数据预处理验证 |
| 6.2.1 DEM预处理验证 |
| 6.2.2 遥感影像预处理验证 |
| 6.3 三维地形调度渲染验证 |
| 6.3.1 真实感验证 |
| 6.3.2 实时性验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）智慧林业防火物联网智能分析平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林防火平台研究现状 |
| 1.2.2 无线传感器网络在森林防火中的研究现状 |
| 1.2.3 GIS在森林防火中的研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 森林防火相关技术研究 |
| 2.1 无线传感器网络基础理论 |
| 2.2 WebGIS概述 |
| 2.2.1 WebGIS原理 |
| 2.2.2 WebGIS体系架构 |
| 2.3 ArcGIS三维开发技术 |
| 2.3.1 3dsMax三维模型生成 |
| 2.3.2 ArcGIS Pro三维服务发布 |
| 2.3.3 ArcGIS Enterprise三维服务管理 |
| 2.3.4 ArcGIS API for Java Script三维服务开发 |
| 2.3.5 空间数据库技术 |
| 2.4 路径规划算法 |
| 2.4.1 盲目式搜索算法 |
| 2.4.2 启发式搜索算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于三维GIS与 AHP的防火物联网节点优化选址 |
| 3.1 节点优化选址策略提出 |
| 3.1.1 防火物联网背景 |
| 3.1.2 影响节点选址因素 |
| 3.2 递阶层次结构构造 |
| 3.3 三维GIS空间分析计算 |
| 3.4 节点优化选址策略实例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于WebGIS的森林防火三维地理信息数据可视化 |
| 4.1 地理信息数据获取与预处理 |
| 4.2 三维影像地形可视化 |
| 4.2.1 数字高程模型建模 |
| 4.2.2 瓦片金字塔结构 |
| 4.2.3 瓦片存储管理 |
| 4.2.4 三维影像地形可视化实现 |
| 4.3 三维防火资源地物模型可视化 |
| 4.3.1 三维防火资源地物模型建模 |
| 4.3.2 三维防火资源地物模型格式转换及发布 |
| 4.3.3 三维防火资源地物模型可视化实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 林火扑救道路选线模型研究 |
| 5.1 林区路网提取 |
| 5.1.1 轨迹数据获取 |
| 5.1.2 林区路网提取 |
| 5.2 林区路网拓扑结构构建及存储 |
| 5.2.1 拓扑结构构建 |
| 5.2.2 拓扑结构存储 |
| 5.3 林火扑救最优路径求解 |
| 5.3.1 A*算法基本原理 |
| 5.3.2 本文启发函数设计 |
| 5.3.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 智慧林业防火物联网智能分析平台设计与实现 |
| 6.1 智慧林业防火物联网体系架构 |
| 6.2 平台总体设计 |
| 6.2.1 总体结构设计 |
| 6.2.2 数据库设计 |
| 6.3 平台开发环境 |
| 6.4 平台功能模块设计与实现 |
| 6.4.1 图层管理模块 |
| 6.4.2 防火物联网模块 |
| 6.4.3 智能视频监控模块 |
| 6.4.4 生态环境检测模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于多源多时相遥感数据的山体滑坡过程可视化模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡过程可视化模拟研究现状 |
| 1.2.2 基于遥感数据的滑坡信息提取研究现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 滑坡特征信息提取 |
| 2.1 滑坡特征分析 |
| 2.2 遥感数据处理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据处理 |
| 2.3 滑坡特征信息提取 |
| 2.3.1 滑坡特征提取方法 |
| 2.3.2 基于遥感和GIS的提取流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 滑坡灾害时空过程插值 |
| 3.1 时空过程插值方法概述 |
| 3.2 滑坡过程空间约束规则建立 |
| 3.3 空间约束规则下的滑坡灾害时空过程插值 |
| 3.3.1 插值流程 |
| 3.3.2 高程变化插值 |
| 3.3.3 三维空间分割 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 滑坡灾害三维场景动态构建 |
| 4.1 滑坡灾害三维可视化场景总体体系架构 |
