云图动态三维可视化
海洋信息可视化
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年级: 2013级
专业：地图学与地理信息系统完成时间：2014年7月2日
云图动态三维可视化
摘要卫星云图是由气象卫星自上而下观测到的地球上的云层覆盖和地表面特征的图像【1】，它描绘了云团的具体形态和空间位置，对于理解大范围内天气变化具有重要意义【2】。本文使用从风云3号卫星获取的云光学厚度和云顶温度/云高(CPP)数据，通过云顶温度计算出云层厚度、透明度以及颜色值，并对数据进行插值，实现卫星云图的三维动态可视化。
关键字风云3号、云图、三维动态可视化
1 引言
风云3号（FY-3）气象卫星是我国的第二代极轨气象卫星，它是在FY-1气象卫星技术基础上的发展和提高，在功能和技术上向前跨进了一大步，具有质的变化，具体要求是解决三维大气探测，大幅度提高全球资料获取能力，进一步提高云区和地表特征遥感能力，从而能够获取全球、全天候、三维、定量、多光谱的大气、地表和海表特性参数。通过卫星云图的形态、结构、亮度和纹理等特征，可以识别云的种、属及降水状况。可以识别大范围的云系，如螺旋状、带状、逗点状、波状、细胞状等，并用以推断锋面、温带气旋、热带风暴，高空急流等大尺度天气系统的位置和特征。各种不同尺度天气系统的云区和各种不同的地表特征，在卫星云图上都有其特定的色调、范围大小和分布形式。利用卫星云图可以识别不同的天气系统，确定它们的位置，估计其强度和发展趋势，为天气分析和天气预报提供依据。在海洋、沙漠、高原等大片缺少气象观测台站的地区，卫星云图所提供的资料，弥补了常规探测资料的不足，这对提高预报准确率起了重要作用【1】。
2 原始数据的获取及处理
卫星云图的数据是从国家卫星气象中心（NSMC）下载得到的，该数据是风云3号卫星（FY-3A）的云光学厚度和云顶温度/云高（CPP）数据产品，数据格
式为HDF，数据的空间范围是全球180°×360°，分辨率为0.05°*0.05°。数据产品包括三种数据：日云顶温度、日云顶高度、日云光学高度。本文采用其日云顶温度数据来进行云图的三维可视化。
一般来说，分辨率越高，意味着其数据量越大。原始云图数据的分辨率为0.05°*0.05°，其分辨率较高那么在进行云图绘制时速度就会越慢，因此我们需要对原始数据进行预处理。根据云图的平滑特性，可以对云图数据进行重采样，来间隔获取云图数据。本文对获取到的日云顶温度数据进行了4*4的重采样处理，重采样处理后，分辨率为0.2°*0.2°，数据量减少，其相对于源数据的精度却没有明显降低。这样精度的牺牲很少，而绘制速度却会有比较明显的提高。经过重采样的数据生成800*1900的纹理。
重采样前后云图对比
3 原理
任何温度大于绝对零度的物体都会辐射出红外线，物体温度越高，辐射红外光则强，反之则越弱。根据此原理，气象卫星可以感应地球大气以及地表等对其在红外波段辐射光的强弱来成像，反映在卫星云图上为越冷的物体色调越亮（越白），而越热的物体色调越暗（越黑）。在对流层中每上升1000m则温度下降6°的事实表明，离地表面越高的气团温度越低，在某高度上云团温度同周围环境气温的差别不大，因而云团也是离地表面越高则温度越低，反映在云图上的色调也越亮，反之越暗。云图本身就具有空间云层的定性三维信息，其色调的亮暗代表了云团顶部的高低，这是对云图进行三维化处理的依据。由于云图只反映了云顶的信息，其底高是无法知道的，因此三维化时只能认为所有云团的底高是一致的，现在流行的任何三维卫星云图都只是云层高低错落的对比而已【3】。
本文利用云团温度与云团厚度的线性相关来获取云团的厚度。另外由于云的物理特性更接近气体，不能像地形那样直接映射纹理获得真实感效果，需要结合其自身特点制定一定规则赋予颜色值及透明度值，使得云图更逼近真实感效果。
3.1 云团厚度计算
实际上，云的厚度最大不超过五公里，相对于云的水平尺度很小（就像一张薄纸），则可以认为不同云团云底高度相同, 设为h0, 则不同云团云顶高度都表现在h0
以上五公里高度范围内，也就是说，在不影响云图三维效果的前提下合理采用相对高度。这里已知云顶温度为T m，云顶温度的最大值为T max，云顶温度的最小值为T min，假设云团厚度为H m。则
H
m =5000 *（T
max
-T
m
）/（T
max
-T
min
）（公式1）
3.2颜色值及透明度值的计算
为了贴近从太空鸟瞰地球上空云团的真实感效果, 高度值越大的像素点赋
予越白的颜色值和越低的透明度值, 高度值越小的像素点赋予越黑的颜色值和
越高的透明度值。这样即可接近实际云团越高越亮白、越低越暗黑的逼真效果。由于云顶高度和亮白程度成正比, 和透明度成反比, 其颜色值及透明度值容易得到。假设云图像素点颜色值为Color ij，透明度值为Alpha ij，则
Color
ij =（T
max
-T
m
）/（T
max
-T
min
）（公式2）
Alpha
ij =（T
max
-T
m
）/（T
max
-T
min
）（公式3）
3.3 对无效值的处理
在没有云团分布的范围可以理解为大面积高度值为h0的区域，本文将该区域的云层厚度赋值为最大值5000，其颜色值和透明度值均赋值为0.2。
3.4 云图动态三维可视化
对云图数据进行如上处理后，就可以得到各个网格点的云层厚度和颜色值以及透明值，以三角面片拼图方式绘制即可得到云图的三维效果。本文采用的是风云3号卫星的日平均数据，在两张日平均数据纹理间，动画闪动比较明显，为了
解决这一问题，使得动画更加平滑，还需要对前后两张云图进行数据插值。插值方法是利用当前时间在整个动画时间的百分比，假设为p。若前一张云图的温度为t0，后一张云图的温度数据为t1，当前时间的温度为t n。则
t
n = t
*（1-p）+ t
1
*p （公式4）
经过插值后的数据生成的云图动画就比较平滑，效果更加真实。下图为利奇马台风的三维可视化效果图。
图2 云图三维可视化效果
