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101.
利用重磁资料研究莺-琼盆地构造分界及其两侧断裂特征 总被引:1,自引:0,他引:1
莺-琼盆地(即莺歌海盆地和琼东南盆地)位于印支地块与华南大陆交汇处,该区域地质构造复杂,为南海西北走滑型和伸展型陆缘的交汇区,也是印澳-欧亚板块碰撞“挤出-逃逸构造区”和“古南海俯冲-拖曳构造区”.莺-琼盆地的北部以红河断裂带中1号断裂为界,前人对其认识比较统一,但莺-琼盆地南部由于地质和地球物理资料较少、研究程度低,以致其构造格局及分界位置不明确.通过对重、磁资料的处理,认为在莺-琼盆地分界的北段存在明显的重力异常和磁力异常梯级带,该梯级带与1号断裂位置相对应;在其南段存在明显的重力异常和磁力异常高值带,推断该高值带为一“中建凸起”,结合重、磁对应分析技术确定了该“中建凸起”的分布范围.采用重、磁异常归一化总水平导数垂向导数技术识别出控制莺-琼盆地分界两侧的断裂构造,在分界以西断裂走向主要为北北西向,分界以东主要为北东向.通过地质和地球物理综合研究认为莺-琼盆地的北段以1号断裂为界,南段以“中建凸起”为界. 相似文献
102.
3个时期骆马湖大型水生植物的分布及变化 总被引:2,自引:0,他引:2
大型水生植物对湖泊的生物地球化学循环具有重要影响.一方面,大型水生植物在生长过程吸收营养;另一方面,其通过向水体释放氧气而影响磷元素以及其他相关因子,进而影响磷元素的生物地球化学循环.为了从宏观上了解骆马湖生态系统变化,以1990年9月20日、2000年5月2日和2008年10月15日Landsat TM/ETM+影像为主要数据源,以大型水生植物的归一化植被指数(NDVI)为测试变量,运用分类回归树(classifica-tion and regression tree,CART)方法确定分割阈值,通过构建知识决策树的方法识别骆马湖大型水生植物动态变化特征.3个时期的遥感分类的总体精度与kappa系数分别为92.28%和0.87、91.73%和0.86、93.38%和0.88,因此,该方法的分类精度完全满足骆马湖水生植物分布及变化的研究.研究结果表明,骆马湖大型水生植物分布面积由1990年的55.461 6 km2,减少到2000年的41.801 4 km2,2008年又增加到79.065 km2;大型水生植物主要分布在骆马湖北部河湖交汇区;人类活动干扰是造成骆马湖大型水生植物分布面积发生变化的主要原因. 相似文献
103.
充分结合缨帽变换、遥感影像融合以及归一化植被指数(NDVI)的优点,提出了一种基于缨帽变换的遥感影像融合与NDVI相结合的植被信息提取方法,并与传统的NDVI方法进行了对比。实验表明,该方法很好地改善了遥感影像植被信息的提取精度,特别是提取道路两旁的行道树以及居民小区中的绿地信息,效果更好。 相似文献
104.
105.
将疏浚粘土应力一应变关系与粘性土的含水率联系起来,对于实际工程而言具有很大的参考价值。传统重塑土应力一应变归一化特性的研究只是针对某一特定性质的土体而言,这种归一化的研究方法显然具有一定的局限性。采用归一化含水率w/wl作为归一化因子,对主应力差渐进值进行归一化.探讨了双对数坐标系下主应力差渐进值与w/wl的线性关系。在此基础上基于Konder提出的双曲线模型将主应力差渐进值作为归一化因子,对三种不同疏浚粘土的应力一应变特性进行归一化分析,通过与实验资料的对比表明,提出的方法具有很好的归一化效果。 相似文献
106.
为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM(1,1)模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM—BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM(1,1)模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM—BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。 相似文献
107.
108.
海底入射角对多波束反向散射强度的影响及其改正 总被引:3,自引:0,他引:3
综合考虑测船姿态、声线弯曲和海底地形对入射角的影响,推导了计算多波束海底入射角的实用模型。根据Lambert法则,改正海底入射角对反向散射强度的影响。实例计算结果表明,所述模型能精确地计算波束在海底的入射角,有效地改正其对反向散射强度的影响。 相似文献
109.
时间序列重建是多时相遥感变化监测研究的基础.多时相遥感数据由于气象、轨道周期等原因,很难达到严格意义的同时相.不同时相的特征信息不具有可比性.以一矿区归一化差值植被指数为例,采用2004-2007年SPOT II/IV数据,通过大气校正,波段运算,获得7个时相的包括伪不变特征区和矿业扰动区8个实验工作面的NDVI最大值... 相似文献
110.
应用EOS/MODIS—Terra卫星数据,按照NDVI(归一化植被指数)最大值合成法计算了乌鲁木齐地区2007、2010年生长季逐旬植被NDVI序列,得到植被长势演变图和植被指数分布基础数据,结合气象资料和南山中山带牧草监测站实测数据,分析了NDVI在乌鲁木齐地区的变化特点及其与气候因子的关系。结果表明:气温、降水是NDVI变化的主要驱动因子,但植被对于气候因子的响应普遍存在滞后性。乌鲁木齐地区NDVI旬最大值总体变化在0.46~0.83范围内。与近10 a中植被长势最好的2007年同期数据比较,2010年春季植被指数比2007年推迟4旬达到0.7以上,表明植被发育期比2007年推迟10~15 d;秋季植被指数7月中旬就出现下降拐点,表明植被发育期比2007年提前4旬进入种子成熟、黄枯期或停止生长。以上结论与南山中山带牧草监测站实测结果相符。 相似文献