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章斯腾  陆欣  陆瑶  程亮  李满春  杨康 《遥感学报》2021,25(10):2142-2152
河流网络是地表水循环的重要组成部分,如何实现河流网络动态监测已成为河流遥感研究的热点。近年来,以PlanetScope为代表的CubeSat小卫星已具备了米级空间分辨率、1 d重访周期的优势,这为河流网络高时空分辨率动态监测提供了可能。本文以青藏高原长江源区的通天河流域(227 km2)为研究区,选取2017-05—2017-10 5期3 m空间分辨率CubeSat遥感影像,增强河流横纵剖面特征自动化提取了河流网络,研究了通天河流域河流网络动态变化,对比分析了3 m CubeSat与30 m Landsat 8、10 m Sentinel-2所提取的河流网络,以及5种现有水体数据集(GRWL,GSW,FROM-GLC 2017,OpenStreetMap,HydroSHEDS)。研究结果表明:(1)研究区内河流网络5月水系密度较低(0.38 km-1),7—8月河流网络进入丰水期,水系密度显著增加至0.61 km-1,9月河流网络进入平水期,水系密度趋于平稳(0.53 km-1),随后迅速退化并于10月开始冻结,水系密度迅速降低至0.37 km-1;(2)采用高空间分辨率CubeSat所提取的河流网络能够识别更多细小河流(河宽3—30 m),CubeSat所提取的河流总长分别为Landsat 8、Sentinel-2所提取河流总长的1.6倍和1.3倍;(3)CubeSat所提取的河流网络水系密度高于现有水体数据集(2.9—12.4倍),弥补了现有水体数据集无法反映细小河流的不足。  相似文献   
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943.
收集了AO0235+164天体射电4.8GHz和14.5GHz波段的光变测量数据,并获得了长期的光变曲线,从光变曲线可以看出其活动是非常剧烈的。利用Jurkevieh方法和自相关函数方法分别对AO0235+164射电波段宽带谱指数进行周期性分析,并对流量和谱指数进行相关性分析,研究结果表明:(1)AO0235+164天体射电波段4.8GHz-14.5GHz对应的宽带谱指数,可能存在5.30年的光变周期,与Liu等人用功率谱法在射电波段发现其流量密度可能存在5.59±0.47年的光变周期基本吻合;(2)宽带谱指数与流量密度之间存在相关性。  相似文献   
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利用常熟地震台同场地观测的洞体应变仪、体应变仪、水管倾斜仪、垂直摆倾斜仪记录数据,采用小波变换与功率谱密度估计方法,检测2011年3月11日日本9.0级大地震激发的地球自由振荡信号,其中检测到47个球型基频振型(0S30S49)、15个环型基频振型(0T5—0T25)以及部分球型谐频振型,与地球初步参考模型(PREM)理论频率值基本符合,表明检测结果较好。对比结果显示:水管倾斜仪检测球型振荡振型能力最强,垂直摆倾斜仪检测环型振荡振型能力最强;体应变仪可检测到清晰的环型基频振型,且信噪比较高;倾斜仪对自由振荡信号的检测能力优于应变仪。  相似文献   
948.
全井眼微电阻率成像(Fullbore Formation Micro Imager,FMI)技术广泛应用于强非均质性的碳酸盐岩储层测并精细解释.然而,由于各极板间间隙的影响,FMI无法测量360°全井壁地层电阻率信息,这使得FMI图像出现空白条带,严重影响了图像视觉和测井解释进程.为获取全井壁的电阻率信息,必须有效的填充空白条带.本文在探讨现有的电成像图像空白条带填充方法基础上,提出了一种基于卷积神经网络的电成像图像空白条带填充方法.与常用的Criminisi插值法对比填充效果显示:该方法完全适用于各种特征的电成像图像空白条带填充,延续了所有待填充边缘的暗色条带和亮色背景,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性高达0.9581.Criminisi插值法在复杂区域电成像图像的填充结果连通性较差且存在干扰区域,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性仅为0.5924.本文提出的方法具有处理速度快、干扰区域少、连通性强、相关性高的特点,能够满足电成像空白条带成规模填充的实际应用需求,还可为测量极板间的测量缺失带信息处理提供参考手段.  相似文献   
949.
Recently, some scholars have proposed that the South China Block (SCB) was controlled by a compressive tectonic regime in the middle–late Early Cretaceous, challenging the belief that the SCB was under an extensional setting during the Cretaceous. The Early Cretaceous tectonic setting constraint in the SCB can offer vital insight to clarify the Mesozoic subduction history of the Paleo-Pacific. Therefore, to determine the SCB tectonic regime during the Early Cretaceous, this study investigated sedimentary rocks from the Lower Cretaceous Heshui Formation in the Xingning Basin, a foreland basin located in the southeastern SCB. Provenance analysis was performed using sandstone modal analysis, sandstone geochemical characteristics, and detrital zircon geochronology. Based on the results, we discussed basin sediment sources and the SCB tectonic regime during the Early Cretaceous. The results showed that the maximum Heshui Formation depositional age was 103 Ma ± 1.6 Ma in the Early Cretaceous Albian. Detrital framework modes and geochemical characteristics of sandstone indicated that Heshui Formation's source rocks were granites and sedimentary rocks. The detrital zircon U–Pb ages could be classified into two major and four subordinate age populations. The Wuyi Terrane to the north and southeast coastal regions to the east were the primary potential Heshui Formation source areas. However, the lower and upper sandstones are different in the peak ages, ~437 and ~146 to 104 Ma, respectively, indicating that the major source area shifted from the Wuyi Terrane to the southeastern coastal regions during the late Early Cretaceous. The sandstone modal analysis results indicated that the source area comprised mainly collisional–orogenic material. The SCB was under a compressive tectonic regime during the late Early Cretaceous and this compression action continued until at least 103 Ma ± 1.6 Ma.  相似文献   
950.
针对基于机器学习的滑坡易发性评价中非滑坡样本选取不规范导致的分类精度较低问题,本文提出联合基于密度的噪声应用空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)采样策略和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法的DBSCAN-SVM滑坡易发性评价模型。首先,基于DBSCAN聚类和空间分析选取非滑坡样本;然后,将样本数据代入SVM分类模型进行训练与验证,预测并提取SVM分类中属于滑坡的概率,获得滑坡易发性;最后,以四川省绵阳市为试验区,预测滑坡易发性概率,基于滑坡易发性精度与分级结果等要素,与传统非滑坡样本采集策略的SVM滑坡易发性评价模型进行对比,并结合实际情况对DBSCAN-SVM模型评价结果进行分析。研究结果表明,相比传统SVM滑坡易发性评价模型,本文提出的DBSCAN-SVM滑坡易发性评价模型在高易发区和极高易发区中包含的滑坡样本数量较多,准确率、召回率、AUC、F1分数均得到提高,精度较高。  相似文献   
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