انظر أيضًا مقالات أخرى في سلسلة "كيفية التصور وتحريك النماذج (الجيوفيزيائية)":
يسمح لك التصور المرئي بفهم جوهر العمل والنتائج التي تم الحصول عليها بسرعة ، ولكنه يحدث لسوء الفهم. كيف تظهر النتائج بشكل لا لبس فيه ، علاوة على ذلك ، تجنب كومة من الصيغ المؤكدة والروابط لأعمال أخرى - بحيث يكون كل شيء واضحًا بصريًا (بالمعنى الجيد للكلمة)؟
توضح الصورة أعلاه نتائج تحسين بيانات الجاذبية لـ GGMplus Free-Air Gravity Anomaly 200m باستخدام الإغاثة SRTM 30m باستخدام تقنية نقل مكونات الطيف المكاني.
صياغة المشكلة
ضع في اعتبارك مهمة تحسين جودة البيانات المصدر - يمكن أن يكون هذا إما مشروعًا منفصلاً أو جزءًا من مشروع أكبر. على سبيل المثال ، للحصول على نماذج جيولوجية ثلاثية الأبعاد مفصلة في المقالات السابقة في السلسلة ، تم استخدام بيانات تفصيلية عن الحصى والتضاريس التي تم الحصول عليها بهذه الطريقة.
, , - (super-resolution), . — , .
— , " -0.98, ". , , , - … , () , . ? , … ! , , , , , , . , , . , .
Python 3 GitHub, .
matplotlib :
, , . ? … . . 3D ParaView ( matplotlib 3D , ):
, , . " -0.98" matplotlib:
, -1 , , . , , — ( ). — 3D , .
3D , .
Python 3 source code (Jupyter notebook)
قم ببناء جاذبية فائقة الدقة من GGMplus Free-Air Gravity Anomaly (200 م) المحسنة بطبوغرافيا SRTM (30 م) وهي مقالة أكثر تقنية باللغة الإنجليزية على LinkedIn.