4 结论
本文工作中,在三维地形可视化方法的基础上提出了适合于云图自身特点真实感表现的颜色及透明度获取方法, 文中采用了风云3号卫星的云光学厚度和云顶温度/云高（CPP）数据产品作为云图三维可视化的数据源,根据云顶温度计算出云顶、云底高度及位置特征, 通过实验验证, 达到了良好的绘制效果和速度。云图的三维表现切实可行, 实用性较高。随着遥感技术的不断进步, 卫星云图分辨率将会进一步提高, 三维绘制精度自然相应提高。同时对计算机运算速度提出更高的要求, 就目前计算机硬件的发展来看, CPU 和显示卡性能的不断提高将会实现更高的绘制速度。因此, 云图的三维表现将具有更大的实用价值, 广泛应用于军事和民用领域。
参考文献：
[1]卫星云图.百度百科.
[2]卢志忠，陈健，上官伟. 基于空间的卫星云图三维可视化仿真技术研究.应用科技.2008（3）.
[3] 孙文广，吴玲达，宋汉辰，张玉新.基于红外卫星云图的云的三维表现.微计算机信息.2006（22）.
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目录
一、概述 项目背景 物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把需要联网的物品与网络连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪监控和管理的一种网络，它是在网络基础上的延伸和扩展应用。物联网是被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。有业内专家认为物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本，另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。 目前，美国、加拿大、欧盟、日本、韩国等都在投入巨资深入研究探索物联网，并启动了以物联网为基础的“智慧地球”、“U-Japan”、“U-Korea”、“物联网行动计划”等国家性区域战略规划。 我国把发展物联网已经提到国家的战略高度，它不但是信息技术发展到一定阶段的升级需要，同时也是实现国家产业结构调整，推动产业转型升级的一次重要契机。2010年9月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》发布，新一代信息技术、节能环保、新能源等七个产业被列为中国的战略性新兴产业，将在今后加快推进，其中物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分，更是在近一年里受到政府、企业和科研机构的大力支持。 当前，世界各国的物联网基本都处于技术研究与试验阶段，物联网相关技术研究还处于起步发展阶段，在物联网基础研究和技术开发等方面还面临许多挑战。物联网涉及到的关键技术领域很多，包括RFID识别技术、泛在传感技术与纳米嵌入技术、IPV6地址技术以及等。从软件的角度来看，物联网软件技术研究方面也是处于起步阶段，尤其是基础软件的研究均处于探索阶段。 面对物联网所带来的大数据量、数据时效性高、安全与隐私性要求高等挑战，人们也在不断地探索亲的解决办法。在物联网系统中，由于传感器节点及采样数据的异构性，基础软件显得尤为重要。物联网基础软件不仅屏蔽了各类传感器硬件及数据的差异，实现了物联网节点及数据的统一处理，而且实现了海量物联网节点之间的协同工作，从而大大简化了物联网应用程序的开发。我们以动态位置感知类应用为例，相关的传感器可以包括GPS传感器、RFID传感器、手机定位传感器等，这些不同类型的传感器通过基础应用接入程序，可以被统一的后台物联网数据库系统管理。
卫星云图的云状分析
卫星云图的云状分析 提要 随着卫星云图的日益普及，云图在预报中的使用越来越多，本文就卫星云图使用中的有关问题作了一些探讨，供大家参考。 关键词：卫星云图云状分析天气系统 一、卫星云图的种类 按卫星轨道分，可分为极轨卫星云图和同步卫星云图，目前大多使用的是三种同步卫星云图：可见光云图，红外云图和水汽云图。 可见光云图(VIS)利用云顶反射太阳光的原理制成，故仅能于白昼进行摄影。可见光卫星云图可显示云层覆盖的面和厚度，比较厚的云层反射能力强，在可见光卫星云图上，会显示出亮白色，云层较薄则显示暗灰色，还可与红外线卫星云图结合起来，做出更准确的分析。 红外云图(IR)利用卫星上之红外线仪器，来测量云层之温度。其中，温度低的云层会以亮白色来显示，也就是此处的云层较高，而暗灰色的部分则代表云层高度较低，因为越接近地面的云层温度越高。简单而言，即以云顶的不同温度来判断云层的高度。 水汽云图(WV) 卫星接收到的辐射决定于水汽含量，大气中水汽含量越多，发射的辐射越小；水汽含量越少，大气低层的辐射越可以透过水汽到达人造卫星，则人造卫星接收的辐射越大。在水汽图上，色调越白，辐射越小，水汽越多；否则越少。对于6-7μm水汽带，卫星测得的辐射来自对流层中上层，故水汽图反映大气上层水汽的空
间分布。但对低层水汽不敏感，这是其不足之处，使用中应与其它云图相结合，作综合判断。 二、卫星云图的典型云系识别 2.1 几种基本云的识别 卷云：高度最高，温度最低，反照率低。 中云(包括高层云和高积云)：反照率有的大有的小，温度较低，范围较大。 积云和浓积云：在云图上实际为积云群，表现为带状，线状和细胞状结构，其上多皱纹，多起伏和不均匀，造成这种现象的原因是积云内部高度不同，云顶温度不一致，厚度有参差，云的形状不规则。 积雨云：反照率高，温度也低，高空风垂直切变小时呈圆形，较大时呈椭圆形，并出现卷云砧，尺度为几十至几百公里，初生时尺度较小，边界光滑，成熟后云体较大，顶部出现向四周散开的卷云羽，消亡时色调变暗，为一片松散的卷云。 低云(层云和雾)：由于温度与地表接近，在IR上不明显，在VIS 上为均匀光滑的云区，厚度不一，有时在白天的IR上，层云边界比较清楚，但到夜间，近地面存在辐射逆温，层云或雾的顶部温度反面比四周无云地区要暖，这时IR上云区比四周无云区地面显得更黑。
