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精细的海底地形模型在海底板块构造运动、水下载体航行保障、海洋资源勘探等方面具有重要作用。回顾国内外海底地形探测技术和模型构建的发展,讨论当前全球海底地形精细建模的研究现状和面临的主要挑战,总结今后全球海底地形精细建模的发展趋势,认为基于卫星测高技术的海洋重力场反演仍是未来全球海底地形精细建模的主要技术手段,并且新体制测高卫星如双星跟飞测高和SWOT(surface water ocean topography)二维海面高测量任务将为进一步提升海洋重力场以及海底地形模型精度提供数据源,结合地形复杂度优化海底地形反演理论方法有望带来理论创新,探索人工智能技术用于海底地形精细建模值得关注。 相似文献
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2016年11月及2017年2月,在南黄海废黄河口近岸海域投放海底三脚架进行全潮座底观测,获得了大、中、小潮期间的水位、近底部流速和悬沙浓度数据。分析结果表明,研究区海域潮流显著地受沿岸地形影响,流向与岸线大致平行,落潮流流向以NNW向为主,涨潮流流向以SSE向为主,具有往复流性质;落潮历时长于涨潮历时。研究区是南黄海近岸海域的高悬沙浓度中心之一,底部悬沙浓度通常都维持在500mg/L以上,高悬沙浓度出现的时刻略滞后于涨、落急时刻;大风浪可以导致悬沙浓度急剧升高,对悬沙浓度的影响在短时间尺度内可显著超过潮汐作用。研究发现,该海域的悬沙浓度变化可以通过将一个完整潮周期划分为4个时段:涨潮前期(加速)、后期(减速)和落潮前期(加速)、后期(减速)来讨论。在中潮落潮期间、小潮涨潮后期及落潮前期,悬沙浓度与潮流流速呈显著正相关关系,表明在此阶段悬沙浓度的变化主要受再悬浮作用控制;其他阶段,悬沙浓度与流速的正相关性不显著,悬沙浓度的变化可能与平流输运作用有关。悬沙在大潮期间向东净输运,在中潮期间向西南净输运,在小潮期间向东南净输运。总体上看,废黄河口海域沉积物以向南输运为主,表明这里是江苏中部海岸的重要物源。 相似文献
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对马尼拉俯冲带中段高精度地形数据编辑后绘制成图,联合之前所获取的地震剖面数据,对俯冲带增生楔的精细构造地貌特征及发育模式进行了深入探讨.在增生楔下构造区发现了大量狭长的微型圈闭盆地,经过对其平面断裂特点与深部应力状态的分析,发现增生楔从俯冲前缘到脊顶区其构造特点的转变对应着微型圈闭盆地4个完整的发育阶段,即初期的加积断裂阶段、中期的圈闭成盆阶段、后期的挤压消亡阶段乃至最终的隆升推覆阶段,揭示出一种新型的俯冲带增生楔发育模式,并推断其本质是深部板片俯冲活动所产生的压应力在海底面的表现. 相似文献
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一种基于格网的快速等值线充填算法 总被引：16，自引：0，他引：16
本文提出一种基于格网的等值线跟踪,适用于任意边界分割的快速充填算法,实现充填的 量化效果。根据边界线与非封闭等值线间的关系,建立等值线间的拓扑关系,并以树结构方式存储,以准确快速地实现边界线、非封闭等值线之间的封闭和封闭等值线间的嵌套。该算法已成功应用于海量多波束地形数据的成图,克服了常用多波束后处理成图软件栅格充与等值线之间的失配。 相似文献
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基于自适应增强算法（AdaBoost）结合极限学习机（ELM）,通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。 相似文献
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MF多源测深数据融合方法及大洋水深模型构建 总被引：1，自引：1，他引：0
针对全球深海测深数据来源复杂、精度差异大、难以融合构建高精度数字水深模型（digital bathymetric model，DBM）的问题，提出一种适用于深水区多源水深数据融合的MF法（merge-fusion），并将其应用到马里亚纳海沟"挑战者深渊"的DBM构建中。该方法通过"合并-融合"的技术路线，将多波束、单波束、电子海图数据与通用全球海洋地形数据（general bathymetric chart of the oceans，GEBCO）有机地融合在一起，在保留高分辨率地形细节特征的同时，合理填补了数据空白区。使用该方法构建"挑战者深渊"高精度DBM并与GEBCO数据进行对比，结果表明，该方法融合的DBM能更好地反映精细的地形特征信息，具有重要的实际应用价值。 相似文献
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快速的地面沉降是一种地质灾害,它关系到社会的可持续发展,甚至威胁人类的生命财产安全。InSAR技术可以获取地表长时间、大范围的形变数据,可用于分析潜在的地面沉降问题,为预防地质灾害提供了一种可靠手段。如何基于InSAR数据对地面沉降进行预测,一直是研究人员关注的重点方向和难题。为此,本文在前人对地面沉降预测研究的基础上,提出了一种将差分移动平均自回归(ARIMA)模型与深度学习中的长短期记忆单元(LSTM)模型相结合的地面沉降预测方法,即利用InSAR得到的形变量数据与ARIMA模型预测结果作差,然后利用LSTM对该差值进行训练与预测。以杭州湾2017—2019年InSAR监测数据为例验证了该方法,结果表明,与传统的单一预测算法相比,本文方法的均方根误差至少减小了2.23 mm,平均绝对误差至少减小了0.98 mm,平均预测精度至少提升了15.19%,验证结果证实了本文方法的可行性,为地面沉降预警工作提供了新的思路和方法。 相似文献
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30a来伶仃洋海岸线变迁及海底冲淤变化 总被引：2，自引：0，他引：2
采用Kriging网格化等方法,构建了伶仃洋1990年和2008年2期海底地形四维时空模型,结合210Pb测年,分虎门区、淇澳岛区、伶仃洋浅滩区、伶仃航道区和铜鼓航道周边区等5个亚区定量分析了1975年以来伶仃洋海岸线变迁和海底冲淤时空变化。30a来,全区陆地面积增加216.0km2,水域面积减少84.6km2,滩涂面积减少131.4km2,水域容积减少19 783.7×104 m3,年均淤积量达到477.4×104 m3,河口整体处于不断淤浅萎缩中。5个亚区的年冲淤量分别为-236.6×104,135.3×104,663.7×104,-452.7×104和367.7×104 m3;平均冲淤速率分别为-4.46,0.93,1.27,-5.49和2.93cm/a。虎门区和伶仃航道区总体水深加深,其他区域水深变浅,铜鼓航道周边淤积最为严重。虎门区水深加深主因是自然冲刷和人工采砂,伶仃航道水深加深是人工清淤的结果,铜鼓航道为新开挖的人工航道。受人工疏浚抛泥影响,各航道两侧水深明显变浅,其他区域水深变化系三角洲自然演变结果。随着伶仃洋两岸经济的迅猛发展,人类活动已成为该区海底地形地貌演变的重要因素。 相似文献