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1.
利用27景TerraSAR-X数据进行时序InSAR分析,获取武汉城区2013~2015年地面沉降监测结果,并结合地质、水文及实地踏勘资料进行沉降成因分析。结果表明,武汉城区地面沉降主要分布在汉口后湖、青山区工业路及光谷广场附近区域,最大沉降速率达78.1 mm/a;软土地基上大规模的城市建设引起的地下水位下降和荷载增加是造成沉降的主要原因。另外发现,长江沿岸地表形变与长江水位变化密切相关,初步推测与长江水位对两岸承压水的动态影响有关。  相似文献   
2.
Time-series InSAR analysis(e.g., permanent scatterers(PSInSAR)) has been proven as an effective technology in monitoring ground deformation over urban areas. However, it is a big challenge to apply this technology in coastal regions due to the lack of man-made targets. An distributed scatterers interferometric synthetic aperture radar(DSInSAR) is developed to solve the problem of insufficient samples and low reliability in monitoring coastal lowland subsidence, by applying a spatially adaptive filter and an eigendecomposition algorithm to estimating the optimal phase of statistically homogeneous distributed scatterers(DSs). Twenty-four scenes of COSMO-Sky Med images acquired between 2013 and 2015 are used to retrieve the land subsidence over the Shangyu District on south coast of the Hangzhou Bay, Zhejiang Province, China. The spatial pattern of the land subsidence obtained by the PS-InSAR and the DSInSAR coincides with each other, but the density of the DSs is three point five times higher than the permanent scatterers(PSs). Validated by precise levelling data over the same period, the DSInSAR method achieves an accuracy of ±5.0 mm/a which is superior to the PS-InSAR with±5.5 mm/a. The land subsidence in the Shangyu District is mainly distributed in the urban areas, industrial towns and land reclamation zones, with a maximum subsidence rate –30.2 mm/a. The analysis of geological data, field investigation and historical reclamation data indicates that human activities and natural compaction of reclamation material are major causes of the detected land subsidence. The results demonstrate that the DSInSAR method has a great potential in monitoring the coastal lowland subsidence and can be used to further investigate subsidence-related environmental issues in coastal regions.  相似文献   
3.
白林  魏昕  刘禹  吴崇阳  陈立辉 《地质通报》2019,38(12):2053-2058
岩石薄片图像的复杂性和多解性,导致岩石薄片分类难度较大。尝试将深度学习方法应用于岩石薄片图像分类。实验选取了安山岩、白云岩、花岗岩等6种常见岩石种类的薄片图像,每类1000张图像作为实验数据,建立了岩石薄片分类的VGG模型,经过9万次训练后,测试集识别准确率达到了82%。对实验结果进行了分析,发现相似组成成分的岩石图像容易混淆,如白云岩与鲕粒灰岩均属于碳酸盐岩,容易相互误判。在安山岩特征图中提取出了斜长石斑晶和微晶及隐晶质或玻璃质基质,在鲕粒灰岩特征图中提取了鲕粒及填隙物中的亮晶方解石,也验证了方法的可靠性。  相似文献   
4.
本文用重力测量技术对城市地表下沉进行了实验研究,从2016年3月到2017年5月在武汉市内地表下沉较大的部分城区进行了7期流动重力观测实验,并用D-InSAR观测的垂向位移进行了验证.数值结果表明重力观测每期整网平差后点值平均精度都小于10×10~(-8)m·s~(-2),说明采用重力观测能在城市内获得高精度的区域重力变化.第7期相对于第1期的结果与D-InSAR在大致相同时间段内地表垂直位移结果比较表明,重力增加的大部分区域与D-InSAR观测到的地表下沉区域相一致,说明这些区域的重力增加主要是由地表下沉引起的.从第2到7期相对于第1期的重力变化说明在近12个月的时间内测区最大重力变化约40×10~(-8)m·s~(-2),且局部区域的重力值是逐渐增加的,说明地表下沉是持续进行的.本实验结果说明重力观测技术能为城市地表下沉提供重力观测约束和机制解释.  相似文献   
5.
彭伟航  白林  商世为  唐小洁  张哲远 《地质通报》2019,38(12):2059-2066
以常见的16类矿物作为研究对象,收集每一类矿物约1000张图像,按比例划分为训练集、验证集和测试集,通过图像随机选取增加数据的多样性,建立矿物识别InceptionV3模型,训练7万次在测试集上获得81%的识别正确率。通过对损失函数的改进,引入Center Loss损失函数,训练40万次识别准确率提高到86%。对分类的混淆矩阵分析发现,孔雀石等外观特征明显的矿物识别正确率很高,而闪锌矿等与其他矿物容易混淆导致正确率较低。从特征图分析看出,模型很好地提取了孔雀石的放射状特征,矿物图像特征向量聚集程度很高,也说明了模型的可靠性。  相似文献   
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