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81.
囿于波动问题空间采样率观念的限制,现有多道瞬态瑞雷波探测方法采用小道间距、多道检波器排列方式观测同一次激发的瞬态瑞雷波,虽然解决了同时观测不同频率成分波动的问题,但一个排列的多道检波器只能得到一条瑞雷波相速度-探测深度曲线,工作效率和横向分辨力受到极大限制,同时,所能够提取的最高频率波动成分也受到了检波器排列最小道间距的限制.经分析发现,忽略两个测点之间瞬态瑞雷波到时差对不同频率波动道间相位差的影响是上述问题的根源.针对现有多道瞬态瑞雷波探测方法的弱点,本文阐明了道间时差相位(TDP)的概念和意义,提出了考虑道间时差相位的测点对间相位差分析技术,形成了一套新的多道瞬态瑞雷波探测方法——TDP法. TDP法摆脱了最小道间距的羁绊,只用两道检波器的瞬态瑞雷波记录即可提取多种频率成分波动的相速度,完成现有方法一个多道检波器排列才能完成的工作,探测工作效率大大提高;同时,根据场地岩土体的横向变化适当调整检波器布置的测点间距,在一条测线上布置多个测点,相邻测点对两两组合获得的多条瑞雷波相速度-深度曲线可以反映岩土体横向变化,这使得探测方法的横向分辨力显著提高;另外,由于引进道间时差相位,高频成分的提取不再受道间距的控制,从而探测方法的高频分辨力也得到了大幅度提高,原则上,激发和测试系统能够产生和记录到的高频成分新方法都可以提取到,事实上,这套方法已经成功地拓展到了超声频段的探测工作中. 相似文献
82.
信号去噪是海洋可控源电磁勘探(Marine Controlled-Source Electromagnetic,MCSEM)数据处理过程中的重要环节.在中、远收发距处,大地天然电磁信号(Magneto Telluric,MT)是影响MCSEM反演质量的主要噪声之一.尽管已有学者提出一些MT噪声降噪方法,但由于缺乏降噪效果的量化评价,导致这些方法的有效性亟待验证.针对上述问题,本文将信号和噪声一维正演、噪声降噪处理、电阻率一维反演相结合,提出一种MT噪声降噪效果评估方法.该方法利用电阻率反演结果与电阻率输入值的均方相对误差作为降噪效果的量化评价指标.为提高灵活性,既可以利用正演的手段生成MT噪声,也可以直接输入MCSEM发射机不开机时间段的实测数据作为MT噪声.利用该评估方法,验证了短时窗结合预白化滤波降噪方法的有效性.在所开展的实验中,实测数据的均方相对误差为231%.相比于不进行降噪处理的直接反演结果,均方相对误差减小了126%.本文所研究的评估方法可应用于MT噪声降噪方法有效性的量化评估,也可推广至其他类型噪声降噪效果的量化评估. 相似文献
83.
广德县山北地区位于下扬子地块皖南褶断带绩溪穹褶断束北缘,属于典型的花岗岩型铀矿(化)分布区.为研究该地区的铀矿(化)分布特征,寻找隐伏铀矿体,本文通过开展地面伽玛能谱、可控源音频大地电磁测深(CSAMT)、土壤氡气等综合物探方法,有效地发现与成矿有关的地球物理异常,结合地质资料,推断了与矿化体有关的岩体接触带和构造发育情况,圈定找矿靶区,并于后期开展的钻探验证工程中辅以伽玛测井定量确定异常铀矿化分布情况.研究结果表明,地面伽玛能谱测量能有效圈定与铀成矿有关的异常靶区;可控源音频大地电磁测深垂向分辨力高,能较准确探测花岗岩体厚度,推断断裂构造发育情况;土壤氡气测量能准确指示深部铀矿化信息.因此合理选用多种物探方法有助于提高地质找矿效果. 相似文献
84.
在城市道路塌陷隐患探测中,相邻车道地下介质差异性较小,其探地雷达剖面之间具有较高的一致性和关联性,为了提高探地雷达资料解释的准确性和速度,综合对比分析相邻车道探地雷达剖面之间的相关性,提出了探地雷达多剖面联合解释方法,首先同时对多个相邻车道探地雷达剖面中的塌陷隐患病害同步进行分类和分级判释,然后将每个病害异常输出为单体病害文件至单体病害文件库,并基于人机交互方式对单向或双向多车道探地雷达剖面中的任意病害类型或病害等级进行综合统计、自动排序,可用于生成严重病害的现场加密复测验证单和最终的检测报告.结果表明:探地雷达多剖面联合解释方法能够同时对多个相邻车道探地雷达剖面同步进行对比分析、相互验证,能有效克服单剖面信息量不足的局限性,不仅可以快速辨别和剔除外界干扰形成的虚假异常,减少多解性,而且可以估算地下病害异常的面积范围和空间展布,有效提高解释的自动化、准确性和可信度,明显加快解释速度. 相似文献
87.
多波束测深系统作业的基本前提是测船保持匀速直线运动状态,而实际作业中非匀速运动状态下的多波束测量普遍存在,此时常用的基于加速度测量原理的测姿设备会受到影响。为此,在多波束测姿误差分析的基础上,针对直线加速、U型转弯两种情况下的测姿误差进行研究,通过INS测姿与GNSS三天线测姿的数据比较,对非匀速直线运动状态下姿态误差的影响特点及程度进行了分析。实验证明当测船做直线加速运动时,会使纵摇角产生较大误差;当测船转弯时,会使横摇角产生较大误差,这对指导多波束实际测量具有一定的参考价值。 相似文献
88.
89.
90.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献