Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.  相似文献   

基于SPEI的渭河流域干旱时空变化特征分析          下载免费PDF全文

邹磊  余江游  夏军  王飞宇 《干旱区地理》2020,43(2):329-338

以标准化降水蒸散指数（SPEI）作为评估指标，基于渭河流域28个气象站点1961—2017年实测降水量和气温数据，采用Mann-Kendall（M-K）趋势检验、经验正交函数以及小波变换等方法分析渭河流域干旱时空变化特征，并研究渭河流域干旱与6种大尺度气候因子之间的相关关系，进一步探讨主要气候因子对流域干旱时空分布特征的潜在影响。研究表明：渭河流域在1961—2017年间整体呈现出变旱的趋势。通过经验正交函数分解，渭河流域干旱分布场主要有3种典型模态类型，分别为全局型、西北—东南反向分布型以及东—西反向分布型；同时，大尺度气候因子南方涛动指数SOI与流域干旱分布场具有更好的相关关系，对该区域内干旱变化有较强的影响。  相似文献   

双稀疏字典和FISTA的地震数据去噪          下载免费PDF全文

张良  韩立国  方金伟  张盼  刘争光 《地球物理学报》2019,62(7):2671-2683

地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤，双稀疏字典提供了两层稀疏模型，比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示，然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm，FISTA）对初始字典系数进行更新，接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame，DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数，最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数，并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比，该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示，在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比；与字典学习去噪方法相比，该方法不仅拥有较快的去噪速度，而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.  相似文献   

基于广义模型约束的时间域航空电磁反演研究   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

苏扬  殷长春  刘云鹤  张博  任秀艳 《地球物理学报》2019,62(2):743-751

由于航空电磁具有海量数据,因此快速有效的成像和反演手段至关重要.本文针对层状介质模型推导与实现了广义模型约束条件下时间域航空电磁一维反演.从正则化反演的目标函数出发,通过改变模型约束项构造Lp范数反演和聚焦反演,进而通过改变模型求解域构造出基于小波变换的稀疏约束反演.针对不同反演方法目标函数的构建方式,本文进一步从数学原理上分析不同反演方法的预期效果,并通过理论模型和实测数据进行验证.结果表明L0.8范数反演、聚焦反演和基于小波变换的稀疏约束反演可以得到更符合地下层状介质陡变界面的反演结果.  相似文献   

Efficient strong motion duration of pulse-like records for nonlinear structural analyses     

Constantinos C. Repapis  Petros P. Mimoglou  Vicky V. Dimakopoulou  Ioannis N. Psycharis  Ioannis M. Taflampas 《地震工程与结构动力学》2020,49(5):479-497

The special interest produced by near-field directivity records and their effect on structural response has given a new significance in the velocity time history, its pulse-like content, and relevant parameters and indices. Recent research has shown that directivity pulses inherent in these records govern the linear and the nonlinear response of a wide range of structures. Based on this observation, it is suggested in this paper that a truncated ground motion, limited to the duration of the predominant velocity pulse, can be efficiently used to predict the structural response, instead of the base motion with the total duration, reducing significantly the required runtimes. The proposed methodology is verified for a series of medium to high rise reinforced concrete buildings, for which nonlinear time-history analyses are performed for a vast suite of pulse-like near-field records applied as base excitations with their total duration and the proposed truncated one. Comparison of the results for the response displacements and forces shows very good agreement, permitting the acceptance of the pulse duration as the efficient strong motion time interval of the original record, which determines the response and, thus, it can be used for nonlinear structural analyses.  相似文献   

强震作用下铁路隧道横通道交叉结构抗震措施研究   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

申玉生  陈政  周鹏发  罗宁宁  张熙  杨佳奇 《地震工程学报》2020,42(1):182-193

依托四川茂县跃龙门铁路隧道工程,以主线单线隧道与横通道正交结构为研究对象,通过ABAQUS建立有限元分析模型。选取El-Centro地震波数据,通过应用扩展有限元理论,对横通道与主隧道交叉结构在最不利地震条件下的裂损进行研究,并提出减震层结合柔性接头的抗震措施。研究分析得到:减震层结合柔性接头的设置减小并抑制了交叉结构隧道在强震作用下的开裂范围。柔性接头的设置阻止了纵向裂缝的扩展,在交叉口处中部设置环向柔性接头能完全阻止交叉部位拱顶的裂缝生成;在初期支护和二次衬砌之间设置减震层,给予衬砌更大变形空间,使二次衬砌不易受初期支护变形受力影响而开裂。  相似文献   

