基于GIS的雷电数据可视化地图组件设计与实现

雷电发生发展于地理空间,具有明显的时空特性,因此在地理信息平台的支持下进行各种雷电数据空间及其属性特征分析具有重要的意义。在ArcEngine的基础上,设计研发了雷电数据可视化地图组件（Thunder Map）,按照数据定义层、数据功能层以及地图UI层的3层逻辑结构,实现了各种雷电相关数据基于地理信息平台的可视化表达,并提供了相关数据管理与功能分析的操作接口,为基于地理空间信息的雷电数据处理提供可视化的功能组件支持。     

基于GIS的雷电灾害监测预警与数据处理系统

针对雷电灾害涉及的关键问题,基于ArcEngine开发平台,结合大型网络数据库sqlServer2005与空间数据库模型GeoIataBase,设计了具有3层逻辑结构的系统构架方案,构建了基于GIS的雷电监测预警与数据处理系统。该系统有效地将各种雷电数据与GIS平台进行无缝对接,并整合雷电预测模式,实现各种雷电数据基于GIS的实时监测处理与预测预警以及高效组织、存储与管理,满足各种雷电信息查询处理分析的需求;为气象部门对雷电灾害天气的监测、预报预警以及各种数据基于地理信息的处理分析等提供了有效的可视化平台,同时也为GIS与气象专业领域的结合进行了有益的探索。     

基于对象管理器的四面体集成模型

基于空间数据综合分析的目的,从空间认知的角度出发,提出了以四面体为基本体元,表面TIN隐含的集成模型构想。在对点、线、面、体元之间拓扑关系精心设计的基础上,采用面向对象的思想构建了对象管理器,对空间微观数据及其相互间的复杂关系进行集成组织管理,有效地使空间对象（四面）体模型与表面（TIN）模型在数据层面上得到有机整合,实现了两者之间的无缝结合。在此基础上完成了对上述集成模型的构建,并实现了对模型的拣选、切割等操作,实例验证了该模型的正确性、可行性。     

三维矢量构模及其数据集成组织框架研究

基于面向对象的思想,在语义分离的基础上,从微观几何要素的角度对三维矢量模型的构建及其操作进行了分析,提出并实现了具有四层结构的三维矢量构模及其数据集成组织框架。基于该框架,能够以参数配置的形式快速形成一系列语义无关且具备强大操作行为能力的三维矢量模型组件(库)。在应用中,以模型组件+语义特性的方式进行地学建模,在更大程度上满足三维GIS以及VGE系统对各种地学对象及现象进行多样化表达模拟分析的需求。通过对某地区复合地质体的建模操作,验证了该集成框架及其所构建模型组件的正确性与有效性。     

雷电监测预警系统在青岛地区试验结果分析

根据山东青岛地区的雷电活动特征,采用综合的雷电预警方案,基于地理信息(GIS)技术,青岛市气象局和南京信息工程大学联合开发了一套雷电监测预警系统(NUIST-LMWS)。功能包括雷电活动的实时监测、0～1h4个不同时间段的雷电临近预警,以及历史资料的查询和数据库管理等。该系统在2008年北京奥运会青岛奥帆赛区进行了初步试运行,并提供雷电预警服务。对该系统试运行期间的3次预警结果分析表明,系统对未来15min的雷电预警情况较好,说明预警系统在业务应用中具有较好的应用潜力。     

基于GIS的三维虚拟校园设计与实现

三维GIS技术近来迅猛发展,受到了广泛关注.较二维GIS而言,三维GIS能更真实地表达客观世界,且对空间对象进行三维显示、分析和操作也是三维GIS特有的功能.以南京信息工程大学为例,介绍了利用三维GIS技术进行虚拟校园建设的过程,阐述了基于GoogleSketchUp和ArcGIS的三维可视化设计方法进行三维场景建模与优化、虚拟校园系统功能设计以及三维场景的浏览功能、建筑物属性的查询功能、路径分析和动画输出等功能的实现技术.最后指出了系统存在的问题,并提出了下一步的研究方向.     

三维海量点云数据的组织与索引方法

三维点云是三维GIS重要的数据来源,也是三维GIS对地学空间对象、现象进行表达、描述以及建模的重要手段。点云数据的高效组织是对其进行各种分析处理的基础,为此本文在对三维坐标点按照一定的规则进行排序的基础上,采用规则空间八叉树与平衡二叉树相结合的嵌套复合结构进行组织,大大加速了三维点数据基于坐标的查询检索,为海量点云数据的进一步分析操作奠定了基础。最后,文中对该复合组织结构进行了内外存相统一的设计与实现,并验证了该方法的正确性及有效性。     

基于卷积神经网络的飑线识别算法

为了探究深度学习用于飑线识别的可行性,基于2008—2020年河南省郑州和驻马店雷达数据,采用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）算法构建飑线识别模型,引用临界成功指数、公平风险评分、命中率和误判率定量评价模型的识别效果,对比不同样本组成比例和网络结构对飑线识别效果的影响。结果表明:建模所用的样本组成比例对飑线识别有一定影响,通过改变采样方式和优化网络结构均能够改善样本比例不平衡的问题,提高飑线识别效果,且后者提升的幅度更大,而两种方法的结合无明显提升。测试结果表明:该模型临界成功指数为0.66,公平风险评分为0.58,命中率为0.86,误判率为0.24。研究揭示了卷积神经网络能够提取并学习飑线和非飑线回波的图像特征,对飑线有一定识别能力。     

基于决策树的天津地区冰雹天气雷达因子分析

利用决策树对天津地区2005—2014年4—9月间的25次有灾情资料的冰雹天气进行多普勒天气雷达因子识别,采用冰雹概率(POH)、强冰雹概率(POSH)、垂直液态含水量(VIL)、最大反射率因子(DBZM)、风暴质心高度(HT)、风暴顶高(TOP)等主要雷达识别指标,归纳出天津地区冰雹云雷达回波判识指标:(1)当DBZM≤54.5dBz,或者当DBZM54.5dBz但POSH≤35,单体不会降雹;(2)当DBZM54.5dBz且POSH35,则该单体将会降雹。与判别分析方法比较,基于决策树分析的识别降雹单体的成功率达90.2%,临界成功指数达78.3%,识别结果明显优于判别分析方法。     

地层的四面体剖分及其数据对象的组织

为了对非连续地层内部进行有效地表达、分析,本文基于三棱柱模型对其进行四面体剖分。在对三维对象拓扑关系进行精心设计的基础上,利用面向对象的思想,对点、线、面、体在不同层次上进行逻辑分离,并提出对象管理器的概念进行针对性地组织、管理。采用适当的数据结构描述不同的空间对象及其拓扑关系,结合有效的索引方式加快拓扑对象唯一性匹配的过程,很大程度上提高了拓扑对象的生成速度及空间查询效率。最后,在对地层进行四面体剖分的实例中得到了正确的验证。