三维可视化智能物联网管理平台设计
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目录 一、概述 (3) 1.1项目背景 (3) 1.2建设系统的意义 (4) 1.3设计依据和参考资料 (5) 二、系统特点 (5) 三、设计原则 (6) 3.1可靠性 (6) 3.2先进性与合理性 (6) 3.3开发性 (6) 3.4可扩展性 (6) 四、系统总体构架 (6) 4.1系统整体框图 (6) 4.2系统研究内容 (7) 五、系统组成 (8) 5.1软件组成 (8) 5.2 硬件组成 (9) 5.3 软件功能 (10) 5.4 开发环境 (14) 5.5 系统报价 (14)
一、概述 1.1项目背景 物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把需要联网的物品与网络连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪监控和管理的一种网络，它是在网络基础上的延伸和扩展应用。物联网是被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。有业内专家认为物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本，另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。 目前，美国、加拿大、欧盟、日本、韩国等都在投入巨资深入研究探索物联网，并启动了以物联网为基础的“智慧地球”、“U-Japan”、“U-Korea”、“物联网行动计划”等国家性区域战略规划。 我国把发展物联网已经提到国家的战略高度，它不但是信息技术发展到一定阶段的升级需要，同时也是实现国家产业结构调整，推动产业转型升级的一次重要契机。2010年9月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》发布，新一代信息技术、节能环保、新能源等七个产业被列为中国的战略性新兴产业，将在今后加快推进，其中物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分，更是在近一年里受到政府、企业和科研机构的大力支持。 当前，世界各国的物联网基本都处于技术研究与试验阶段，物联网相关技术研究还处于起步发展阶段，在物联网基础研究和技术开发等方面还面临许多挑战。物联网涉及到的关键技术领域很多，包括RFID识别技术、泛在传感技术与纳米嵌入技术、IPV6地址技术以及等。从软件的角度来看，物联网软件技术研究方面也是处于起步阶段，尤其是基础软件的研究均处于探索阶段。 面对物联网所带来的大数据量、数据时效性高、安全与隐私性要求高等挑战，人们也在不断地探索亲的解决办法。在物联网系统中，由于传感器节点及采样数据的异构性，基础软件显得尤为重要。物联网基础软件不仅屏蔽了各类传感器硬件及数据的差异，实现了物联网节点及数据的统一处理，而且实现了海量物联网节点之间的协同工作，从而大大简化了物联网应用程序的开发。我们以动态位置感知类应用为例，相关的传感器可以包括GPS传感器、RFID传感器、手机定
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城市基础设施三维可视化管理系统（简介） 随着全球信息化的变革，科技的不断进步，三维模拟技术的适用领域也越来越广泛。基础设施三维可视化管理系统（以下简称为可视化管理系统）是就对当前基础设施资源基础数据三维模拟的综合应用。通过可视化管理系统的建立，模拟整全城的市貌，动态生成管网三维，并通过对基础设施的管理、分析，为基础设施建设、维护、指挥决策等各方面的应用提供依据。 可视化管理系统是将基础设施平面数据的三维可视化展现，通过将平面数据以及三维数据动态的联动，增强了“所见即所得”的用户体验。可以通过属性查询来获取当前的三维信息，也可以通过三维图形获取对应的属性信息，达到真正的图文联动，“三维”和“属性”的互查；可以通过动态生产管网三维，展示当前管网的三维模拟效果，并在此基础上进行日常的测量、浏览、查询、分析等，加强了基础设施的数字化建设，为基础设施的建设、指挥决策提供了更加明了、更加形象的可视化依据。 可视化管理系统的建立是符合当前社会新潮、满足当前社会需要的新型产业软件，是三维模拟技术与数字化基础设施结合的产物，具有蓬勃的发展潜力。 一、系统目标 建立可视化管理系统时，应在基础平台选择、数据规范、应用系统的可维护性和可扩充性等方面给予全面的考虑和留有充分的余地，使之能随着前期目标的实现，有计划有步骤地开展数据搜集和建库工作，不断完善系统功能、扩大应用范围，使系统逐步演进成一个更高层次的可视化管理系统。 结合市当前规划管理的业务特征，遵循求实可行的方针，以实用性、先进性、开放性、可靠性为原则，在统一的软硬件平台上，建立起可视化管理系统，具体目标主要有：建立各种建筑物、纹理材质以及管网附属设施模型库，是动态生成三维场景必不可少的一部分；建立三维的基础地形数据库；实现动态生成管网三维并建立对应的管网数据库；建立可视化管理系统，实现对城市管网属性的查询、
