基于压缩感知的加权MCA地震数据重构方法          下载免费PDF全文

孙苗苗  李振春  李志娜  李庆洋  李闯  张怀榜 《地球物理学报》2019,62(3):1007-1021

地震数据规则化重构是地震资料处理十分重要的基础性工作.压缩感知理论打破了香农采样定理的制约,利用信号在某个变换域的稀疏特性重构出完整的信号,在地震数据重构领域得到了很好的应用.深反射地震剖面大都布置在地质构造比较复杂的区段,复杂的地质构造使深反射地震剖面上的波阻特征复杂,采用单一稀疏变换不能最有效地表征数据的内部结构特征.MCA(形态成分分析)方法将信号分解为几种形态特征区别明显的分量来逼近数据的内部复杂结构,但是对各成分简单的叠加仍然无法有效地描述复杂构造数据的各种特征.结合两种方法的优点,本文提出了一种新的基于压缩感知的重构算法框架,在MCA方法的基础上对各稀疏字典进行加权,在迭代中不断更新各个稀疏字典的权值系数,对信号内部的各种特征进行最优描述,从而实现对信号的高质量重构.模型测试和实际资料处理结果表明:基于压缩感知的加权MCA方法不仅可以对地质构造复杂的地震数据进行高效的插值重建,而且可以很好的消除空间假频.  相似文献   

不同时期菰(Zizania latifolia)幼苗对短期淹没的形态学响应     

王慧丽  张晓可  万安 《湖泊科学》2018,30(1):192-198

菰(Zizania latifolia)是长江中下游流域常见的挺水植物.为了解菰在野外的扩张和退化机制,本研究通过模拟实验分析了不同时期菰幼苗对短期淹没的形态学响应.实验共选择株高36和70 cm两种幼苗,设计不淹没、50%淹没和100%淹没3个处理.研究结果表明:两组菰幼苗地上部分的形态学响应有一定差异.在100%淹没处理下,36 cm幼苗组株高最低,茎粗和最大叶宽均显著低于其他两个处理;而70 cm幼苗组在不淹没处理下株高最低,茎粗和最大叶宽在50%和100%淹没处理下均无显著差异.两组菰幼苗根系的形态学响应也不一致.36 cm幼苗组,100%淹没处理组的所有6个根系指标均与其他两种处理有显著差异;70 cm幼苗组,不淹没处理组的6个根系指标均与其他两种处理有显著差异.随着淹没深度的增加,两组菰幼苗总生物量和根茎比均逐渐下降;但36 cm幼苗组在100%淹没处理下总生物量和根茎比均显著低于其他两个处理,而70 cm幼苗组在50%和100%淹没处理下却无显著差异.综合以上分析,本研究结果表明随着菰幼苗的生长,其对淹没的形态学响应能力增强.本研究结果对长江中下游湖泊菰的生态调控具有重要意义.  相似文献   

鄱阳湖湿地植物灰化薹草(Carex cinerascens)对不同地下水位的生理生态响应     

冯文娟  徐力刚  王晓龙  程俊翔  姜加虎  鄢帮有 《湖泊科学》2018,30(3):763-769

地下水位在非淹水期对湿地植物的生长影响较大,但目前相关研究十分缺乏.本文选择鄱阳湖典型植被灰化薹草(Carex cinerascens)为研究对象,研究不同地下水位(地下水位埋深10、20、40、80和120 cm)对灰化薹草形态指标、地上生物量和生理指标的影响.结果表明,随着地下水位埋深的增加,灰化薹草的株高、叶长和生物量均显著降低,地下水位10 cm处理组的灰化薹草生物量为0.371±0.017 g,为地下水位120 cm处理组(0.084±0.004 g)的4.4倍;处理组间灰化薹草叶片中超氧化物歧化酶活性、过氧化物酶活性、游离脯氨酸含量和叶绿素含量均存在显著差异,其中游离脯氨酸含量由地下水位10 cm处理组的6.29±0.70μg/g增加到地下水位120 cm处理组的8.54±1.37μg/g,表明随着地下水位埋深的增加,灰化薹草面临一定程度的干旱胁迫.灰化薹草的生理生态响应综合表明,地下水位埋深20 cm以内适宜灰化薹草的生长,地下水位埋深80 cm以上的干旱胁迫会阻碍灰化薹草的生长.  相似文献   

