33、网络上3D模型的保真度感知

网络上3D模型的保真度感知

1. 引言

文化遗产文物作为连接人们与其社会传统和历史的桥梁,承载着重要的文化和教育价值。然而,这些文物的保护面临诸多挑战,如全球变暖、战争和冲突可能导致的潜在破坏或损害,以及日常使用中的退化。此外,文物一次只能出现在一个地方,而且由于博物馆物理空间有限,许多文物无法展出。数字领域提供了捕捉和再现这些文物形态和质感的机会,并通过允许人们在多个平台(移动设备、平板电脑和个人电脑)和网络制度上访问和互动,克服了前述限制。

通过两个实验,我们研究了用户对网络浏览器中3D模型保真度(即分辨率)的主观感知,以发现可感知的分辨率阈值。这有助于我们创建合理的图形复杂度模型,这些模型可以在最广泛的终端设备上获取。它还使我们能够设计系统,通过根据用户感知、模型特性和数字基础设施调整其行为,有效地优化用户体验。

2. 数字文物与虚拟博物馆

根据Shweibenz [2],虚拟博物馆是一个逻辑上相关的数字对象集合,这些对象由多种媒介组成。它有助于超越传统与游客沟通和互动的方法,对他们的需求和兴趣具有灵活性,并且可以遍布世界各地。从某种意义上说,虚拟博物馆是一个“没有围墙的博物馆”。

传统上,数字虚拟博物馆以多媒体形式在网页上展示文化遗产文物,例如音频解说、教育视频和图片。与传统媒体相比,三维模型提供了更交互式和更丰富的用户体验。过去,数字化需要专业的设备和专业知识,但现在就像使用普通手机、相机和免费软件一样简单。数字文物、雕塑和建筑通过像摄影测量法、3D扫描仪和地形测量技术等技巧被捕捉和数字化重建。借助像Sketchfab这样的3D在线社交存储库,比过去更容易托管这些文物并在网络上更广泛地传播它们,从而使得它们对于任何网络用户或观

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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