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智慧园区三维可视化物联网运营管理平台 以3DGIS+BIM模型为基础，构建统一地理坐标系和空间参考框架的智慧园区三维可视化平台，支持室内/室外、动态/静态、直接/间接、独立/关联等数据的集中展示，运用先进信息可视化手段，加工、提炼出数据背后的隐含价值，通过大屏能够实时反映示范区真实运行状态。包括三维综合显示各系统设备位置及状态数据，涵盖监控设备、门禁设备、能耗设备、楼宇设备、消防设备、人员定位、车辆、绿色生态等建筑设备、电气、弱电设备、各子系统的实时运行监控服务。 系统主要功能要求 一、多维研判 全景沙盘与数据价值的深度分析打通智慧园区各部门互联互通渠道，建立统一的数据存储总线，依托精细运营管理平台、集成服务平台和其他途径获取的业务数据，实现区域级产业运营的综合分析。其内容可包括空间运营分析、企业360°视图、产业综合运行分析等，为园区精准招商和优化运营提供决策支撑。以三维电子沙盘的形式，展示入驻企业，系统应能自动获取入驻企业的数据，并进行大数据分析，包括： 1）园区经济贡献度：对于各专业园区的经济贡献分析，动态显示产值、税收的同比分析、环比分析，实现对目标完成率、历史排名、历年变化趋势的分析、能耗、员工数量等指
标在不同专业园区的值及所占的比例进行分析。 2）产业结构分析：对于园区的产业结构分析主要是按照总收入统计不同技术领域的值及所占的比例来分析产业的结构。 3）经济指标分组统计：可以对整个园区按照按工商注册类型、按技术领域、按重点企业进行分类统计；也可以先按照专业园区再按照按工商注册类型、按技术领域、重点企业进行分类统计企业的经济指标 4）用户画像：对用户进行全方面分析，抽象出相对应的标签，拟合成的虚拟的画象，主要包含基本属性、社会属性、行为属性及心理属性。结合用户画像可针对不同用户类型进行个性化推荐、广告精准营销、辅助产品设计、细化运营等多方面营销手段； 5）企业大数据：运用街区各种设备例如智能摄像头、门禁对入驻企业的能源的消耗、规模等多方面信息进行分析，得到企业的活跃度、企业人员密集度、企业人员活动频率等信息，并可将分析数据提供给招商经理制作针对性的招商计划等。 6）街区全景沙盘：全景沙盘可直观看到街区全景园区可视化地图，并基于地图即时掌握空间经营、企业分布的概要运行情况。 7）招商引资分析：以直观图报表展示街区招商动态、项目进度统计、项目进度汇报、招商绩效、项目报表信息。 8）重点项目动态：显示重点项目进度报告、履约状态、建设进度，便于领导及时掌握进展状况，协调各方加快项目推进。 9）服务效能分析：管理人员可以便捷地掌控区域的各类服务资源以及这些服务资源的使用情况，在线受理的效能和进度，可作为服务绩效考评依据。 10）空间销控视图：以平面视图的方式，铺列显示物业项目位置及占用状态，以项目/楼宇/房间为要素，显示房屋基本信息（地址/可用面积/租赁状态/是否即将到期）。
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医学图像处理 ——区域增长算法分割出肺部的气管 1、肺质分割已有的方法有许多种，这些方法都是基于阈值法、区域生长法、模 式分类法发展起来的，阈值分割法是传统的肺实质分割算法，分割速度快，但它对气管、支气管以及躯干以外的区域分割效果不理想，而且在阈值的选择上也存在实际困难。区域生长法是将具有连通性并且特征相近的非肺质区域提取出来的一种算法，它能够快速的分割肺质区域并保留弥散性边界，但它会忽视强梯度边界包围的区域，同时种子点的选取、生长合并条件的制定对结果的影响也十分显著。模式分类法需要先验知识的引入，采集大量的训练样本并提取图像特征，虽然该方法在分割的效果上较好，但训练和分割的处理时间长、算法复杂度高，这决定了模式分类法不适合应用在胸肺CT 的预处理环节中。 原始肺部图片 2、就区域生长法而言，需要设置的参数有两个，分别是阈值和种子点。在种子点的选取上，通常设置在主气管的顶端也就是胸肺CT 切片数据第一张中的气管区域，生长过程采用8 邻域的三维生长方式，气管树的抽取至上而下。在阈值的选取上，为了自动获取最优的阈值，
算法中引入了泄漏检测规则和阈值递增法则，实验的初始阈值T0 设定为一个保守阈值，本实验从经验值（-960HU）开始，每次生长结束后阈值增加10HU，直至结果中检测到泄漏。当泄漏现象被探测到时，迭代过程终止，并取上一次的阈值Tk 分割结果作为最优阈值生长的结果输出。对泄漏的检测规则是通过比较阈值递增过程中前后两次分割抽取的体素总量的变化，当泄漏发生时，生长区域扩散到肺实质，这会使分割出的体素总量大幅增加。 区域增长后得到的肺部气管3D图 3、采用mevislab的算法和参数配置图：
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静止气象卫星云图接收综合处理系统 LNA QQ:2907208176 风云二号气象卫星云图，FY-2卫星探测云图，卫星云图接收机，卫星云图放大器
目录 第一章系统概述 (3) 第二章系统总体介绍 (3) 第一节系统功能组成 (3) 第二节系统组成结构 (4) 第三节一次典型天气过程系统功能介绍 (5) 第三章系统主要功能介绍 (13) 第一节精细化云图显示 (13) 1 红外一云图 (13) 2 可见光云图 (15) 第二节基础功能 (18) 1 云图色彩 (18) 2 云图缩放 (22) 3 单点定位 (25) 4 距离测算 (25) 5 面积测算 (26) 6 多星云图 (26) 第三节数据叠加功能 (27) 1 多种地图主题 (27) 2 不同的GIS元素 (28) 3 常规气象资料 (28) 4 雷达资料 (30) 第四节云图应用处理 (31) 1 立体云图 (31) 2 晴空检测、云地分离 (33) 3 降水分析与预测 (35) 4 MCS对流云团跟踪预测 (35) 5 等温线分析 (37) 6 台风定位与跟踪 (39) 7 雾检测 (39) 第五节云图接收系统其他系统功能 (39) 第六节云图Web发布系统介绍 (40) 第四节云图设备清单 (44) 第一节云图设备清单 (44)
