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1.
基于CUDA的地震相干体并行算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
张全 《地质与勘探》2020,56(1):147-153
相干体技术在地震勘探资料解释方面得到了广泛的应用,由于相干体技术处理的对象是三维地震数据体,所以算法运算时间较长。为了缩短解释周期,本文充分发挥GPU并行计算优势,对C3相干体算法进行并行化分析。从硬盘读取数据到GPU上计算相干值并写入硬盘的整个过程进行分析,剔除了冗余数据的读取,完成了C3相干体算法的并行化设计与实现。最后分别对串行算法与并行算法进行性能测试,结果表明本文设计的并行算法在保证精度的前提下达到了16倍左右的加速比,对加快地震资料解释具有重要意义。  相似文献   
2.
以北海市红树林分布区为研究区,设置调查样地,采用灰色统计分析与美景度评价相结合的方法,探讨了北海市红树林景观美景度及其影响的主要因素。研究结果表明,在研究样地中,木榄(Bruguiera gymnorrhiza)群落、桐花树(Aegiceras corniculatum)群落、红海榄(Rhizophora stylosa)群落、桐花树+秋茄(Kandelia candel)群落、白骨壤(Aricennia marina)+秋茄群落、海漆群落(Excoecaria agallocha)、白骨壤+拉关木(Laguncularia racemosa)群落、桐花树+无瓣海桑群落(Sonneratia apetala)、白骨壤群落的平均美景度值依次减小;北海市红树林景观美景度的影响因素为潮汐、鸟类活动、滩涂完整性、红树林与海堤结合状况和红树林斑块面积,其对红树林景观美景度的贡献率依次变小。  相似文献   
3.
以广州市中心城区为例,借助百度热力图、百度实时路况和百度地图POI数据,从中观层面多角度综合分析广州市中心城区就业与居住的空间分布关系。结果显示:1)工作时间段人口聚集的高值区整体呈带状分布,斑块较为细碎,但绝大部分集中在核心地带;人口主要高度集中于各区的商业繁华地段与交通线路周围。而休息时间段的高值区则相对集中分布,用地效率较高,表现出多中心的圈层结构;人口主要高度集中分布在传统的老城居住区和新开发的商业住宅区,与核心商圈相对错开。2)不管是在上班时段还是休息时段,人口聚集程度越高的地区,POI设施密度表现越显著;这意味着人口的聚集具有一定的选择性,主要集中在城市基础设施发展较完备的区域。3)广州市中心城区各街道的职住比介于0.73~1.54,职住相对平衡,区域之间差异较小。其中,分值较高的街道多分布于核心地带(主要集中在越秀区、荔湾区北部和天河区南部),分值较低的街道多分布于核心地带的外围或边缘地区(主要在海珠区、荔湾区和白云区零散分布)。4)从城市交通响应上看,广州市中心城区工作日内早高峰的拥堵度大于晚高峰,但总体路况变化跨度不大,区内并没有出现特别严重的“潮汐通勤”现象。  相似文献   
4.
四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。  相似文献   
5.
机器学习在当今的诸多领域已经取得了巨大的成功.尤其是提升算法.提升算法适应各种场景的能力较强、准确率较高,已经在多个领域发挥巨大的作用.但是提升算法在天文学中的应用却极为少见.为解决斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)数据中恒星/星系暗源集分类正确率低的问题,引入了机器学习中较新的研究成果–XGBoost (eXtreme Gradient Boosting).从SDSS-DR7 (SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源集和暗源集.首先,分别对亮源集和暗源集使用十折交叉验证法,同时运用XGBoost算法建立恒星/星系分类模型;然后,运用栅格搜索等方法调优XGBoost参数;最后,基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree, FT)、Adaboost (Adaptive boosting)、随机森林(Random Forest, RF)、梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders, SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)等模型进行对比并分析结果.实验结果表明:XGBoost在暗源分类中要比功能树算法的星系分类正确率提高了将近10%,在暗源集的最暗星等中比功能树提高了将近5%.同其他传统的机器学习算法和深度神经网络相比, XGBoost也有不同程度的提升.  相似文献   
6.
