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11.
纸房沟岩片位于勉略构造带略阳地区。通过细致的岩石学和地球化学研究,将纸房沟岩片内的火山岩分为拉斑玄武岩系列(Ⅰ类)和钙碱性火山岩系列(Ⅱ类)。Ⅰ类火山岩稀土配分曲线左倾,富Na贫P,整体具有N- MORB特点,形成于洋脊构造环境。相比Ⅰ类火山岩,Ⅱ类火山岩具有更高的SiO2(49.02%~61.86%)和K2O(0.32%~1.55%)含量,相对亏损Nb、Ta、P和Ti,形成于陆缘弧构造环境。Ⅱ类火山岩锆石Lu- Hf同位素测试结果显示,εHf(t)值主体为负值,介于-8.01~+0.77,表明其主要为古老地壳物质熔融成因。Ⅱ类火山岩LA- ICP- MS锆石U- Pb测年结果为854±3Ma(MSWD=0.12, n=30)、844±4Ma (MSWD=0.03, n=15),表明纸房沟岩片火山岩结晶时代为新元古代早中期。综合前人成果认为,纸房沟岩片火山岩为新元古代勉略洋盆俯冲的产物,俯冲作用一直持续到800Ma左右,该俯冲过程很可能是对全球性Rodinia超大陆聚合事件的响应。 相似文献
12.
轮廓与特征点研究是头足类角质颚形态特征鉴别的基本方法,对于轮廓与特征点的提取最常用的方法是手动描绘与标定,利用计算机视觉进行轮廓与特征点的提取,不仅可以降低手动提取带来的误差、提高准确性,而且更加快速、便捷。文章将利用计算机视觉提取头足类角质颚的轮廓与特征点,首先将自制装置拍摄得到的角质颚三视图放入MTALAB软件中进行编程处理,然后利用Canny算法提取角质颚轮廓,最后根据地标点的定义标定特征点位置并建立空间坐标系得到角质颚的特征点坐标。研究结果显示,利用计算机视觉提取角质颚的轮廓图像以及特征点坐标是可行的,当标准差σ取值为0.1时角质颚轮廓图效果最佳,在得到的轮廓图上进行特征点的标定,通过迭代遍历轮廓图获得各个特征点的空间坐标。研究分析认为,将计算机视觉应用于头足类角质颚形态学的研究可以提高研究的便捷性,同时也为后续的研究提供了新的实验思路和方法。 相似文献
13.
2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波(PM)产品的海冰密集度(SIC)与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测(OBS)资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team(NT)、Bootstrap(BT)以及Climate Data Record(CDR)算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT(NT2)以及ARTIST Sea Ice(ASI)算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89(AMSR-E/AMSR-2 NT2)到0.95(SSMIS NT),偏差的范围为-3.96%(SSMIS NT)到12.05%(AMSR-E/AMSR-2),均方根偏差的范围为10.81%(SSMIS NT)到20.15%(AMSR-E/AMSR-2 NT2)。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。 相似文献
14.
针对浅海测深的数据特点和应用需求,以我国南海甘泉岛为例,研究了利用ICESat-2(Ice,Cloud,and Land Elevation Satellite-2)激光卫星数据和光学遥感影像开展主被动融合水深测量的方法。首先通过信号点提取、水面/水底识别、水下点折射改正等步骤处理ICESat-2数据,获得水深值,随后以激光点作为控制,计算光学水深反演模型参数,最后由点及面地获取大范围高精度水深。实验表明,甘泉岛区域主被动融合测深中误差优于1.30m,基于激光卫星数据的主被动融合测深方法能够为浅水水深测量提供新手段。 相似文献
15.
遥感图像水体区域中因水体自身流动和波动等因素造成图像噪声,利用传统方法直接分割水体容易导致分割精度较低。为此,利用遥感图像中水体区域具有连通性强以及像素灰度值相近等特点,提出了一种利用多结构元素形态学重构边缘检测结合区域生长实现遥感图像水体分割的方法。首先将遥感图像转化为灰度图像,运用多结构元素形态学重构边缘检测,在去除噪声的同时增强水体边缘,保持水体区域边缘的较准确定位;然后利用灰度直方图自动选取种子点,确定水体区域灰度范围,利用该灰度范围内像素的均值和方差、种子点及已生长区域灰度特性作为生长准则,实现对水体区域的分割。实验结果表明,该方法能够对因水体扰动等因素导致的噪声图像进行有效分割,且水体区域分割精度较高。 相似文献
16.