第一章系统概述 《综合静止卫星云图接收处理系统》是多年卫星云图开发与实践经验，结合本公司在气象、水利、部队等其他行业各种静止、遥感卫星处理方面的经验；基于本公司雄厚的技术积累，研发的新一代基于GIS应用静止卫星云图接收以及应用处理系统。 本系统具有以下一些新特性： 真正的GIS支持：目前绝大多数卫星云图系统并没有采用GIS系统处理，本系统结合本卫星云图地理信息系统引擎，综合支持Google地图、ArcGIS以及MapInfo等多种格式电子地图数据，使得本云图系统具有更直观，实用性更强。 实时并行处理：目前绝大多数卫星云图系统需要对卫星资料进行预处理，从而使得在实际使用过程中，只能看到预处理过后的几种云图，也只能对预先设置好的一定范围内的云图进行查看等处理。本公司研发了实时的云图投影、云图缩放、云地分离、云分类检测、对流云团跟踪预测预警、三维云图、等温线分析、降水分析与预测等各种基于多CPU的并行算法，通过结合NCEP的每天6个时次的等压面资料，可以做到实时对各种静止气象卫星云图资料进行全范围的应用处理。 多星云图并存处理：本系统可以同时处理不同种类多颗静止气象卫星的云图资料，包括中国风云二系列、日本MTSAT系统等气象卫星云图资料。比如对于对流云团跟踪，由于本系统采用实时并行的对流云团跟踪算法，所以可以综合处理各种静止气象卫星云图资料。由于可以对于多颗卫星资料同时处理，因此就能得到更多时次云图资料，从而使得跟踪预测更加准确。 第二章系统总体介绍 第一节系统功能组成 系统功能模块组成见下图：
三维可视化机房数据中心智能监控管理系统
三维可视化机房数据中心智能监控管理系统随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。尤其是近年来，云技术的突飞猛进，计算机机房数据中心所承受的压力越来越大:机房计算机系统的数量与日俱增，其环境设备也日益增多，机房环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)，由于各类设备各自独立，如果没有统一的监控系统进行管理，主要是依靠值班人员的定时巡检来进行系统监控，由于值班人员知识面和安全管理的问题，值班人员不可能详细地检查每套系统，所以存在较大的安全生产隐患。 因此，为满足工作需要，提高机房维护和管理的安全性，北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的监控系统，为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。系统简介 三维可视化机房数据中心智能监控管理系统(3DDCIMMS)对机房实现远程集中监控管理，实时动态呈现设备告警信息及设备参数，快速定位出故障设备，使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分，机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台，形象化的虚拟场景和真实数据相结合，增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。 系统特点 三维虚拟可视化平台 在现有资源管理系统数据库的基础上，以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式
三维可视化平台的发展背景
数据中心三维可视化管理平台严格按照数据中心机房建设有关技术的标准和规范来建设实施，采用高标准的三维可视化系统设计原则，达到“国内领先、国际先进”的总体设计目标，并提 供强大的向上/向下接口。 一.三维可视化平台遵循的原则如下： 1.先进性原则：采用国际最新、最先进的三维可视化技术，软硬件均为模块化设计，各模块 间互相独立，互不干扰。对建有冗余热备功能的系统，在系统维护或更换时不影响整个系统 的正常工作，保障系统全天候正常运行，符合国际最新潮流。 2.集中性原则：采用合理的系统体系结构，建立对IT环境各种对象的集中管理，即需要覆盖 眼前需要管理的物理对象，也需要考虑未来的逻辑对象。 3.实时性原则：系统采用先进的API、SNMP等数据通信接口技术，通过内部网络可以实现 与各类机房动环监控系统、资产管理系统、网管系统和IT运维系统的实时数据交互、展示和控制，及时反应各类系统及设备的运行参数和状态，发生故障预警和报警时能第一时间发出 告警通知管理人员查看并解决问题。 4.实用性和高效性原则：系统为管理人员提供直观、易用的图形化操作界面和策略定义工具，支持采用各类WEB浏览器通过互联网络从任意地点管理三维可视化系统，保持各种功能操 作方式的一致性。 5.安全性和稳定性原则：系统必须要达到单位级的安全标准，提供良好的安全可靠性策略， 支持多种安全可靠性技术手段，可充分利用现有的诸如防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描、 防病毒系统等基本安全防御系统与外网隔离，保证安全；同时制定严格的安全可靠性管理措施，拥有完善的身份认证和授权，使各类功能具有完善的访问授权安全机制；支持各组件之 间的信息安全传输；设计数据备份、应急处理与灾难恢复等技术措施，防止和恢复由内在因 素和危机环境造成的错误和灾难性故障，确保系统数据的可靠性，实现整个系统的稳定运行。 6.开放性原则：系统预留了南向、北向等多种对外数据通信接口，能向上级IT综合运维平台 提供所有监控数据、报警信息和展示页面，也可以从下级各类监控或管理系统中获取需要展 示和控制的数据，其中数据接口包括API接口、SNMP协议接口、OPC接口以及xmxxxxl接 口等相关的国际标准或行业标准。。 7.灵活性和可扩展性原则：系统的建设采用模块化结构，具有灵活的多级组网功能，模块化 结构有利于扩容与扩展，配置具备可伸缩及动态平滑扩展能力，通过系统框架和相应服务单 元的配置，适应监控范围和内容的变化，即可整合现有其他系统、扩建的新系统、集成新增 的第三方应用等，使得系统具有良好的可扩充性。 8.经济性原则：采用模块化设计，有良好的可扩展性和可伸缩性，系统的安装简单、省时、 安全、可靠，易学习、易管理维护，以获得良好的性能价格比，便于今后的扩展和分步实施，并充分考虑系统的运行成本，并使之达到最小化。
