Seismic ground-roll noise attenuation using deep learning     

Harpreet Kaur  Sergey Fomel  Nam Pham 《Geophysical Prospecting》2020,68(7):2064-2077

We propose to adopt a deep learning based framework using generative adversarial networks for ground-roll attenuation in land seismic data. Accounting for the non-stationary properties of seismic data and the associated ground-roll noise, we create training labels using local time–frequency transform and regularized non-stationary regression. The basic idea is to train the network using a few shot gathers such that the network can learn the weights associated with noise attenuation for the training shot gathers. We then apply the learned weights to test ground-roll attenuation on shot gathers, that are not a part of training input to obtain the desired signal. This approach gives results similar to local time–frequency transform and regularized non-stationary regression but at a significantly reduced computational cost. The proposed approach automates the ground-roll attenuation process without requiring any manual input in picking the parameters for each shot gather other than in the training data. Tests on field-data examples verify the effectiveness of the proposed approach.  相似文献   

The 2019 Brumadinho tailings dam collapse: Possible cause and impacts of the worst human and environmental disaster in Brazil     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

On 25th January 2019, the tailings dam of the Brumadinho iron mine operated by Vale S/A failed catastrophically. The death toll stood at 259 and 11 people remained missing as of January 2020. This tragedy occurred three years after Mariana’s tailings dam rupture – the most significant tailing dam disaster in Brazilian history. Thus far, a systematic investigation on the cause and effect of the failure has yet to be conducted. Here, we use satellite-driven soil moisture index, multispectral high-resolution imagery and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) products to assess pre-disaster scenarios and the direct causes of the tailings dam collapse. A decreasing trend in the moisture content at the surface and the full evanescence of pond water through time (2011–2019) suggest that the water was gradually penetrating the fill downwards and caused the seepage erosion, saturating the tailings dam. Large-scale slumping of the dam (extensional failure) upon the rupture indicates that the materials of the fill were already saturated. InSAR measurements reveal a dramatic, up to 30 cm subsidence in the dam (at the rear part) within the past 12 months before the dam collapse, signifying that the sediments had been removed from the fill. Although the information on the resistance level of the tailings dam to infiltrations is not available, these pieces of evidence collectively indicate that the seepage erosion (piping) is the primary cause for the chronic weakening of the structure and, hence, the internal “liquefaction” condition. Upon the collapse, the fully saturated mud tailings flowed down the gentle slope area (3.13 × 10⁶ m²), where 73 % were originally covered by tree, grass or agricultural tracts. The toxic mud eventually reached the Paraopeba River after travelling 10 km, abruptly increasing the suspended particulate matter (SPM) concentration and the toxic chemical elements in the river, immediately affecting the local livelihoods that depend on its water. The Paraopeba River is a major tributary of the San Francisco River, the second-longest river in Brazil reaching the Atlantic Ocean. We anticipate that the environmental repercussions of this toxic seepage will be felt throughout the entire basin, especially riverine communities located downstream.  相似文献   

面向数字孪生城市的智能化全息测绘   总被引：2，自引：0，他引：2  

顾建祥  杨必胜  董震  杨常红 《测绘通报》2020,(6):134-140

以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球，数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系，数字孪生技术应运而生。随着物联网技术（IOT）的发展，数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来，深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求，在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作，从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述，重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系，以及在社会各领域的应用成果。  相似文献   

一种移动视频与地理场景的融合方法     

赵维淞  钱建国  汤圣君  王伟玺  李晓明  郭晗 《测绘通报》2020,(12):11-16

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察，但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来，为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点，将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点，计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数；然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据，恢复视频角点坐标；最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标，实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明，对视频数据匹配的间隔帧越短，其整体融合精度越高，通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。  相似文献   

融合多源数据的三维建模方法及精度分析     

祖立辉 《北京测绘》2020,(3):347-351

以地面相机影像、低空无人机影像和地面三维激光点云数据为融合对象,研究空地影像融合、低空影像融合地面三维激光点云和低空影像融合三维白模进行三维建模的方法,并对其三维建模精度和建模效果进行综合分析。这3种融合方法进行三维建模丰富了三维模型的色彩纹理信息,提高了三维模型的几何结构精度,能满足较大场景的三维实景模型的建模要求,为数字化古建筑(古文物)保护提供具有较高价值的参考数据。  相似文献   