基于三维移动变形平台的GPS/BDS中长基线解算性能分析     

徐炜  余学祥  贾雪  严超  王涛 《大地测量与地球动力学》2019,39(9):934-941

针对中长基线解算测站间的大气误差无法通过双差完全消除、影响模糊度的固定与精度的问题,在得到宽巷模糊度后,利用Kalman滤波算法对L1、B1基频模糊度进行估计,并使用LAMBDA算法确定基频模糊度。以三维移动变形平台中长基线实测数据为例,解算GPS、BDS、GPS/BDS系统3种模式下的数条中长基线。总体而言,GPS/BDS组合系统较单GPS、BDS系统精度有所提升,GPS/BDS组合系统各基线固定率、正确率优于82.08%、81.53%,X、Y、Z、3D方向的精度可达15.4 mm、15.9 mm、20.1 mm、30.0 mm;20.8 km、46.6 km基线三维移动变形中误差分别优于18.8 mm、22.5 mm,相对中误差分别优于1/71.9、1/60.1。  相似文献   

基于无人机可见光影像的高原丘陵盆地区山药植株识别   总被引：1，自引：0，他引：1  

黄登红  周忠发  吴跃  朱孟  尹林江  崔亮 《热带地理》2019,39(4):571-582

采用四旋翼无人机采集特色作物山药种植区影像,针对山药种植时间和管护水平差异导致的植株生长差异化特征,通过筛选红绿比值指数（RGRI）、过绿指数（ExG）和过绿减过红指数（ExG-ExR）等颜色指数获取山药植株最优颜色指数计算方法;以高斯高通滤波（GHPF）增强和保留山药植株高频信息,抑制杂草、玉米植株的噪声;结合田间测量山药植株数据,通过人机交互解译方法对图像滤波增强后的影像进行灰度分割和提取山药植株信息。结果表明：1）样区总体提取精度为91.14%,样区A、B、C的提取精度分别为90.94%、91.96%、90.81%,精度验证完整性为93.16%;2）随着山药植株多株连体生长复杂程度的增强,过绿指数具有的土壤与植被的分离性仍优于红绿比值指数和过绿减过红指数;3）使用高斯高通滤波能够有效消除杂草、玉米植株的影响,减小山药植株多株连接生长所产生的干扰;4）高斯高通滤波卷积核大小79×79适用于不同时相和不同生长情况的山药植株影像处理,针对不同的山药植株生长情况和不同时相的可见光影像,需调整灰度分割的阈值参数t,单株山药植株面积S由田间测量确定。该方法以快速灵活、低成本的方式识别和计算不同生长状态的山药植株数目,适用于喀斯特山区的精准农业监测研究和现代农业生产活动。  相似文献   

塔克拉玛干别里库姆沙漠根管砾幕形态及分布     

罗海燕  来风兵  陈蜀江  朱选 《中国沙漠》2019,39(6):200-208

陆生高等植物死亡后,在漫长的地质演化过程中,经过水、沙土共同作用形成植物根管,根管在风、沙共同作用下风蚀为沙漠地表根管大颗粒,成片的根管大颗粒在沙漠中形成根管砾幕,这一新的风沙地貌类型广泛分布于塔克拉玛干别里库姆沙漠。基于野外采样、无人机近景航测和Landsat8 OLI遥感影像等数据,应用形态学及空间统计分析方法,定量分析了塔克拉玛干别里库姆沙漠根管砾幕的形态特征及空间分布。结果表明：（1）研究区内根管形态极不规则,质地坚硬,以片状、管状、粒状分布于塔克拉玛干别里库姆沙漠;（2）研究区内根管砾幕形态从南向北、自西向东均以椭圆形为主,受丘间地形状影响,部分区域根管砾幕形态呈月牙形、圆形或不规则多边形,总体来看,研究区内根管砾幕形态特征空间差异显著;（3）研究区南北向根管砾幕破碎度47.78%~48.74%,根管颗粒分布平均密度9 925粒·m^-2,东西向根管砾幕破碎度19.00%~70.80%,根管颗粒分布平均密度9 357粒·m^-2,南北向根管砾幕中根管颗粒分布平均密度大于东西向,破碎度范围小于东西向;（4）研究区根管砾幕空间分布整体由南至北呈增大-减小-增大,自西向东呈先增大后减小。  相似文献   