医学图像三维可视化原理
医学图像三维可视化原理 一．原理： 医学图像的三维可视化技术主要包括三维重建绘制的预处理技术及绘制技术。在对体数据进行绘制之前,要对图像数据进行改善像画质、分割标注、匹 配融合等预处理操作。 1.三维重建绘制的预处理技术及绘制技术： （1）改善图像画质改善图像画质主要使用四种技术:① 锐化技术,即突出图像上灰度突变的各类边缘信息,增大对比度,使图像轮廓更加清晰;②平滑技术,即抑制噪声而达到改善像质的措施;③复原技术,即根据引起图像质量下降的原因而采取的一种恢复图像本来面目的处理措施;④校正技术,即采用几何校正措施,去掉图像上的几何失真。通过以上技术可以去除图像上的畸变及噪声信息,使图像更加清晰,以便用目视准确判读和解释。 （2）分割标注分割标注是保证三维重建准确性的关键技术,分割效果直接影响三维重构的精确度[4]。图像分割的目标是将图像分解成若干有意义的子区域(或称对象)。标注则为了能够识别出各区域的解剖或生理意义。在医学图像领域,常常简单地将分割标注的过程称为分割。 （3）可简单的将医学图像分割分为两类:基于边界和基于区域。基于边界的分割寻找感兴趣的封闭区域;基于区域则是将体数据分为若干不重叠的区域,各区域部的体素相似性大于区域之间的体素相似性[5]。在三维领域,由于各向异性, 往往是两种方法混合使用,以达到最佳的精度和效率。医学图像分割的具体方法有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等。 2．医学体数据三维可视化方法通常根据绘制过程中数据描述方法的不同可分为
两大类:一类是通过几何单元拼接拟合物体表面而忽略材料的部信息来描述物体三维结构的,称为基于表面的三维面绘制方法(surfacefitting),又称为间接绘制方法;另一类是直接将体素投影到显示平面的方法,称为基于体数据的体绘制方法(directvolumerendering),又称为直接绘制方法。 （1）面绘制方法表面绘制是一种普遍应用的三维显示技术,其首先是从体数据中抽取一系列等值面（,是指在一个网格空间中由在某点上的采样值等于一定值的所有点组成的集合。）,并用多边形拟合近似后,再通过传统的图形学算法显示出来。由于表面可以简洁地反映复杂物体的三维结构,因此在医学图像中边界面轮廓是用于描述器官的最重要特征。 （2）体绘制方法(其原理实质是将离散的三维空间数据转换为离散二维数据，将离散的三维数据场转换为离散的二维数据点阵)体绘制方法以其在体数据处理及特征信息表现方面的优势,已得到研究者越来越多的重视,被越来越广泛地应用于医学领域。这类方法依据视觉成像原理,首先构造出理想化的物理模型,即将每个体素都看成是能够接受或者发出光线的粒子,然后依据光照模型及体素的介质属性分配一定的光强和不透明度,并沿着视线观察方向积分,最后在像平面上就形成了半透明的投影图像。投影法和光线跟踪法就是两种体绘制方法。
针对部分气象要素的气象预报三维辅助系统设计
针对部分气象要素的气象预报三维辅助系统设计 【摘要】随着三维可视化技术的日益成熟，该技术已被广泛应用于各行各业，但由于气象行业对数据的特殊应用方式等多种原因，致使气象数据及预报结果的显示目前仍主要以二维方式为主，兼顾极少部分的简单三维显示。针对上述情况，本文从实际应用出发，拟以可扩展的方式针对部分气象要素充分结合预报员的实际应用方式，建立气象预报三维辅助系统，实现基于真实高程或数字遥感影像的风场，温度场三维显示及云要素的三维显示。 【关键字】三维气象 The design of 3D weather forecast auxiliary system by part of meteorological elements [Abstract]With the 3D visualization technology is boomed, this technique has been widely used in all walks of life, But because of the special way of the meteorological data use, the mode of meteorological data and weather forecast result display is still mainly base on the technique of two-dimensional, and there is little of 3D mode. In view of the above situation, this article relies on the practical application, creates a 3D weather forecast auxiliary system by part of meteorological elements which can draw the wind field, temperature field and cloud by three-dimensional display based on the actual altitude or digital remote sensing images, and can be extended easily. [Key word]3D / three-dimensional meteorological weather 0引言 科学计算可视化技术凭借计算机的巨大处理能力及计算机图像、图形学基本算法以及可视化算法，把巨大数量的数据转换为静态或动态图像或图形呈现在人们的面前，并允许通过交互手段控制数据的抽取和画面的显示，使隐含于数据之中不可见的现象成为可见，为人们分析、理解数据、形成概念和找出规律提供了强有力的手段。 科学计算可视化将科学数据转变为图像，在气象方面的应用十分广泛和重要。借助人的形象视觉思维能力，帮助人们在杂乱无章的数据中发现其中的规律，为科学发现、工程开发等提供依据。数值天气预报产生的数据量越来越大，而预报人员希望快速、准确、逼真地可视化大规模数据，同时还要求交互地探索和分析。现有的可视化算法和软件系统从处理规模、计算速度等方面很难达到有效的处理大规模数据，因此，针对数值天气预报的科学计算可视化研究面临大规模数据带来的挑战。科学计算可视化的实质是运用计算机图形学和图像处理技术，将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图像，在屏幕上显示出来并进行交互