基于小波变换的地震动时-频特性研究          下载免费PDF全文

董娣  袁美巧  王赞军 《地震工程学报》2020,42(3):653-664

对美国NGA,采用一维连续小波变换得到每条记录的小波功率谱。研究了任意时间处小波功率谱最大值所对应的主频率。结果表明:地震动主频率随时间的增大逐渐减小;竖向地震动分量的主频比水平向分量随时间减小更快。分别采用线性函数模型、指数函数模型和指数三角函数模型,分析了场地、震级和震中距对主频变化曲线的影响,拟合了主频率在不同场地条件、震级、震中距等情况下随时间的变化曲线,水平向和竖向的频率时变曲线整体上都是随时间递减的,且竖向衰减得更快些,大多数情况下竖向记录的高频成分比水平向记录的相应成分要多。  相似文献   

基于布格重力异常研究运城盆地的构造特征          下载免费PDF全文

李洋洋  李勇江  姚家骏  谢汝一  贾宇鹏  李青 《地震工程学报》2020,42(4):919-926

利用运城及周边地区的布格重力资料,对布格重力数据进行小波分解得到不同阶次的重力异常信息。依据各个阶次的小波变换结果并结合该区域的地质构造环境,对小波变换细节图中存在的特征较为明显的布格重力异常带进行深入分析,对异常所揭示的构造现象在地壳不同深度的分布特性等进行分析研究。结果表明:小波变换细节与区内地壳内部的隆起、凹陷及断裂构造具有很好的对应关系,可以对运城盆地的构造特征及地壳结构做更加深入的研究。  相似文献   

基于小波变换与神经网络的石羊河流域夏季地温预测模型研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

贾东于  李开明  聂晓英  袁春霞  李清峰  高福元 《冰川冻土》2020,42(2):412-422

地温变化在气候反馈效应中起着重要作用， 理解地温及其与影响因素之间的时空关系对预测全球温度变化至关重要。利用1998 - 2017年石羊河流域的逐日常规气象观测资料， 采用小波分析结合BP（Back Propagation）神经网络构建了石羊河流域夏季地温预报模型， 结果表明： 日平均地温预测效果在不同站点均为最佳， 其中预测值和观测值的相关系数均大于0.87， 3 ℃以内的预测概率均大于84%。其中， 民勤地区地温预测效果最好， 预测值和观测值的相关系数达到0.91， 3 ℃以内的预测概率达到86%。日最高地温的预测值与观测值的相关系数高于0.8， 但误差平方和、 标准差较大。永昌地区日最高地温的模拟效果最好， 3 ℃以内的预测概率达到83%。日最低地温的预测与观测值的平均相关系数高于0.66， 3 ℃以内的预报概率高于83%， 但预测值略低。其中， 武威地区日最低地温的预测效果最好， 预测值与观测值的相关系数为0.72， 3 ℃以内的预测概率达到94%。研究成果可为有效弥补干旱、 半干旱区地温观测资料缺失和探讨其与局地气候的关系提供一些参考。  相似文献   

Inversion-based deblending using migration operators     

Amr Ibrahim  Daniel Trad 《Geophysical Prospecting》2020,68(8):2459-2470

In this paper, we compare the denoising- and inversion-based deblending methods using Stolt migration operators. We use Stolt operator as a kernel to efficiently compute apex-shifted hyperbolic Radon transform. Sparsity promoting transforms, such as Radon transform, can focus seismic data into a sparse model to separate signals, remove noise or interpolate missing traces. Therefore, Radon transforms are a suitable tool for either the denoising- or the inversion-based deblending methods. The denoising-based deblending treats blending interferences as random noise by sorting the data into new gathers, such as common receiver gather. In these gathers, blending interferences exhibit random structures due to the randomization of the source firing times. Alternatively, the inversion-based deblending treats blending interferences as a signal, and the transform models this signal by incorporating the blending operator to formulate an inversion problem. We compare both methods using a robust inversion algorithm with sparse regularization. Results of synthetic and field data examples show that the inversion-based deblending can produce more accurate signal separation for highly blended data.  相似文献