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101.
青海省湖泊遥感监测研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
青海省是长江、黄河和澜沧江的发源地,而湖泊、冰雪及沼泽地是江河的重要补给源和水源涵养区。本以青海湖为例,介绍利用EOS/MODIS等遥感数据,进行水体信息提取、水面温度反演、冰体信息提取、冰面温度反演的原理和方法。  相似文献   
102.
利用SV分量接收函数反演地壳横波速度结构   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
详细讨论了远震体波SV分量接收函数的特点及其在反演地壳S波速度结构中的优势.与径向接收函数类似,SV分量接收函数可通过对远震体波的SV分量直接反褶积P分量获得.研究分析表明:与径向接收函数相比,SV分量接收函数的振幅随震中距的变化更加稳定,波形简单且突出了对结构最敏感的PS转换波信息.理论数值实验显示:在反演地壳S波速度结构时,SV分量接收函数比径向接收函数具有更好的收敛性.作为实例,利用SV分量接收函数反演方法反演了海拉尔台下的S波速度结构.   相似文献   
103.
张海明  陈晓非 《地震学报》2003,25(5):465-474
回顾了近4年来中国地球物理学家在地震波研究方面取得的主要进展. 分别简要地讨论了层状均匀介质、横向不均匀介质和多孔介质中的地震波传播,地震面波及波形反演,以及地震勘探、测井问题中的地震波研究方面取得的新成果. 指出当前地震波研究的重要课题是发展高效的数值方法,并利用该方法开展复杂介质中的地震波激发和传播,以及强地面运动的研究,为精细的地震危险分析与预测奠定基础.   相似文献   
104.
天然气水合物似海底反射层的全波形反演   总被引:14,自引:4,他引:14       下载免费PDF全文
建立了天然气水合物似海底反射层(BSR)研究的全波形反演方法. 这是一种将 水平层状弹性介质的反射共中心点道集转换为截距时间-水平慢度域的反演方法. 反演过程 中采用了全局搜索方法与非线性局部搜索方法. 分两步进行. 第一步是根据走时数据应用非 常快速模拟算法求得速度结构的长波长分量. 第二步,利用波形资料用共轭梯度法求得速度 的短波长扰动分量. 这样,最后反演得到的速度结构模型包含了长波长与短波长分量. 反演 中利用了多网格参数化技术. 日本东南海海槽双BSR的速度结构的反演表明,全波形反演是 天然气水合物BSR研究的重要手段之一.  相似文献   
105.
重磁遗传算法三维反演中高速计算及有效存储方法技术   总被引:13,自引:15,他引:13       下载免费PDF全文
将地下场源区域规则划分成很多小长方体单元,并且通过反演确定这些单元的物性变 化,勾画出场源的分布图像,这种方式逐步成为重磁反演,特别是三维反演的重要方向;遗 传算法等非线性技术进行该类反演将逐步成为发展趋势. 本文指出,在应用遗传算法进行该 类反演过程中,隐含着数据量较大时超常规的计算量,它已成为制约该类反演充分发挥作用 的瓶颈问题;同时,本文提出了针对性的分离并存储几何格架的计算策略、以及独特的几何 格架等效压缩存储技术,可以从根本上提高非线性反演计算速度,为该类反演的有效应用奠 定了坚实的基础.  相似文献   
106.
针对二维波动方程,将大范围收敛的同伦 方法引入算子参数识别反演的过程,并结合求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,设计了二维波动方程反演的大范围收敛广义脉冲谱方法,并利用测井资料进行了约束反演. 大量 的数值模拟结果以及抗噪实验均表明了方法的有效性.  相似文献   
107.
地球物理联合反演研究综述   总被引:12,自引:7,他引:12  
地球物理联合反演由于使反演问题的非唯一性得到有效限制而越来越受到人们的重视。本文概述了联合反演的发展现状及实现的方法,并讨论了其发展趋势及其局限性,指出地球物理联合反演是地球物理数据分析的理想工具,而非线性联合反演方法则是地球物理联合反演发展的方向。  相似文献   
108.
用TRMM/TMI估算HUBEX试验区的云中液态水   总被引:4,自引:3,他引:4  
文中应用热带降雨测量卫星微波成像仪的微波遥感资料反演云中液态水。由于微波成像仪85.5 GHz通道对云中液态水非常敏感,通过离散纵坐标矢量辐射传输模式,运用迭代的方法可以有效地反演出陆地上空非降水云中的液态水路径。在淮河流域能量与水分循环试验中,分别运用微波成像仪85.5 GHz垂直极化单通道和微波成像仪85.5 GHz极化亮温差两种方法来估算陆地上空的云中液态水路径,反演结果与地基微波辐射计的测量结果是较为一致的。当地表比辐射率或地表温度误差较大时,用极化亮温差法估算云中液态水路径相对较好,尤其是对于低云,因为该方法对地表温度不敏感。  相似文献   
109.
110.
人工神经网络模型反演植被生物量参数   总被引:9,自引:0,他引:9  
该文利用 1988年小麦生长期中生物量参数和微波 (10 2GHz)主被动遥感实测数据 ,作为输入输出I/O矢量对 ,训练人工神经网络为参数反演模型。然后用 1989年小麦生长期中微波主被动遥感实测数据和该神经网络模型 ,来反演其生物量参数在整个 1989年生长期中的变化。反演结果与遥感实测结果作了很好的比较  相似文献   
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