In each step of geological modeling, errors have an impact on measurements and workflow processes and, so, have consequences that challenge accurate three-dimensional geological modeling. In the context of classical error theory, for now, only spatial positional error is considered, acknowledging that temporal, attribute, and ontological errors—and many others—are part of the complete error budget. Existing methods usually assumed that a single error distribution (Gaussian) exists across all kinds of spatial data. Yet, across, and even within, different kinds of raw data (such as borehole logs, user-defined geological sections, and geological maps), different types of positional error distributions may exist. Most statistical methods make a priori assumptions about error distributions that impact their explanatory power. Consequently, analyzing errors in multi-source and conflated data for geological modeling remains a grand challenge in geological modeling. In this study, a novel approach is presented regarding the analysis of one-dimensional multiple errors in the raw data used for model geological structures. The analysis is based on the relationship between spatial error distributions and different geological attributes. By assuming that the contact points of a geological subsurface are decided by the geological attributes related to both sides of the subsurface, this assumption means that the spatial error of geological contacts can be transferred into specific probabilities of all the related geological attributes at each three-dimensional point, which is termed the “geological attribute probability”. Both a normal distribution and a continuous uniform distribution were transferred into geological attribute probabilities, allowing different kinds of spatial error distributions to be summed directly after the transformation. On cross-points with multiple raw data with errors that follow different kinds of distributions, an entropy-based weight was given to each type of data to calculate the final probabilities. The weighting value at each point in space is decided by the related geological attribute probabilities. In a test application that accounted for the best estimates of geological contacts, the experimental results showed the following: (1) for line segments, the band shape of geological attribute probabilities matched that of existing error models; and (2) the geological attribute probabilities directly show the error distribution and are an effective way of describing multiple error distributions among the input data.
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主要介绍了图形输入过程中引起误差的原因,误差校正的原理及一和的误差校正方法,特别是在ＭＡＰＧＩＳ中应用的分块误差校正方法,实践表明效果很好,最后还简要地介绍了图形工的介。 相似文献
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由于图形经过扫描输入或数字化输入后,必然存在着变形或畸变.出现变形的图形,必须经过误差校正,清除输入图形的变形,才能使之满足实际要求.使用“化整为零,化零为整”的方法形成误差校正控制点文件及采集控制点数据,可以最大限度地取得较多的控制点,从而可以有效地提高机助制图的精度. 相似文献
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基于地球化学背景的多图幅系统误差校正——以区域地球化学调查数据Au元素为例 总被引：1，自引：0，他引：1
针对区域地球化学图件中出现的含量等值线环绕子区边界现象,以Au的多个图幅拼接为例,使用了分幅标准化法、衬度返回法及定和化法3种方法对地质大调查以来新方法获得的某成矿带区域地球化学数据进行系统误差校正,校正后编制地球化学等量线图显示,所采用的3种校正方法对于研究区数据存在的系统误差都不能达到较好的调平效果。针对研究区数据特点,尝试在分幅标准化法和衬度返回法基础上提出基于地球化学背景的误差校正方法,进一步对4种方法校正后数据参数特征及编制地球化学等量线图进行对比。基于地球化学背景的误差校正方法对研究区达到了较好的数据校正效果,并对校正前后数据进行相关对比和检验,满足化探数据中存在的系统误差属于线性误差这一基本假设,在实际应用中,可供地球化学数据系统误差校正灵活地使用,以取得更好的应用效果。 相似文献
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由产形经过扫描输入或数字化输入后，必然存在着变形或畸变。出现变形的图形，必须经过误差校正，清除输入图形的变形，才能使之满足实际要求。使用“化整为零，化零为整”的方法形成误差校正控制点文件及采集控制点数据，可以最大限度地取得较多的控制点，从而可以有效地提高机助制图的精度。 相似文献
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Gao Honglin 《第四纪研究》2012,32(3)
除了样品因素外,第四纪地质样品40Ar/39Ar测年的关键在于测试和年龄计算中的误差控制.信号强度(随测量时刻)的拟合值可以采用最小二乘法进行直线或二次多项式拟合计算,但拟合值的误差不能通过拟合方程系数的误差进行计算,而应选择合适的计算方法以便获得与实测值误差相协调的拟合值误差.减小质量歧视系数D的相对误差并控制36Ar的原始误差,才能有效的降低质量歧视校正带给36Ar的相对误差.40Arrad的相对误差来源于40Ar测量值的相对误差、36Ar测量值的相对误差、36ArCa的相对误差、吸附大气氩36Arair的相对误差以及样品经反应堆辐照后产生的39Arx的相对误差等.当样品极年轻且含有较多吸附大气氩时,40Arrad的相对误差就会变大;当样品极年轻且受到过度辐照时,39Ark的相对误差对40Arrad相对误差的贡献也会增大;当反应堆中热中子比例较高且样品辐照过程中没有Cd屏蔽时,校正系数α的相对误差对其贡献也不可忽略.当标样年龄小于100Ma时,J值相对误差等于标样测量值Rs的相对误差平方、衰变常数相对误差平方及标样年龄相对误差平方加和的平方根.当标样年龄大于100Ma对,衰变常数相对误差平方及标样年龄相对误差平方将被不同程度的放大(1倍多到几倍)后传递到J值相对误差中,从而增大了这两个来源的误差对J值相对误差的影响. 相似文献
