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81.
复杂构造地震成像主要取决于叠前地震数据品质、偏移速度可靠性和偏移算子成像精度. 库车坳陷异常复杂的近地表条件导致极低信噪比的地震采集数据. 该区逆冲推覆高陡构造刺穿盐体大面积分布, 盐层厚度变化大、顶底面形态复杂, 盐下断裂带破碎、小断块发育, 形成异常复杂的地震成像问题. 本文重点研究三个关键环节:(1)精细的叠前地震预处理研究: 根据该区地震地质复杂性和地震资料特征, 采用一些新的方法技术和技术组合从振幅与时移的大、中、小尺度变化三个层次来解决资料信噪比问题, 重建深部反射信号; (2)三级偏移速度分析研究:利用库车坳陷盐刺穿逆冲推覆构造建模理论及变速成图配套技术解决叠前时间偏移速度场时深转换问题,利用井约束低频速度地震迭代反演技术解决连井层速度场与偏移速度场的融合问题,实现从DMO速度分析、叠前时间偏移速度分析到叠前深度偏移速度分析的有机衔接,建立拓扑结构相对保持的叠前深度偏移速度模型;(3)基于退化Fourier偏移算子的半解析波动方程叠前时间和深度偏移研究, 极大地改善了地震偏移过程中高波数波的成像问题. 通过对库车坳陷大北、博孜、却勒、西秋4和西秋10等复杂高陡构造的叠前时间和深度偏移地震成像处理,取得了较好的应用效果. 相似文献
82.
应用相空间理论对赤道单站日表层水温及青岛月平均气温的9点滑动平均资料进行了分析,结果表明:青岛月平均气温的9点滑动平均的相关维数和嵌入维数分别为5.83、8,当反厄尔尼诺发生时赤道日SST的相关维和嵌入维数分别为3.93、11,当厄尔尼诺发生时其相关维数和嵌入维数分别为4.37、9。揭示了无论是厄尔尼诺还是反厄尔诺发生赤道日SST都具有混沌特征,并且厄尔尼诺发生其内部结构复杂化使得支撑奇怪吸引子的 相似文献
83.
提出了一种基于多图形处理器(graphic processing unit,GPU)设计思想的Harris角点检测并行算法,使用众多线程将计算中耗时的影像高斯卷积平滑滤波部分改造成单指令多线程(single instruction multi-ple thread,SIMT)模式,并采用GPU中共享存储器、常数存储器和锁页内存机制在统一计算设备架构(com-pute unified device archetecture,CUDA)上完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于多GPU的Har-ris角点检测并行算法比CPU上的串行算法可获得最高达60倍的加速比,其执行效率明显提高,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。 相似文献
84.
利用二元关系和粗糙集的一些性质来研究GIS实体之间关系,发现在基于二元关系的广义近似空间下GIS实体的前继领域、后继领域算子、上、下继领域包含了比它自身更广的一个集合定义。同样基于粗糙集,我们发现二元关系GIS实体的上、下近似比Pawlark粗糙集的定义更广泛。在二元关系的广义近似空间下,一个GIS单点集的上近似等于它的前继领域,同样等于它后继领域的逆。 相似文献
85.
结合电力线在直升机航拍影像中的成像特性,提出了一种复杂自然背景中电力线的自动提取方法。首先,利用Ratio算子从复杂背景中检测出电力线边缘;然后把边缘转化成直线段,对出现断裂与欠连接的直线进行连接与合并;最后,从这些直线段中采样一些点集,利用随机一致性抽样算法(Ransac)从中选择尽可能少但足够的点来拟合成一根完整的电力线,并通过实验证明了该方法的有效性。 相似文献
86.
87.
Matlab平台下遥感影像的北方岸线提取研究——以大连长兴岛为例 总被引:2,自引:0,他引:2
在Matlab平台上, 利用卫星遥感影像数据, 结合RS与GIS技术, 选取大连长兴岛作为研究区域, 使用阈值分割法、边缘检测法及小波变换法进行了海岸线的提取, 并对结果进行对比分析。试验结果表明, 边缘检测法中Canny算子与小波变换法对海岸线的提取结果与真实地物最为接近, 其中Canny算子可以较为准确地提取围填海区域的海岸线。 相似文献
88.
不同类别参数间的相互耦合使多参数地震全波形反演的非线性程度显著增加,地震波速度与各向异性参数取值数量级的巨大差异也会使反演问题的性态变差.合理使用Hessian逆算子可以减弱这两类问题对反演的影响,提高多参数反演的精度,而截断牛顿法是一种可以比较准确地估计Hessian逆算子的优化方法.本文采用截断牛顿法在时间域进行了VTI介质的声波双参数同时反演的研究.不同模型的反演试验表明,在VTI介质声波双参数同时反演中,截断牛顿法比有限内存BFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno,L-BFGS)法能更准确地估计Hessian逆算子,进而较好地平衡两类不同参数的同时更新,得到了比较精确的反演结果. 相似文献
89.
针对海表温度数据集的数据缺失,提出了一种基于自组织映射算法(SOM)和经验正交函数算法(EOF)有机结合的重构缺失值的新方法。该方法应用了SOM的非线性估计,能够很好的反映数据集的非线性结构,并把SOM估计的结果用于EOF算法的初始化,克服了EOF对数据集初始化敏感的问题。在处理过程中,对奇异值分解使用了lanczos算子分解矩阵,提高了程序运行效率。此外,该方法还引入蒙特卡罗交叉校正集,确定最佳重构的EOF模态数,最终高精度计算出重构误差。使用AQUA遥感卫星海表温度数据进行实验,结果表明该方法能够很好地重构出缺失率高达83.23%的数据集,且重构精度高。 相似文献
90.
传统反演算法以优化算法为主,而基于逆算子估计的AVO反演算法则利用了直接求逆的思路.算法的关键在于寻找存在逆函数的子域,进而可以在子域内直接求逆,这种解决反问题的思路不同于一般的优化类算法所采用的直接搜索解的方式,具有更高的效率.AVO反演利用了振幅随着偏移距的变化特征,反演的精度受到地震资料质量的影响,通过加入L1范数约束以及合理的初始模型有助于提高反演的稳定性以及准确度.模型测算和实际应用表明,基于逆算子估计的AVO反演方法具有较高的精确程度和可靠性. 相似文献