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31.
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32.
彩色地形图包含丰富的地理信息,通过黑、绿、棕、蓝等颜色表示道路、等高线、河流等空间信息,对识别地物、丰富地形图有着重要的作用.地形图中等高线是内插生成数字高程模型,显示三维地形的基础数据,分割彩色地形图对指导等高线自动提取工作意义重大.通过研究图像分割原理和方法,基于Matlab软件结合阈值分割对彩色地形图等高线进行实验分析,选取两个阈值进行分割,并与最大类间方差法(又称Otsu法)自动分割进行对比,通过实验实现较好的等高线分割效果.  相似文献   
33.
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34.
薛艳  程佳  刘杰  杨文 《地球科学》2014,39(4):481-491
巽他海沟西侧地壳北向运动的差异性是2012年苏门答腊地震发生的动力学成因.库仑应力计算表明,2004年和2005年苏门答腊2次特大逆冲型地震对本次地震具有显著的触发作用.有记录以来至2011年,本次地震的发震断裂带没有发生过7级以上地震,震源区附近存在5级地震空区,2004年大震后该空区被打破.震前6年、4.5年和3个月发生了3组前震活动,其中最显著的是震前3个月发生的7.2级直接前震.   相似文献   
35.
利用中国大陆GPS水平速度场数据,基于块体旋转与块体边界断层闭锁模型,反演了海原-六盘山断裂带中各断裂的闭锁程度与滑动亏损分布,并结合反演结果对该断裂系统的强震危险性进行了分析。结果显示:海原-六盘山断裂带中的金强河断裂、毛毛山断裂和六盘山南段闭锁程度最强;滑动亏损高值出现在金强河断裂、毛毛山断裂和老虎山断裂,而六盘山断裂整段滑动亏损均较小,应变积累缓慢;其他断裂闭锁程度与滑动亏损均相对较小,其中,海原断裂(狭义)闭锁程度最弱,滑动亏损也仅分布于断层浅部。结合历史地震情况,分析认为金强河断裂、毛毛山断裂以及六盘山南段在未来一段时间内强震危险要高于其他断层段。  相似文献   
36.
球面菱形格网因其几何结构简单、方向一致、径向对称等特性,在空间操作和数据集成方面有着广泛的应用。本文基于“纬线环法”构建了球面四元三角剖分模型,分析了该方法带来的格网单元面积变形及其位置分布,发现该模型的三角单元面积变形具有“锯齿状”分布特征,即相邻的上下两个格网单元总是一大一小交替分布,而且变形方向一致。据此通过合并上下两个相邻三角形格网单元,构建了一种近似等面积的菱形剖分模型。结果表明,相比较于其他球面菱形格网生成方法,该方法计算简单、格网单元方向一致(长轴沿南北向分布);同时,格网单元的面积变形更小、分布更加均匀。  相似文献   
37.
对广西2016年苍梧5.4级地震、2019年靖西5.2级地震、2019年北流5.2级地震震中300 km范围内粤桂琼流体台网观测资料进行梳理,认为该台网最显著的映震特征是趋势性和群体性,具体表现为同一条断裂带或同一组平行的断裂带上多井水位出现同步(或准同步)长期的背景性趋势异常、中期的年动态畸变异常和震前半年的高水位异常,且水位年动态畸变与累积重力异常呈现出时间上的同步性、空间上的叠加性。含水层水文地质参数计算及水位应力反演显示,3次地震前压力增强、孔隙度减小、渗透系数增大、水位上升,均符合水文动力学机制,表明粤桂琼流体台网能够真实反映区域应力场的变化,震前水位年动态畸变及加速上升是区域应力增强的表征。综合分析认为粤桂琼流体台网对区域中强地震反映灵敏,具备较好的映震能力。  相似文献   
38.
2022年1月8日1时45分青海省门源县发生MS6.9地震.本文基于青藏高原东北缘水平分辨率为0.3°的地震层析成像结果,获取了震源周边区域的地壳浅部构造信息,包括波速、泊松比以及估计的裂隙密度和饱和率的空间分布.结果表明:此次门源MS6.9地震发生在P波和S波波速剧烈变化的区域,靠近高速体的边缘.泊松比和饱和率同样都显示,门源MS6.9地震发生在高低值变化的过渡区.地震活动参数分析显示,震前冷龙岭断裂带的震源周边区域显示出了低b值、较低的a值和高a/b值的特征,与龙门山—岷山构造带强震之前的情况类似.裂隙密度在冷龙岭断裂两侧呈现出显著差异,北侧高于南侧,这可能是震后现场科考发现的断裂带地表破裂北侧高于南侧的构造成因.  相似文献   
39.
对2022年1月8日青海门源MS6.9地震前,震中附近地下流体观测资料及异常特征进行分析,结合震前预测过程进行了回顾性总结。结果表明:门源地震震中500 km范围内存在9项异常,其中8项为中短期异常,均出现在震前6个月;异常在空间上分布不均匀,主要集中于震中南部200 km范围内;本次门源地震与2016年门源MS6.4地震和2021年玛多MS7.4地震前的地下流体异常存在一定的相同性及差异性变化。  相似文献   
40.
采用多尺度分割和深度学习相结合的方法对震后倾斜摄影三维影像建筑物震害信息进行提取,获取建筑物的屋顶和墙体多种破坏信息。以2017年九寨沟MS7.0地震后倾斜摄影三维影像为例,依据三维影像建筑物顶面和墙体等进行样本的多尺度分割,样本分为完好建筑物面、破坏建筑物面、其它地物和背景等三类,选取211个100×100像素的样本集对卷积神经网络模型进行训练,采用训练后的模型提取灾区千古情风景区和漳扎镇小学的建筑物震害信息,并将提取结果与目视解译结果进行精度对比,结果显示:破坏建筑物面提取精度分别为65.5%和71.1%,总体分类精度分别为82.1%和84.1%,卡帕(Kappa)系数分别为68.7%和64.9%,表明该方法在倾斜摄影三维影像建筑物震害提取方面具有一定的优势。   相似文献   
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