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971.
植被冠层含水量CWC (Canopy Water Content)和植被地上部分含水量VWC (Vegetation Water Content)对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义。本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI(Normalized Difference Water Index),发展了一种简单、通用性较好的低矮植被CWC和VWC反演方法,可实现中、高空间分辨率下的CWC和VWC估算。首先对PROSAIL模型输入参数进行敏感性分析,明确各参数对模型输出反射率的影响机制,以优化PROSAIL模型输入参数设置并生成低矮植被的反射率模拟数据。基于模拟数据,计算了4个植被水分指数NDWI_((860,1240))、NDWI_((860,1640))、NDWI_((1240,1640))和NDWI_((860,970))用于反演低矮植被CWC和VWC。基于模拟数据的结果表明,4个植被水分指数与ln (CWC)都存在明显的线性关系,基于该关系建立了CWC估算模型。该模型可以直接用于低矮植被CWC估算,并通过VWC与CWC之间的经验关系间接计算得到VWC。模型模拟结果也表明,由于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))高度相关(R~2=0.99),两者可以提供相似且相对较好的低矮植被CWC估算精度。基于地面实测数据的验证结果与基于模拟数据的结果表现出很好的一致性,即基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))估算的VWC都有相似且较高的精度,决定系数(R~2)都为0.88,均方根误差(RMSE)分别为0.4558 kg/m~2和0.4380 kg/m~2。利用Landsat 5 TM数据对NDWI_((860,1640))估算效果的验证结果显示,模型估算CWC与地面实测CWC的R~2为0.84,RMSE为0.1342 kg/m~2,估算VWC的RMSE为0.5651 kg/m~2。本文提出的基于NDWI_((860,1640))和NDWI_((1240,1640))的CWC/VWC估算模型可被用于低矮植被的长势监测和干旱监测,为低矮植被覆盖地表的土壤水分反演提供高质量的植被水分信息。 相似文献
972.
多源遥感数据综合应用是遥感发展的必然趋势,统一的遥感数据空间尺度分级模型是多源数据集成与综合应用的基础。虽然已有多种空间尺度分级模型,但很多主流模型并非出于分尺度综合应用目的,缺乏客观的比较和评价。国家基本比例尺系统作为经过论证、中国应用面最广泛、接受度最高的一种尺度分级系统,是以应用为导向的遥感数据空间尺度分级模型的最优参照系。从不同视觉精度下国家基本比例尺对图像空间分辨率的需求出发,比较各空间尺度分级模型的层级分辨率与需求分辨率的匹配情况,包括OGC Well Known Scale Set的Global CRS84Pixel和Google Maps Compatible,以及NASA World Wind、Google Map、百度地图、天地图等软件平台采用的层级格网系统,以及"五层十五级"遥感数据组织模型,通过对数据信息冗余度的分析,对各个模型进行了评价。结果表明,在高视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型与基本比例尺精度要求具有较明显的匹配优势,其次为OGC Google Maps Compatible模型和天地图模型,其余模型平均数据冗余倍数在2倍左右;在低视觉精度应用需求下,"五层十五级"模型平均数据冗余度仍为最低,其次为Google Map模型,其余模型平均数据冗余倍数都在2倍以上。 相似文献
973.
974.
975.
《地球物理学报》2021,64(6)
层间多次波与有效波在走时、频率和叠加速度上差异较小,因此层间多次波压制常难以获得理想效果.本文提出一种基于迭代反演的层间多次波压制方法(MSI,Multiple Suppression Inversion),该方法以共聚焦点(CFP,Common Focus Point)层间多次波压制理论为基础,通过构建卷积因子,将层间多次波压制转变为迭代反演的问题,直接利用观测的地震数据进行迭代反演计算,进而完成多次波压制.MSI方法避免了共聚焦点方法中构建CFP道集的聚焦运算,大幅降低层间多次波预测的计算成本;同时该方法为全数据驱动方法,无需地下介质任何先验信息,算法容易实现.模型数据测试表明,本文提出的方法可有效压制层间多次波,而且对有效波也具有很好的保幅性. 相似文献
976.
传统基于Marchenko理论自聚焦法压制层间多次波技术需要初始下行聚焦函数的估计,再进行多次波压制的自适应相减.论文基于传统方法的研究成果,提出了一种无需先验信息和自适应相减步骤的层间多次波压制方法.当聚焦点在实际反射层的反射点上时,上行格林函数为聚焦点上的脉冲源在表面所产生的上行波场,该反射层的反射将是上行格林函数的第一个同相轴.通过将格林函数与下行直达波场进行褶积,可将反射层处的所有焦点重新计算到地表,得到只含一次反射波的波场.利用初始下行聚焦函数和初始直达下行格林函数互为逆函数的关系,引入delta函数,将特定深度上所有聚焦点的聚焦函数投影到采集面上的检波器位置,可只利用地表获取的地震记录一步计算得到一次反射波.水平层状介质模型和复杂的含高速薄透镜地质体的介质模型中,进行了多次波压制的数值试验,通过与传统基于Marchenko理论自聚焦方法的压制效果进行对比分析,显示论文给出的一步法压制层间多次波的效果更好,进而验证了所提出方法的有效性和高精度的特点. 相似文献
977.