Implementing Moran eigenvector spatial filtering for massively large georeferenced datasets     

Daniel A. Griffith 《International journal of geographical information science》2019,33(9):1703-1717

Moran eigenvector spatial filtering (MESF) furnishes an alternative method to account for spatial autocorrelation in linear regression specifications describing georeferenced data, although spatial auto-models also are widely used. The utility of this MESF methodology is even more impressive for the non-Gaussian models because its flexible structure enables it to be easily applied to generalized linear models, which include Poisson, binomial, and negative binomial regression. However, the implementation of MESF can be computationally challenging, especially when the number of geographic units, n, is large, or massive, such as with a remotely sensed image. This intensive computation aspect has been a drawback to the use of MESF, particularly for analyzing a remotely sensed image, which can easily contain millions of pixels. Motivated by Curry, this paper proposes an approximation approach to constructing eigenvector spatial filters (ESFs) for a large spatial tessellation. This approximation is based on a divide-and-conquer approach. That is, it constructs ESFs separately for each sub-region, and then combines the resulting ESFs across an entire remotely sensed image. This paper, employing selected specimen remotely sensed images, demonstrates that the proposed technique provides a computationally efficient and successful approach to implement MESF for large or massive spatial tessellations.  相似文献   

面向低成本车载IMU的安装姿态估计     

冯木榉  高迪  何文涛 《测绘通报》2020,(6):67-70

车载IMU相对于车体的安装姿态信息是应用车辆非完整约束的必需条件,而车辆非完整约束可以有效解决GNSS信号长时间中断的情形下低成本INS+GNSS组合导航系统精度降低的问题。本文针对车载场景下的低成本消费级IMU,基于卡尔曼滤波和粒子滤波提出了一种估计IMU安装姿态的算法。该算法无需限制IMU相对于车体的姿态为小角度;随后,基于仿真平台对低成本消费级IMU进行建模,利用生成的若干组不同安装姿态的IMU数据对算法进行验证;最后进行车载测试。仿真结果和车载测试结果都表明,该算法可以准确地估计IMU相对于车体的安装姿态,对于低成本INS+GNSS组合导航系统精度的提高具有实际意义。  相似文献   

一种融合WiFi/地磁/PDR的室内定位方法     

王照远  高井祥  李增科  常梦阳 《测绘通报》2020,(6):17-21

提出了一种改进的粒子滤波方法,利用室内常见的WiFi信号、地磁源并结合智能手机廉价传感器进行室内定位。WiFi室内定位错误匹配情况较少,地磁指纹室内定位具有较强的抗干扰能力,本文利用两者的优点并结合PDR提供连续的位置信息。与传统的粒子滤波相比,采用MD-DTW（多维动态时间规整算法）对粒子定权并提出分段粒子定权的方法对粒子序列长度进行约束,能有效加快粒子滤波收敛速度。仿真试验表明利用改进的粒子滤波进行定位结果可达1 m,有较强的实用性。  相似文献   

Feature selection for airborne LiDAR data filtering: a mutual information method with Parzon window optimization     

Zhan Cai  Liang Zhang 《地理信息系统科学与遥感》2020,57(3):323-337

ABSTRACT

Filtering is one of the key steps for Digital Elevation Model (DEM) generation from airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data. Machine-learning-based filters have emerged as a class of filtering algorithms in recent years. Most existing studies mainly focus on feature generation due to limited available features a point cloud possesses. More than 30 features have been described in the existing literature. But most generated features are based on geometric information of points. Several redundant and irrelevant features may not necessarily improve the filtering accuracy. Hence, this paper proposes a feature-selection method using minimal-Redundancy-Maximal-Relevance (mRMR) combined with Parzen window optimization to deal with both discrete and continuous features. An optimal/suboptimal feature subset is constructed for machine-learning filters in various landscapes. Experimental results based on AdaBoost show that height-related features, particularly height itself, are of the greatest significance in both urban and rural scenes. Moreover, different subsets can be selected from the datasets of the two landscapes by our feature-selection strategy, which increases the data relevance for describing each geographical landscape. This study provides guidelines for the selection of optimal/suboptimal features for point cloud filtering based on machine-learning algorithms.  相似文献