卫星云图的识别
卫星云图的识别 、卫星云图的分类 卫星云图可以根据卫星所接受的波长范围 分为三类： 1.红外图像（IR ）：波长区间10.5 至1 2.5um 2.可见光图像（VIS）：波长区间0.4 —1.1um 3.水汽图像（WV）：波长区间5.7 至7.1um 红外云图 红外云图的色调决定于物体的温度，反映了地面和云面的红外辐射或温度的分布。 浅色调表示红外辐射小，温度低；暗色调表示红外辐射大，温度高。所以云顶高度越高，其温度越低，云的色调越白。红外云图的优点是可区分不同层次的云。缺点是因为温度相近的关系，不能区分地面和低云。 可见光云图 可见光云图中亮度与星下底物表面的反照率相关很好。图像较黑的色调代表低的亮度（低的反射辐射强度）；较亮的色调代表高亮度。高反照率的云，云厚度大，云中水含量高，云滴的平均尺度小；低反照率的云，云厚度小，云中水含量低，云滴的平均尺度大。可见光云图的优点是分辨率高，可区分地面和低云，云的纹理清晰。缺点很明显，因为仅靠目标物反射，所以夜间资料不可用。
水汽云图 波长6-7um 附近是以水汽为吸收体的一个谱区。在强吸收带中，到达卫星的辐射主要来自对流层上部。水汽图像和红外图像一 样，把接收到的辐射转换为温度来显示。对流层上部高湿区显的亮（冷），低湿区显得暗（暖）。即使对流层上部很干燥，近地层大气仍然可能很湿。水汽云图优点是，可提供大气水平运动信息。缺点是其主要反映了400hPa-600hPa的水汽，对于其他吸收谱区无法显示。 二、云图识别判据： 在卫星云图上，云的识别可以根据以下六个判据：结构型式、范围大小、边界形状、色调、暗影和纹理。 1结构形式 在云图上，所谓结构型式是指目标物对光的不同强弱的反射或其辐射的发射所形成的不同明暗程度物象点的分布式样，这些物象点的分布可以是有组织的，也可以是散乱的，即表现为一定的结构型式。卫星云图上云的结构型式有带状、涡旋状、团状（块）、细胞状和波状等。 由云的结构型式有助于识别云的种类和云的形成过程，如：冬季洋面的开口细胞状云系，是由积云或浓积云组成，它是冷空气到达洋面受海面加热变性而形成的；大尺度的带状云系主要是由高层云和高
三维可视化综合运营管理方案
三维可视化综合运营管理方案 目录 综述 (2) 一、Howsky3D三维综合信息管理平台简介 (3) 1.1 Howsky3D平台简介 (3) 1.2 Howsky3D功能简介 (4) 1.2.1 城市和大楼三维地形地物表示 (4) 1.2.2 建筑物内部三维表示和属性信息表达 (5) 1.2.3 建筑物线框结构表达 (6) 1.2.4 设备在线管理与集成 (7) 1.2.5 与管理信息系统的对接 (8) 1.3 Howsky3D系统架构 (9) 二、三维建模与仿真表现 (11) 2.1 三维建模与虚拟现实仿真技术 (11) 2.3 虚拟现实技术在项目展示中的应用 (12) 三、三维可视化信息管理系统 (13) 3.1设备管理集成管理 (13) 3.1.1 安全防范系统集成 (13) 3.1.2 智能楼宇系统集成 (14) 3.1.3 消防系统集成 (17) 3.2 物业管理 (17) 3.2.1 物业管理的需求 (17) 3.2.1 物业管理功能模块 (19) 3.3 固定资产管理 (21) 3.3.1 总体思路 (21) 3.3.2 系统功能 (22)
综述 浩天三维公司提供的“Howsky3D三维综合信息管理平台”是一个贯穿整个项目生命周期的三维可视化的信息管理平台，它始于项目的规划论证阶段，在设计、建设、运营期间对建筑物及其相关设备信息进行数据管理，从而在业界率先提出了“三维面向对象的建筑物数据管理”概念。Howsky3D三维综合信息管理平台是一个完全三维表现的可视化管理平台，该平台借鉴并融合了GIS和CAD两种系统，采用了独特的数据结构和表现方式，可用点、线框、实体三种模式表达建筑物内外部结构并进行分拆与组合，方便与管理信息系统集成，弥补了传统三维仿真技术在对象管理、属性管理以及信息查询方面的不足，具有实施快速、成本低廉、功能丰富、仿真度高、应用广泛等特点。平台能与后台大型关系数据库和管理信息系统对接，具有极为强大的信息管理、数据查询和三维表现能力。 该平台首先采用了三维虚拟现实系统的表现形式，可以满足大楼进行精美的三维展示和营销的需求，可以进行项目的规划和论证，可以在项目的论证、设计、建造、销售阶段进行充分的展示； 该平台其次可以采用线框方式表现建筑物的内部结构及其属性信息，因此可以进行物业管理、固定资产管理和楼宇经济管理，非常直观地表达当前大楼入住企业和居民的管理、经营、物业、税收、人口、固定资产等状态，从而为领导决策提供依据； 该平台最后还可以动态地显示设备及其状态信息，集成安全防范、智能楼宇自控、消防等系统，对设备进行在线管理和查询。如果出现报警，系统自动进行切换和联动，直观显示报警地点的三维空间信息并联动弹出相关视频，是理想的三维综合信息管理一体化解决方案。
DICOM医学图像三维可视化系统的研究
ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化系统的研究 Research on 3-D Visualization System for DICOM Medical Image 骆建珍 林财兴 孟令旗 杨安荣 （上海大学机电工程与自动化学院，上海 ２０００７２） 摘 要：医学图像三维可视化是当前科学计算可视化应用的重点。通过对ＤＩＣＯＭ图像的结构、解析方法和三维可视化技术的探讨以及对系统结构和各模块功能的研究，开发了ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化系统。研究表明，该系统能有效地实现ＤＩＣＯＭ医学图像三维可视化，为医务人员提供更为直观逼真立体图像，具有广泛的临床应用价值。 关键词：ＤＩＣＯＭ 可视化 ＶＴＫ 体绘制 面绘制 Ａｂｓｔｒａｃｔ： ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｉｓ ａ ｍａｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｄｅｖｅｌｏｐ ａ ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＤＩＣＯＭ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｖｉａ ｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ＤＩＣＯＭ ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ ａｎｄｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｈｏｗｓ， ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ３－Ｄ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ． Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍｐｒｏｖｉｄｅｓ ｍｏｒｅ ｉｎｔｕｉｔｉｏｎｉｓｔｉｃ ａｎｄ ｖｉｖｉｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ， ａｎｄ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｎ ｃｌｉｎｉｃａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＤＩＣＯＭ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ＶＴＫ ｖｏｌｕｍｅ ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ ｓｕｒｆａｃｅ ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ ０ 引 言 医学图像三维可视化是可视化技术在医学领域的一个重要应用，是当前医学图像处理的研究热点。它利用计算机将二维图像 序列重建三维图像模型，弥补医学成像设备在成像上的不足，为 医生提供直观、逼真、具有真实感的三维医学图像，有效地提高 了诊断效率。ＤＩＣＯＭ（ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｍｅｄｉｃｉｎｅ）是医学数字成像和通信的国际标准，是目前国 际上唯一为广大医疗影像设备厂家所严格遵守的规范。如何用 现有的先进图像处理软件（ＶＴＫ）和硬件设备将ＤＩＣＯＭ医学图 像三维可视化成了人们普遍关注的问题。因此，研究ＤＩＣＯＭ医 学图像的三维可视化无论在临床应用方面还是在理论研究方面， 都具有重大的意义。 １ ＤＩＣＯＭ的概念 ＤＩＣＯＭ是由美国放射学院（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ， ＡＣＲ）和国家电气制造商协会（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒ－ ｅｒｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＮＥＭＡ）共同制定的，它包括医学的数字成 像和通信两个方面。该标准的制定有效地解决了各种不同的成 作者简介：骆建珍 硕士研究生。主要研究领域为医学图像处理。 林财兴 博士生导师，教授。主要研究领域为ＣＩＭＳ。 孟令旗 硕士研究生。主要研究领域为医学图像处理。 杨安荣 博士研究生。主要研究领域为医学图像处理。像设备之间交换图像的障碍，促进了数字图像设备的网络化和医学影像技术的发展。 ＤＩＣＯＭ文件一般由１个ＤＩＣＯＭ文件头和１个ＤＩＣＯＭ数据集合组成。ＤＩＣＯＭ文件头（ＤＩＣＯＭ ｆｉｌｅ ｍｅｔａ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）包含了标识数据集合的相关信息。每个ＤＩＣＯＭ文件都必须包括该文件头。文件头的最开始是文件前言，它由１２８个００Ｈ字节组成；接下来是ＤＩＣＯＭ前缀，它是一个长度为４字节的字符串“ＤＩＣＭ”，可以根据该值来判断一个文件是不是ＤＩＣＯＭ文件。文件头中还包括其他一些非常有用的信息，如文件的传输格式、生成该文件的应用程序等等。 ＤＩＣＯＭ文件主要组成部分就是数据集合。这不仅包括医学图像，还包括许多和医学图像相关的信息，如病人姓名、图像大小等。在ＤＩＣＯＭ文件中最基本的单元就是数据元素（ｄａｔａ－ｅｌｅｍｅｎｔ），ＤＩＣＯＭ数据集合就是由ＤＩＣＯＭ数据元素按照一定的顺序排列组成的。 ＤＩＣＯＭ数据元素主要由４个部分组成——标签、ＶＲ（ｖａｌｕｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，数据描述）、数据长度和数据域。标签是