为研究某海底隧道风塔及下部结构体系在塑性阶段的损伤破坏形态及特点,探讨在多重荷载作用下弹塑性静动力响应对结构的影响,建立了沉管隧道风塔及下部结构的大型三维有限元模型。采用基于能量原理的混凝土塑性及损伤本构模型,借助大型有限元软件ANSYS及ABAQUS分别对结构进行不同地震条件下的动力时程分析,对比分析振型、层间位移角及较为完整的塑性损伤破坏系数曲线。结果表明:不同设防地震下,结构整体性良好,振型及层间位移角满足规范要求;不同罕遇地震下,该结构的混凝土塑性拉压损伤最大时刻均发生在20 s,主要破坏区域在风塔与人防井及下部立柱的接触位置,且拉伸破坏系数明显高于压缩破坏。本文的研究成果可以为类似近海沉管隧道工程抗震设计提供一定的依据与指导。 相似文献
978.
《地震工程与工程振动》2021,41(4)
随着对近场地震动研究上的深入,将地震近场效应影响纳入到结构的抗震设计的考虑范畴,已成为工程中的必须。为此,文中对近场脉冲地震作用下的多层RC框架结构的抗震问题进行了研究。首先参考我国抗震规范设计出设防烈度为8度、水平地震影响系数最大值α_(max)增大系数分别取1、1.25、1.5、1.75的四榀多层RC框架结构办公楼,并在OpenSees软件中,对4榀框架在近场水平脉冲地震下的抗震性能,进行了基于增量动力分析(IDA)的地震易损性分析与评价。分析结果表明:按照我国现规范、不考虑地震动近场效应设计出来的多层RC框架结构,在近场地震下的抗倒塌性能存在明显的不足;随着地震影响系数最大值增大系数的加大,框架结构的抗震性能有明显的提高,在设防烈度8度区,规范中规定的地震动影响系数最大值的增大系数偏小,将增大系数调整至1.75时所设计框架,能更好地抵御地震动近场脉冲效应;另外,在震中距分别为5~10 km和0~5 km的近场地震作用下,多层RC框架结构的抗震性能无明显的区别,因而,地震影响系数最大值的取值,不必按震中距5~10 km和0~5 km进行区分。 相似文献
979.
目的:探讨基于体表面积(BSA)和固定碘速率给药,不同浓度对比剂对CT肝静脉成像质量的影响。方法:选取2020年1月至11月符合纳入标准,行上腹部增强CT扫描的患者130例,根据所用对比剂浓度不同,分为高浓度组(62例)和低浓度组(68例),高浓度组对比剂为碘帕醇(含碘370mg/mL),低浓度组对比剂为碘佛醇(含碘320mg/mL);根据BSA计算患者所用对比剂的总量,固定碘速率注射,进行分期动态扫描。选取肝静脉期数据行肝静脉血管重建,对图像质量进行评价,测量两组图像肝静脉和肝实质的CT值及其标准差值,计算信噪比和对比噪声比,并对图像质量进行主观评分;采用独立样本t检验比较两组间客观评价指标的差异,采用Mann-Whitney U检验比较主观评分的差异。结果:高、低浓度组图像评分分别为(3.74±0.47)分和(3.77±0.53)分,差异无统计学意义;两组间肝静脉左、中、右三支主干和同层面肝实质的CT值、SD值、SNR及肝静脉相对于肝实质的CNR,差异无统计学意义。结论:基于BSA及固定碘速率注射对比剂,两种不同浓度对比剂在肝静脉CT成像中的效果同样清晰利于诊断。 相似文献
980.
目的:探讨基于KARL 3D迭代重建算法双低检查技术在支气管动脉成像中的临床价值。方法:回顾性分析2020年7月至9月武汉市肺科医院收治的60例咯血患者的临床影像资料,随机抽取采用A方案患者30例,采用B方案患者30例。A组采用120 kV,对比剂80 mL,FBP重建图像;B组采用100 kV,对比剂65 mL,分别进行KARL 3D 5级和FBP重建图像。比较两组图像质量主观评分,客观评价及辐射剂量差异。结果:B组KARL 3D 5级重建图像质量与A组差异无统计学意义,两者均满足CTA诊断要求。B组KARL 3D 5级重建图像较FBP重建图像相比,图像噪声下降,图像质量提高,差异有统计学意义。B组有效剂量低于A组差异有统计学意义。结论:基于KARL 3D迭代重建算法采用低管电压和低对比剂用量所获支气管动脉图像可以满足诊断要求,同时也能降低患者自身所受辐射剂量和对比剂用量。 相似文献