| 4.2 滑坡灾害三维可视化场景构建 |
| 4.3 灾害过程模拟信息动态展示 |
| 4.3.1 滑坡过程动态可视化 |
| 4.3.2 灾害分析信息叠加展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 原型系统研发与案例试验 |
| 5.1 原型系统研发 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 系统主界面 |
| 5.2 案例区域介绍 |
| 5.3 案例试验分析 |
| 5.3.1 滑坡特征信息提取 |
| 5.3.2 滑坡灾害时空过程插值 |
| 5.3.3 山体滑坡过程可视化模拟 |
| 5.3.4 灾情分析信息查询与可视化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（10）基于WebGL的铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 Web三维可视化 |
| 1.2.2 WebGIS应用现状 |
| 1.2.3 GIS在虚拟踏勘中的应用现状 |
| 1.3 论文研究目标和内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 系统设计与技术方案 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 总体设计 |
| 2.2.1 系统设计原则 |
| 2.2.2 系统框架结构 |
| 2.3 功能模块设计 |
| 2.4 数据库设计 |
| 2.4.1 项目管理设计 |
| 2.4.2 三维模型管理设计 |
| 2.4.3 遥感判释图谱库管理设计 |
| 2.5 技术选型 |
| 2.5.1 Web地图处理选型比较 |
| 2.5.2 WebGL三维引擎选型比较 |
| 2.5.3 GIS服务器选型比较 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 数据处理与三维建模 |
| 3.1 数据处理 |
| 3.1.1 数据概述 |
| 3.1.2 数据预处理 |
| 3.1.3 数据服务发布 |
| 3.2 三维建模与模型参数 |
| 3.2.1 三维建模 |
| 3.2.2 铁路线路中线数据计算 |
| 3.3 工程地质解译数据 |
| 3.3.1 工程地质解译数据创建方法 |
| 3.3.2 解译成果的储存与管理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 若干关键技术问题的处理 |
| 4.1 基于WebGL的三维场景构建 |
| 4.1.1 集成本地与在线地形数据构建地形场景 |
| 4.1.2 铁路场景的构建 |
| 4.2 ArcGIS API for JavaScript与Three.js的集成 |
| 4.2.1 地形与铁路场景融合 |
| 4.2.2 坐标系转换 |
| 4.2.3 模型抖动解决方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统实现 |
| 5.1 系统开发工具及开发环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 系统基本功能实现 |
| 5.2.2 多源数据集成融合 |
| 5.2.3 地址匹配搜索定位 |
| 5.2.4 铁路三维场景漫游 |
| 5.2.5 铁路工程地质遥感信息提取 |
| 5.2.6 铁路工程地质空间分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、遥感影像三维可视化的实现（论文参考文献）
- [1]基于多光谱遥感数据的地理信息系统研究[J]. 付国燕,赵小浩,马玉军,张凯. 激光杂志, 2021(10)
- [2]基于数字水网的河北地下水超采治理效果的过程化评价及业务融合研究[D]. 于翔. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]五层十五级遥感瓦片并行切片及GCF存储方法[D]. 余佳鸣. 浙江大学, 2021
- [4]轻小型无人机涉水环境的正射测图与多要素模拟飞行可视化研究[D]. 张亚国. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [5]基于遥感技术和三维地质模型在山西天镇一带的成矿远景区预测[D]. 杨羽彤. 太原理工大学, 2021(01)
- [6]基于无人机高光谱遥感的草原退化指标地物的识别与分类研究[D]. 皮伟强. 内蒙古农业大学, 2021(01)
- [7]面向D级飞行模拟机视景系统的高真实感三维地形构建关键技术研究[D]. 戈文一. 四川大学, 2021
- [8]智慧林业防火物联网智能分析平台关键技术研究[D]. 孙德鹏. 北京工业大学, 2020(06)
- [9]基于多源多时相遥感数据的山体滑坡过程可视化模拟[D]. 何秋玲. 西南交通大学, 2019
- [10]基于WebGL的铁路三维虚拟踏勘与遥感判释系统设计与实现[D]. 李永才. 西南交通大学, 2019(04)