基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测     

鄢俊洁  瞿建华  冉茂农  张芳芳 《遥感学报》2020,24(5):571-577

Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。  相似文献   

Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演   总被引：1，自引：0，他引：1  

唐少飞  田庆久  徐凯健  徐念旭  岳继博 《遥感学报》2020,24(12):1511-1524

林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力，对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象，分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像，采用多元线性回归（MLR）、随机森林（RF）、支持向量机回归（SVR）、前馈反向传播神经网络（BP）以及多元自适应回归样条（MARS）等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期，并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演，分别为冠层含水量（CWC），归一化水体指数（NDWI），叶面积指数（LAI），光合有效辐射吸收率（FAPAR）和植被覆盖度（FVC）。研究结果表明，展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数（PSRI）以及落叶期的NDVI、RVI外，落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系，其中与冠层含水量（CWC）的相关性最高，pearson相关系数达到-0.74（p<0.01）。此外，不同模型反演结果表明，随机森林模型（RF）为最佳落叶松林龄估测模型，其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a；多元线性回归模型（MLR）的林龄估测结果最差，其平均决定系数R²和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a，非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。  相似文献   

基于物流企业数据的2007-2017年中国城市网络空间特征及演化     

宗会明  吕瑞辉 《地理科学》2020,40(5):760-767

采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明：基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。  相似文献   

基于 SRP 概念模型的祁连山地区生态脆弱性评价   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

刘佳茹  赵军  沈思民  赵彦军 《干旱区地理》2020,43(6):1573-1582

基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度（SRP）概念模型，从地形、气候、植被和社会经济 因子选取 8 个评价指标，利用遥感和 GIS 技术，采用主成分分析方法求取权重，对祁连山地区启动 水源涵养区生态环境保护和综合治理规划研究前后近 10 a 的生态脆弱性程度进行系统、定量地评 估，旨在揭示生态脆弱性的分布特征、时空演变及动因，为区域生态保护、资源利用和可持续发展 提供参考。结果表明：（1）从研究区生态脆弱性分布来看，祁连山地区主要以轻度和重度脆弱为 主，脆弱性程度从西北向东南地区逐渐减弱，西北地区植被覆盖度小，海拔高，生态环境较为恶劣 是导致脆弱性程度较高的原因；（2）祁连山地区 3 期生态脆弱程度呈逐渐下降趋势，综合指数分别 为 3.307、3.118 和 3.103；2005 年 生 态 脆 弱 性 较 高 ，极 度 脆 弱 面 积 为 28 610 km²，2010 年 下 降 为 11 723 km²，2015 年降低为 6 174 km²，极度脆弱面积逐渐减少；（3）从祁连山地区生态脆弱性演变动 因来看，8 个指标对生态脆弱性影响均较为显著，但在不同的时间影响程度各不相同，2005—2015 年 3 期数据中对生态脆弱性影响最大的均为植被指数，降水次之，地形因子影响最小。总体来看， 近年来祁连山地区生态脆弱性程度有所降低，但仍然需要加强保护力度，促进生态环境可持续 发展。  相似文献   

功能疏解背景下京津冀中部核心区产业投资网络演化研究     

刘骁啸  吴康 《地理科学进展》2020,39(12):1972-1984

非首都功能疏解作为京津冀协同发展战略的核心,对解决北京大城市病、实现京津冀可持续发展具有重要意义。论文构建了一个“四位一体”的产业投资网络演化分析框架,以京津冀中部核心区为研究对象,利用工商企业投资大数据测度了非首都功能的3类重点行业在2010、2014、2018年的资本流动特征,并从“节点—路径—格局”3个层面分析了功能疏解背景下产业投资网络演化过程。研究结果表明,非首都功能疏解背景下,北京市各行业对外投资增强,投资集聚中心逐渐向外围转移,但不同行业演化格局存在差异。制造业呈现由邻近扩散向等级扩散转变的演化路径,并向着多中心格局发展;批发零售业在资本净流动层面显示出扩散特征,在骨干路径层面呈现集聚现象,分布格局由北京单极放射状向京津双核联动演化;交通运输仓储和物流业向郊区物流园区所在地集聚,但网络整体发育滞后。研究结果能够为科学认识首都功能疏解情况、了解中部核心区产业结构及产业发展的变动态势提供参考。  相似文献