以天津渤海湾围海造田形成的规则人工基础设施为参照物,对长时间序列的FY-3B星250 m空间分辨率数据的几何定位精度误差进行量化,并在此基础上对几何定位精度进行了分析。研究发现,FY-3B星中分辨率卫星数据的几何定位精度存在较大误差,尚未完全达到1个像元或亚像元级的精度水平。纬度方向误差明显大于经度方向误差,纬度方向的几何定位误差整体在-2~-9个像元,经度方向误差基本处于±3个像元的水平。经度方向误差随时间序列的增加,呈偏西向偏东的发展趋势;纬度方向的几何定位整体偏北,且有向北扩大的趋势。在天顶角小于30°的范围内,经度方向误差并不随天顶角的增加而变化,而纬度方向误差随天顶角增加而缩小,且变化幅度在扩大。研究结果有助于改善FY-3B星中分辨率卫星数据的几何定位精度以及研究目前几何定位模型存在的问题。  相似文献   
7.
随着广电行业的飞速发展,以串行数字接口(SDI)基带信号为基础技术架构的传统电视信号已经很难满足未来技术发展和业务扩展的需求.得益于现代通信技术的迅速发展以及即将到来的万物互联的5G时代,广电行业也将采用IP化技术来构建新的网络系统.处在向IP化发展的过渡期,广电IP化目前还存在一些亟待解决的问题.为了解决广电系统网络中需要更高精度的同步信号来完成时间同步的问题,本文利用精确时间协议(PTP)时间同步技术在专用以太网中完成时间同步组网,搭建了测试环境并对测试数据进行了分析.测试结果表明,相较于传统的网络时间协议(NTP)时间同步技术,输出PTP信号的准确度能够达到亚微秒量级,完全满足广电行业IP化数字电视系统时间同步信号的高精度需求.   相似文献   
8.
视频GIS集成了视频处理和GIS分析,能够有效完成公共安全场景或区域的人群监测及分析,实现人群运动状态的准确把控。人群运动状态同群体性社会事件的发生及演变密切相关,视频可通过光流场和社会力场表达场景人群运动信息。为提高人群运动状态分析的准确性,综合考虑透视畸变、背景噪声和人群密度等场景多因素,提出根据视频场景多因素分析的人群运动状态的分析方法,通过引入长度透视校正参数和前景检测图像校正场景稠密光流场,然后以校正后的光流场为基础,顾及面积透视畸变与场景人群密度,估算视频前景社会力场。实验结果表明,该方法能够获取视频场景更显著的人群运动状态特征,并在人群行为异常检测等方面效果突出。  相似文献   
9.
积雪是地球上反射率较高的自然表面,对于中高纬度地区的水文和能量收支平衡发挥着重要作用。表层积雪中的黑碳和雪粒径变化可以显著影响积雪反照率,造成积雪对太阳辐射吸收的变化,进而对区域气候变化和水文循环产生反馈作用。利用遥感技术对季节性积雪表层黑碳和雪粒径进行定量评估,可以获取时空上连续系统的雪表黑碳浓度和雪粒径变化情况,这也是许多气候和水文模型的输入因子。以中国主要季节性积雪区北疆为研究区,基于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据的3(0.47 μm)、2(0.86 μm)和5(1.24 μm)波段,采用SGSP(Snow Grain Size and Pollution Amount)算法反演2000-2018年积雪期的雪表黑碳浓度和雪粒径,并结合地面观测数据对于反演结果进行了精度验证,综合分析北疆雪表黑碳浓度和雪粒径时空变化趋势。结果显示,SGSP算法能够同时反演雪表黑碳浓度和雪粒径,并且验证结果表明纯雪像元上反演结果具有较好的精度;2000-2018年北疆雪表年均黑碳浓度和年均雪粒径都随时间变化呈现微弱下降趋势;受地理位置和局部污染源的影响,北疆积雪黑碳浓度空间分布复杂,天山北坡经济带平均黑碳浓度最高,伊犁地区平均黑碳浓度最低,雪粒径的空间分布显示塔城地区平均雪粒径最大,伊犁地区最小。  相似文献   
10.
图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。  相似文献   
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