發(fā)布時間：2018-10-24 18:46

【摘要】：隨著海洋在政治、經濟、軍事領域的戰(zhàn)略意義日漸凸顯,人們對海洋的探索和研究呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展之勢。誰能夠掌握海洋的客觀規(guī)律,充分利用海洋資源,誰就占據了發(fā)展的先機。海洋環(huán)境數據分析是海洋探索的重要手段,為海洋環(huán)境數據建立符合海洋特點的高效數據模型,是充分了解、利用海洋信息的前提;同時,對海洋環(huán)境數據的可視化,使抽象數據直觀具體,將有利于人們掌握海洋的本質和內涵。論文圍繞海洋環(huán)境數據場的建模、矢量場數據插值、矢量場可視化三方面內容展開研究,針對存在的問題,提出了相應的解決方法和思路,論文的主要工作如下:(1)在數據場建模方面,提出了基于時空格網二維基態(tài)修正模型的海洋環(huán)境數據場建模方法。首先分析了海洋環(huán)境數據的特點,針對現(xiàn)有模型的不足,提出了更符合海洋特點規(guī)律的海洋環(huán)境時空格網二維基態(tài)修正模型。該模型以同一年初始月數據為基態(tài)數據,以差文件的形式存儲其他月份數據,形成“基態(tài)年不同月份”數據維度;然后以該維度中各月份數據為基礎,對不同年的相應月份再次記錄差文件,構建“不同年相同月份”數據維度,從而形成二維基態(tài)修正模型。最后基于此模型,實現(xiàn)了海洋環(huán)境數據建模。提出的模型較大限度地減少了數據冗余,更有利于海洋環(huán)境數據的分析。(2)在矢量場插值方面,基于流體的運動規(guī)律和特點,提出了基于拉格朗日流體質點運動模型的矢量場數據插值算法。算法首先對所研究區(qū)域內的流體進行拉格朗日質點建模;然后選取距離待插值點最近的六個采樣點,基于拉格朗日模型估算其下一時刻的位置;利用采樣點前后兩個時刻的位置坐標,解算出區(qū)域流體運動方程的待定系數;最后根據運動方程確定待插值點運動后的位置坐標,進而反推出任一點矢量數據。算法采用二次多項式對區(qū)域流體運動進行擬合,更符合區(qū)域流體的運動規(guī)律,所得插值結果更為精確。(3)在矢量場可視化方面,分析了經典線積分卷積及其改進算法在表達矢量場強度方面存在的不足,提出了一種基于場強驅動的紋理可視化算法。算法首先將矢量場強度與輸入噪聲紋理結合,生成場強驅動的輸入噪聲紋理;然后利用線積分卷積得到灰度輸出紋理;最后基于偽彩色增強映射出既能展現(xiàn)矢量場方向,又能反映矢量大小的彩色輸出紋理圖像。該算法所得到的彩色輸出紋理能夠清晰、明確地展現(xiàn)矢量場的全方位信息。
[Abstract]:With the increasing strategic significance of the ocean in the political, economic and military fields, people's exploration and research on the ocean are showing a trend of vigorous development. Who can grasp the objective law of the ocean and make full use of the marine resources, who will occupy the first opportunity of development. The analysis of marine environmental data is an important means of ocean exploration. It is a prerequisite to fully understand and utilize marine information to establish an efficient data model for marine environmental data, and at the same time, to visualize marine environmental data. Making abstract data intuitionistic and concrete will help people grasp the essence and connotation of ocean. This paper focuses on the modeling of marine environment data field, vector field data interpolation, vector field visualization, and puts forward the corresponding solutions and ideas for the existing problems. The main work of this paper is as follows: (1) in the aspect of data field modeling, a method of ocean environment data field modeling based on spatio-temporal grid two-dimensional ground state correction model is proposed. Firstly, the characteristics of marine environmental data are analyzed, and a two-dimensional ground state correction model based on space net is proposed, which is more consistent with the characteristics of marine environment, aiming at the shortcomings of the existing models. The model takes the monthly data of the beginning of the same year as the ground state data, stores the other month data in the form of difference files, and forms the data dimension of "different months of the year of the ground state", and then based on the data of each month in this dimension. The difference file is recorded again for the corresponding month of different years, and the data dimension of "different month of different years" is constructed, and a two-dimensional ground state correction model is formed. Finally, based on this model, the data modeling of marine environment is realized. The proposed model greatly reduces the data redundancy, and is more conducive to the analysis of marine environmental data. (2) in terms of vector field interpolation, based on the laws and characteristics of fluid motion, A vector field data interpolation algorithm based on Lagrange fluid particle motion model is proposed. Firstly, the Lagrange particle model is used to model the fluid in the studied region, and then the six sampling points closest to the interpolated point are selected to estimate the position of the next moment based on the Lagrange model. The undetermined coefficients of the regional fluid motion equations are solved by using the position coordinates of the two times before and after the sampling points, and the position coordinates after the motion of the points to be interpolated are determined according to the motion equations, and then the point vector data are deduced back. The quadratic polynomial is used to fit the regional fluid motion, and the interpolation results are more accurate. (3) in the aspect of vector field visualization, In this paper, the shortcomings of classical line integral convolution and its improved algorithm in expressing vector field intensity are analyzed, and a texture visualization algorithm based on field intensity is proposed. First, the vector field intensity is combined with the input noise texture to generate the input noise texture driven by the field intensity; then the gray output texture is obtained by linear integral convolution. Finally, the vector field direction can be displayed based on pseudo-color enhancement mapping. Also can reflect the vector size of the color output texture image. The color output texture obtained by this algorithm can clearly and clearly display the omnidirectional information of the vector field.
【學位授予單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P717

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本文編號：2292239