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论述了MAPGIS地理信息系统在地质勘查综合空间数据库中应用,包括对其中的数据采集、建立拓扑、误差校正、图影变换等操作作了具体说明。同时对建立地质勘查空间数据库的基本方法和流程进行了总结。 相似文献
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基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求. 相似文献
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非标准分幅影像是指标准5万地形图、20万地质矿产图等裁切下来的局部图形。我部拥有大量此类资料,包括纸质和电子版的。用传统方法校正此类图像存在工作效率低、校正误差大等问题,本文探索一种简便、快捷、精准的校正方法。 相似文献
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全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球变化与水循环研究的重要数据源之一.对比分析了1979—2012年间GLDAS多套降水数据与中国地面观测逐月降水数据所反映的中国降水趋势变化空间特征,采用相关系数、平均偏差、相对绝对误差和均方根误差4个指标,从时间变化和空间分布特征两个方面,对GLDAS降水数据在中国区域的数据质量进行了系统评估.结果表明:GLDAS-1的几套数据在时间上具有明显不连续性,1996年数据质量严重异常,2000年数据质量也较差,而且,不论是GLDAS-1数据,还是GLDAS-2数据,都存在前期(1979—1995年)与实测数据吻合度高于后期(1997年以后)的现象;GLDAS数据在中国东部湿润区的质量高于在西部干旱区;从相关性与误差指标来看,GLDAS-1数据质量略优于GLDAS-2(主要体现在1995年以前时段),但是GLDAS-2在数据一致性、数据质量季节稳定性及对趋势性描述能力方面则明显优于GLDAS-1数据. 相似文献
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高密度电法视电阻率数据预处理算法 总被引：5，自引：1，他引：5
高密度电法通过电极供电、测量电流和电压,采集视电阻率数据。在采集数据过程中,由于某些操作或仪器原因,往往使数据中包含人为错误,或外界干扰产生的量值较大的“过失误差”以及不可避免的带随机性质且量值较小的“偶然误差”。数据预处理的任务就是,限制“过失误差”和压制“偶然误差”对反演结果的影响。这里分析了误差产生的原因及电阻率数据处理的特点,比较人工处理与计算机程序处理的差异,根据几种算法编写出不同的数据处理程序,对算例进行误差限制处理,并对处理结果进行了分析对比研究。 相似文献
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降雨预报信息作为洪水预报模型的输入,该信息的准确性直接影响洪水预报模型输出的准确性.为探究模型输入(降雨预报)误差与输出(洪水预报)误差之间的关系,以英那河流域为例,分析了不同雨量等级下,预报模型的输入误差与输出误差的分布规律,并定性分析了两种误差的相关关系.结果表明,降雨量等级若为无雨及小雨时,两种误差不相关;若为中... 相似文献
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地球化学数据的定和化及其在系统误差校正中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
地球化学数据间的系统误差,既影响了图幅的拼接,又因破坏了多元总体的相关结构而干扰到地球化学数据的统计分析。针对这一问题,这里分析了地球化学数据的定和特点,探讨了系统误差校正的定和化处理方法。同时,结合实例说明了该方法的实际应用效果,并验证了定和化方法的有效性。 相似文献
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Hou Weisheng Cui Chanjie Yang Liang Yang Qiaochu Clarke Keith 《Mathematical Geosciences》2019,51(1):29-51
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In order to study the scale error of low resolution meteorological satellite cloud detection and its impact on the calculation of downlink radiation, cloud detection using high resolution stationary satellite GF-4 data and error analysis were carried out. Firstly, the cloud detection of GF-4 data is carried out by using visible channel threshold method and time series method, and the error of cloud detection results of Himawari-8 and FY-2 (FY-2G, FY-2E) is analyzed based on the results of GF-4 cloud detection.In the study area, FY-2G, FY-2E and Himawari-8 cloud images could distinguish the clouds and clear sky. The main reason for the error was the scale effect produced by different spatial resolution satellites(the differences caused by cloud detection algorithms are not discussed here).Most of the errors occurred in the areas of thin clouds and broken clouds.High resolution data could detect broken clouds, while low resolution data lead to false and missed detection. On this basis, the error of remote sensing calculation of short wave radiation was analyzed,and it was found that the error of the actual cloud amount in the pixel would bring significant error to the estimation of the downward radiation.The relative error of the instantaneous downward radiation in the selected test area was -173.52%, and the maximum relative error of shortwave radiation was -20.20%.The results show that the high resolution stationary satellite data can significantly improve the estimation accuracy of the downlink shortwave radiation in the regions with more broken clouds. 相似文献
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利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4cm、20cm和100cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评价了集合大小、同化周期、模型误差、背景场误差以及观测误差对同化系统性能的影响。结果表明:①增加集合数目可以减小土壤水分同化系统的误差,但同时又降低了运行效率;②对于集合卡尔曼滤波,初始场的估计是否准确对同化系统性能影响不大;③模型误差和观测误差的准确估计可以提高土壤水分的估计精度;④利用数据同化的方法对土壤水分的估计有显著提高。 相似文献
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