桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究     

陈霄燕  潘军  邢立新  蒋立军  孙也涵  仲伟敬  范博文 《地球信息科学学报》2019,21(12):1867-1876

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   

基于Sentinel-2的潮间红树林提取方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

徐芳  张英  翟亮  刘佳  谷祥辉 《测绘通报》2020,(2):49-54

位于潮间带的红树林可能在高潮时被海水淹没的特点，使得传统的植被提取方法在红树林信息提取方面存在局限性。本文在对比分析了出露的红树林、高潮水位淹没的红树林、海水水体的光谱特征后，提出了一种利用归一化潮间红树林指数（NIMI）提取潮间带红树林的方法。该指数是由植被强吸收的红波段，强反射的两个红边波段和近红外波段组成的归一化表达式。利用该指数对福建省龙海九龙江口湿地的红树林进行了分类提取，提取结果与高分二号影像目视验证和现场调查结果进行了对照。结果显示，该方法提取红树林的用户精度达到93.98%，并显著优于利用归一化水体指数（NDWI）、归一化植被指数（NDVI）及随机森林的结果。  相似文献   

2011年日本东北大地震（M_W=9.0）震间与震前变形场特征及其对强震预测的启示          下载免费PDF全文

朱守彪 《地球物理学报》2020,63(2):427-439

强震震前(preseismic)动力学过程的研究对于地震预测具有十分重要的意义,但由于观测资料的限制,目前对强震前孕震区力学状态及其演化过程的认识还非常有限.2011年日本东北9.0特大地震(Tohoku-Oki)发生在GPS观测台站最为密集的地区,为研究特大地震震间(interseismic)与震前的变形状态提供了难得的机会.文中将利用日本东北大地震之前连续的GPS观测资料,分别计算震间与震前的速度场与变形场.通过对比分析发现,日本东北地区(Tohoku)震前的应变状态与震间的有很大的不同,震间的变形主要受到太平洋板块向日本海沟北西西向的俯冲挤压作用所控制,其主压应变以近东西向压缩为主,日本东北地区的运动方向与太平洋板块的运动方向大体一致.但是,临近地震前(震前)日本东北地区的运动方向发生了很大变化,震前30天的连续GPS观测结果显示,速度场的优势方向经常变换,间歇性地出现与太平洋板块运动方向相反的情况.这意味着震前孕震区的力学状态发生了很大的改变.这种变化可能与震前破裂成核或慢滑移及慢地震等过程有关,这些过程将加速或促进大地震的发生,从而为大地震的发生准备了力学条件.值得特别强调的是,这些现象都是可以通过直接观测能够发现的大地震之前的异常现象.由此可见,加密GPS站点进行连续观测,寻找震前变形异常区以及探索异常的物理机制对于地震预测预报有重要的科学意义.  相似文献   

基于MATLAB的铁路路基沉降预测优化方法     

刘鹏鹏  李仲勤 《北京测绘》2020,(4):580-583

高速铁路路基的工后沉降严重影响着行车安全。在已有的预测模型中,所采用的初始数据往往不能满足等时间周期采集,而且还会伴随着一系列不可避免的观测误差,模型本身的误差累计,不能进行长期预测。文中利用最小二乘原理对初始值进行拟合改进,采用Lagrange插值方法将非等间隔序列转为等间隔序列,并基于新陈更替GM(1,1)模型利用MATLAB建立沉降预测模型;在此基础上,提出对模型残差进行GM改正以提高模型精度的方法。研究表明,通过对初始值序列改正后的模型具有较好的适应性,优化改进后的模型预测误差小,预测精度优于新陈更替GM(1,1)模型。  相似文献   

基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数   总被引：1，自引：0，他引：1  

张静宇  王锦地  石月婵 《遥感学报》2020,24(11):1342-1352

目前，估算高分辨率叶面积指数LAI（Leaf Area Index）的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型，再用统计模型估算LAI。然而，与农田地面测量实验相比，森林地面测量实验获取的观测数据更加有限，这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低，难以满足应用需求。为此，本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先，获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据，建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后，以一个新的森林站点Concepción作为研究区，将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型，优化模型用于估算森林高分辨率LAI，使用验证数据评价LAI的估算精度。同时，选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度，经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680，0.4449，0.2863，0.5755。研究结果表明：在仅有少量观测数据时，采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此，本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。  相似文献   

京津冀结合部区域地壳稳定性评价     

杜东  王国明 《华北地质》2020,34(3)

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复杂构造区页岩气储层特征及含气性控制因素——以湖北来凤—咸丰区块来地1井龙马溪组为例     

郑宇龙  牟传龙  肖朝晖  王秀平  刘小龙  陈尧 《海相油气地质》2020,25(2):108-120

志留系龙马溪组是位于四川盆地之外的湖北来凤—咸丰区块页岩气勘探的重点层位。为了探究复杂构造区储层特征及其对含气量的影响,以来地1井龙马溪组为研究对象,通过对5条野外露头剖面进行取样分析,应用薄片鉴定、扫描电镜、液态氮吸附-脱附实验、现场解吸等常规手段,观察分析储层孔隙类型、结构,并将储层各参数与DFT孔容及储层含气量进行拟合分析。研究表明:研究区龙马溪组储层孔隙类型主要为粒间孔、粒内孔、有机质孔及小尺度裂缝;中孔占孔容的比重最大,微孔次之,大孔占比最小,它们的发育程度由总有机碳含量(TOC)和黏土矿物含量共同控制;含气量与TOC、黏土矿物含量及总孔容有一定正相关性,次生黄铁矿含量与游吸比有较好的正相关性;来地1井龙马溪组三段由于黏土矿物含量较高、储层可塑性较强、有一定的抗破坏能力,因此,龙三段储层的封闭性好,储层内存在异常高压,在具备一定物质基础的层段含气量与TOC较高的龙一段相当。研究指出,在物质基础一般、整体保存条件较差的复杂构造区,寻找远离深大断裂、具有较高黏土矿物含量及一定TOC的局部封闭性好、存在异常高压的储集层段或区域,是今后页岩气勘探的重要突破口。  相似文献   

壮医火针疗法对类风湿关节炎的临床研究现状          下载免费PDF全文

廖小婷  李凤珍 《应用海洋学学报》2020,36(3):170-172

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老年慢性阻塞性肺疾病稳定期患者八段锦康复锻炼的研究进展          下载免费PDF全文

方森  陈燕 《应用海洋学学报》2020,36(2):152-154

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两类厄尔尼诺事件对登陆中国热带气旋的影响     

孔蕴淇  范伶俐  李俊杰 《海洋气象学报》2020,40(4)

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