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根据酸性凝灰岩和酸性火山事件粘土岩的自然伽马测井曲线,对当前流传的"沉积岩层的放射性强度(或放射性核素的含量)随泥质含量的增加而增高"的概念和用自然伽马值及经验公式求泥质含量提出质凝。酸性凝灰岩的自然伽马曲线有高异常响应,若解释为泥岩显然是误解,故将沉积岩伽马曲线高异常一律解释为泥岩是片面的。各类火山事件粘土岩的伽马值相差悬殊,但其泥质含量几乎相等,用它们的伽马值计算泥质含量误差甚大。最后对铝土矿层的伽马曲线稍加解释,指出核测井应用的远景。 相似文献
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Chebyshev逼近滤波器在位场分离中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在对经典FIR数字滤波器的设计方法进行研究的基础上,提出了一种可以用于位场分离的基于Chebyshev最佳一致逼近原理的FIR滤波器的设计方法。在理论模型实验中,采用基于Hanning窗的低通滤波器计算出的区域异常最大误差为6.266×10-6 m/s2 ,均方差为2.115×10-6 m/s2 ,最大百分比误差为22.2%,而且计算点在±9 km以外的误差均大于10.1%。而利用最佳一致逼近原理分离出的区域场和局部场与理论异常值拟合得较好,曲线基本重合。分离出的区域异常最大误差为3.101×10-6 m/s2 ,均方差为0.989×10-6 m/s2 ,最大百分比误差仅在边部的几个数据上,为7.76%,其余各点的误差均小于4.1%。实例检验中将该方法用于孙吴—嘉荫剖面布格重力异常场的分离,分离出的区域场中局部场残留少,分离彻底,效果较为理想。 相似文献
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在工作程度高的地区如何筛选矿致磁异常 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了在工作程度高的地区进一步筛选矿致磁异常的可能性;提出了在工作程度高的地区筛选矿致磁异常的优先顺序建议。 相似文献
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Jianqiang Ren Zhongxin Chen Qingbo Zhou Huajun Tang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2008,10(4):403
The significance of crop yield estimation is well known in agricultural management and policy development at regional and national levels. The primary objective of this study was to test the suitability of the method, depending on predicted crop production, to estimate crop yield with a MODIS-NDVI-based model on a regional scale. In this paper, MODIS-NDVI data, with a 250 m resolution, was used to estimate the winter wheat (Triticum aestivum L.) yield in one of the main winter-wheat-growing regions. Our study region is located in Jining, Shandong Province. In order to improve the quality of remote sensing data and the accuracy of yield prediction, especially to eliminate the cloud-contaminated data and abnormal data in the MODIS-NDVI series, the Savitzky–Golay filter was applied to smooth the 10-day NDVI data. The spatial accumulation of NDVI at the county level was used to test its relationship with winter wheat production in the study area. A linear regressive relationship between the spatial accumulation of NDVI and the production of winter wheat was established using a stepwise regression method. The average yield was derived from predicted production divided by the growing acreage of winter wheat on a county level. Finally, the results were validated by the ground survey data, and the errors were compared with the errors of agro-climate models. The results showed that the relative errors of the predicted yield using MODIS-NDVI are between −4.62% and 5.40% and that whole RMSE was 214.16 kg ha−1 lower than the RMSE (233.35 kg ha−1) of agro-climate models in this study region. A good predicted yield data of winter wheat could be got about 40 days ahead of harvest time, i.e. at the booting-heading stage of winter wheat. The method suggested in this paper was good for predicting regional winter wheat production and yield estimation. 相似文献
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