小波多尺度分析方法在位场数据处理领域得到了广泛关注.目前,人们对利用该方法分离位场数据所得到的小波细节横向边缘信息认知不够深入,有必要做进一步探究.本文首先采用小波多尺度位场分离方法分离出区域和局部重力异常,然后利用haar小波变换HVD模法对局部异常信息进行多尺度分析,将所得到的小波细节信息进行水平、垂直和对角线方向分解,探测出局部异常体的横向边缘特征,并利用频谱分析方法估测出场源深度.最后,通过理论模型和南非Witwatersrand Basin航空实测重力数据进行分析,表明小波多尺度分析方法不仅能很好地实现位场分离、近似提取异常体场源深度,还可以利用小波细节信息有效地分辨出局部异常体的横向边缘特征,提高其识别精度. 相似文献
17.
重物在落水和着底过程中都会产生瞬态声信号,这类信号可被运用于浅水区域水下目标定位。 针对浅水区域目标定位的问题,提出了一种基于小型立体五元基阵的瞬态声源快速被动定位算法。 在分析重物落水信号特征的基础上,选取合适的广义互相关加权函数求得传声器之间的声程差,运用快速最小二乘搜索算法进行声源定位。 结果表明:运用 5 传声器阵列可以同时兼顾定位精度和鲁棒性,且满足实时性要求,该方法可运用于浅水区域瞬态声源定位等领域。 相似文献
18.
深层地热能是指深度大于3 000 m的地热能。我国深层地热能资源丰富,但是开采条件怎么样呢?本文基于地热地质学原理,结合岩石力学等相关学科的理论,提出一种对深层地热能开采条件进行评价的指标体系,对各单一指标采用专家打分的方法赋值,继而采用模糊数学定量计算和评估深层地热能资源开发的难易程度。该方法考虑了深层地热能开发利用中的增强地热系统(EGS)的环境安全问题,即传统的“刚性造储”可能带来的诱发地震等不利于地热能行业健康发展的因素,倡导“柔性造储”和广义EGS理念,强调储层属性和地物理场的整合,针对我国地热能分布与构造活动关系密切、地壳总体上活动性强、地应力高、地震频发等构造型地热特点,是对以往评价方法的补充和拓展。该方法充分利用了专家知识,发挥了模糊数学综合评估作用,给出的量化结果易于对比和使用,可以更好地支持决策。本文基于新的评估方法,利用现有的深部地热研究及勘探成果,评估了中国大陆地区九个区域深层地热能开发的难易程度,评价区包括西藏南北地堑系、云南西部火山型地热区、青海东部共和盆地以及东北、华北等。从本文的结果可以看出,我国深层地热能开采的地质条件复杂,开采难度较大。 相似文献
19.
在无真实观测值的情况下,本文利用广义三角帽方法评估了五种GRACE时变重力场模型(CSR、GFZ、GRGS、HUST发布的球谐系数解和JPL发布的Mascon解)反演中国大陆地区2003-2013年水储量变化的不确定性.研究结果表明,CSR、GFZ、JPL、HUST和GRGS反演月水储量变化不确定性的区域平均RMS分别为14.4 mm、26.3 mm、25.3 mm、26.6 mm和56.1 mm,其中GRGS的结果未恢复泄漏信号;在季和年尺度上,模型的不确定性均小于月尺度;扣除周期和趋势信号后,各模型反演结果更为一致.除长江流域外,CSR在13个流域的不确定性均小于其他模型,GRGS反演各流域水储量变化的不确定性通常较大,且可能高估了温带大陆性气候地区水储量的波动;CSR和JPL的不确定性受流域周边水文特征、气候类型、流域面积和形状的影响相对较小,不确定性变化范围分别为2.3~17.1 mm和5.6~22.5 mm,GFZ和HUST受影响较大,不确定性变化范围分别为5.5~35.1 mm和4.0~40.6 mm.本文的研究结果为GRACE产品不确定性评估提供了新的途径,为GRACE时变重力场模型的选取提供参考. 相似文献
20.
遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。 相似文献