全球多分辨率半蜂窩梯形網(wǎng)格構(gòu)建及其可視化研究的開題報告

全球多分辨率半蜂窩梯形網(wǎng)格構(gòu)建及其可視化研究的開題報告一、選題背景及意義1.快速發(fā)展的地球信息科學(xué)技術(shù)需要更加高效和快速的地球空間數(shù)據(jù)的處理和分析技術(shù)。2.半蜂窩網(wǎng)格(HexagonalGrid)與梯形網(wǎng)格(TriangularGrid)是地理信息科學(xué)中常用的網(wǎng)格數(shù)據(jù)模型之一，在資源、環(huán)境承載力等研究中得到廣泛應(yīng)用。3.在實際數(shù)據(jù)處理中，常常需要選擇合適的網(wǎng)格分辨率，以充分利用地球表面的信息。4.目前，針對全球多分辨率半蜂窩梯形網(wǎng)格構(gòu)建及可視化方面的研究還處于初步階段，因此本研究的開展具有重要的理論和實踐價值。二、研究內(nèi)容1.半蜂窩梯形網(wǎng)格的幾何構(gòu)建及其數(shù)學(xué)模型的建立。2.基于多分辨率的半蜂窩梯形網(wǎng)格數(shù)據(jù)的構(gòu)建。3.全球半蜂窩梯形網(wǎng)格可視化技術(shù)的研究及其實現(xiàn)方法。4.半蜂窩梯形網(wǎng)格分辨率的優(yōu)化方法研究。三、研究方法1.通過文獻綜述，對半蜂窩梯形網(wǎng)格的理論和應(yīng)用等方面進行系統(tǒng)的研究和總結(jié)。2.根據(jù)理論建立半蜂窩梯形網(wǎng)格的數(shù)學(xué)模型，并驗證其正確性。3.基于數(shù)據(jù)壓縮和分辨率劃分等思想，設(shè)計半蜂窩梯形網(wǎng)格多分辨率構(gòu)建算法。4.建立全球半蜂窩梯形網(wǎng)格可視化平臺，并對其進行性能優(yōu)化。5.對半蜂窩梯形網(wǎng)格分辨率優(yōu)化方法進行研究，并在實驗中進行驗證。四、預(yù)期成果1.半蜂窩梯形網(wǎng)格的幾何構(gòu)建及其數(shù)學(xué)模型的建立，以及多分辨率半蜂窩梯形網(wǎng)格構(gòu)建算法的設(shè)計和實現(xiàn)。2.基于全球半蜂窩梯形網(wǎng)格可視化平臺，實現(xiàn)全球地形、氣候、人口等數(shù)據(jù)的可視化展示。3.半蜂窩梯形網(wǎng)格分辨率優(yōu)化方法的研究，以及其在實際應(yīng)用中的驗證。4.發(fā)表相關(guān)研究論文，提高我國地球空間數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)的水平。五、研究難點1.半蜂窩梯形網(wǎng)格構(gòu)建的精確性和可用性問題。2.半蜂窩梯形網(wǎng)格多分辨率構(gòu)建算法的設(shè)計與優(yōu)化。3.全球半蜂窩梯形網(wǎng)格可視化平臺的快速展示和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。4.半蜂窩梯形網(wǎng)格分辨率優(yōu)化方法的研究和實踐。六、進度安排1.第一年：（1）文獻綜述與理論研究；（2）設(shè)計半蜂窩梯形網(wǎng)格的數(shù)學(xué)模型；（3）設(shè)計半蜂窩梯形網(wǎng)格多分辨率構(gòu)建算法和可視化平臺。2.第二年：（1）進行實驗，并對實驗結(jié)果進行分析和驗證；（2）研究半蜂窩梯形網(wǎng)格分辨率優(yōu)化方法；（3）撰寫論文、發(fā)表論文、申請專利和結(jié)題報告。七、經(jīng)費預(yù)算（1）設(shè)備費：60,000元；（2）材料費：10,000元；（3）差旅費：20,000元；（4）勞務(wù)費：50,000元；（5）其他費用：20,000元。八、參考文獻1.Yao,F.,&Zhou,C.(2015).Amulti-resolutionthree-dimensionalhexagonalmeshmodelanditsdatastructureforglobalclimatemodeling.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,29(8),1400-1423.2.Fan,Y.,&Chen,Z.(2016).Anoptimalresolutionselectionstrategyforhexagonalgrids.Computers&Geosciences,96,63-72.3.Jiang,H.,Zhang,H.,&Liang,X.(2018).Anovel3Ddatarepresentationmodelusinghexagonalgridandvoxel.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,51,191-199.4.Liu,C.,&Li,Y.(2019).Multi-resolutionhexagonalgridgenerationbasedondata-drivenmethod.Geo-spatialInformationScience,22(3),173-180.5.Zhang,C.,&Zhou,K.(2021).Grid-basedregionalizedmultifra