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1.
喀斯特地区地形起伏大,常规的降尺度方法及所选择的因子对其不适用。该文根据喀斯特地区的特点,选取反射率、遥感指数及高程因子为尺度因子,通过随机森林模型建立MODIS第31、32波段辐射亮度数据和尺度因子之间的非线性关系,构建适合喀斯特地区的随机森林(Karst Random Forest,KRF)模型,成功将空间分辨率为1 km的热红外辐射亮度降至100 m,最后利用劈窗算法反演得到空间分辨率为100 m的地表温度。将KRF方法与仅考虑常规因子的多因子随机森林回归模型(MTVRF)和热锐化算法(TsHARP)对比,结果表明:1)在不同高差的喀斯特地区,KRF方法可较大程度提高地表温度降尺度精度,均方根误差(RMSE)在遵义市西北部和贵阳市以南地区分别为2.46 K和1.45 K,较MTVRF模型分别降低了0.1419 K和0.2928 K,较TsHARP算法分别降低了0.6204 K和0.6953 K,且在地形起伏度较低的喀斯特山区城市(贵阳市以南)表现更好;2)在喀斯特地区不同地类上,KRF方法效果也较好,其中植被区域最优,RMSE为1.41 K,破碎的裸土区域RMSE为1.84 K。研究显示,考虑特殊尺度因子的KRF方法可提高喀斯特地区地表温度的降尺度精度,为该地区以地表温度为基础的研究提供更精细可靠的地表温度产品。  相似文献   
2.
BP神经网络在富钾卤水中的应用研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
富钾卤水是一种重要的液态钾盐资源,是四川盆地主要的找钾方向之一。川东地区三叠纪地层内与含盐系相邻的碳酸盐岩储层卤水矿化度极高,卤水资源丰富,开采潜力巨大,是我国目前钾盐勘探研究的重点区域。针对常规测井解释方法识别卤水层速度慢、准确率不高等特点,提出建立BP神经网络模型开展富钾卤水层的识别与划分。以BP神经网络理论和测井解释原理为基础,对卤水层识别影响最大的测井曲线值作为输入,建立BP神经网络模型,开展深层卤水层和富钾卤水层的识别和划分,并用准确的录井结果验证模型性能。测试发现,模型识别卤水的准确率为85.7%;改进的富钾卤水模型识别准确率为89.1%。结果表明,BP神经网络技术在四川盆地钾盐的勘探开发过程中具有广阔的应用前景。  相似文献   
3.
随着海岛遥感影像数据的不断积累,传统数据存储管理方法越来越难以满足需求。针对上述问题,利用云存储技术对海岛影像数据进行分块组织,建立分布式海岛影像数据集,并在优化数据存储的同时,设计了一套海岛信息多形式展示平台。实现了信息检索、数据传输与审核、分析评价、成果展示和共享等功能。  相似文献   
4.
汕头市土地利用空间格局的景观生态学分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
王娟  陈绍愿  林建平 《热带地理》2006,26(3):223-228
根据不同利用类型土地生态效应的异同,对汕头市2003年1∶1万比例尺土地更新调查数据的土地分类系统进行调整,将全部土地景观划分为耕地、林地、园地、草地、居民点及工矿、交通、裸土地和水域等8类。在G IS的支持下,提取各类型土地景观斑块的数目、面积和周长等信息,据此对斑块景观的数量、面积和形状等特征,以及区域景观的多样性、均匀度和优势度,集中性和区际意义等进行分析,从而总结出全市范围及六区一县土地利用空间格局的景观生态学特征。  相似文献   
5.
6.
综合物探在山东某矿井采区的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
山东某勘探区内目的层为3#煤层,厚度1.65-3m,与围岩物性差异明显,能形成校强反射波,根据其地震数据波组特征、频谱特征等相关信息解释了3#煤层赋在状态风氧化带范围及断层分布规律等,并根据瞬变电磁资料,圈定了3#煤层顶扳砂岩富水带。  相似文献   
7.
8.
深海热液硫化物矿体3D瞬变电磁正演   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
深海热液硫化物矿体瞬变电磁的正演是考虑深海环境的全空间条件下三维体的涡流电磁响应.采用全空间矢量有限元法模拟计算深海热液硫化物矿的三维瞬变电磁响应,对硫化物矿体采用矩形单元模型剖分,应用Galerkin法推导有限元方程,先计算频率域响应,再通过Fourier反变换将其转换至时间域,得出深海热液硫化物矿矿体的瞬变电磁响应.并用双半空间模型的解析解检验了全空间矢量有限元法模拟计算算法和程序的正确性,最后按照等比例缩小电磁物理实验原则,比对数值计算和物理实验结果论证了全空间3D模型数值的正确性.结果表明:对于海水、矿体以及围岩复杂电磁边界,应用全空间矢量有限元法模拟计算深海热液硫化物矿瞬变电磁响应异常与物理模拟结果一致,而且计算方法简单精确,异常幅值明显,边界清晰.  相似文献   
9.
中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM2.5估算模型。然而,由于PM2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM2.5浓度空间大面估计仍然面临挑战,尤其在地形变化复杂、覆盖范围广阔的中国地区更为突出。本文引入了一种将普通线性回归(OLR)和神经网络结合的地理神经网络加权回归(GNNWR)模型,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于GNNWR的PM2.5浓度空间估算方法。文章以中国2017年PM2.5年平均浓度估算为例,开展了该模型与OLR、地理加权回归(GWR)的比较实验。实验结果表明,基于GNNWR的PM2.浓度估算性能指标均明显优于OLR和GWR,且预测精度显著高于GWR。此外,GNNWR获得的PM2.5浓度空间分布也更为合理,较为细致地刻画了中国地区PM2.5浓度的局部空间变化和细节层次。  相似文献   
10.
提出了一种称为震源扫描算法(SSA)的新方法,用来绘制震源的时空分布。利用试验地点和发震时间,这种方法通过对所有台站在它们理论到时处观测到的绝对振幅求和来计算“亮度”函数。然后,对整个模型的空间和时间进行系统的搜索,寻找“亮度”函数最大值来确定震源的时空分布。这种方法的最大优点是:(1)不需要计算高频率理论地震图就可以获得波形信息(包括到时和相对振幅);(2)既不需要对震源的几何特征做任何先验的假设也不需要拾取预先组合的相位数据。使用合成数据进行的一系列测试表明,这种方法是健全的并且能够在一个网格间隔中如实地还原震源结构。最后,我们通过对最近的卡斯凯迪亚北部消减带偶发的颤动及滑动产生的波形数据定位了一个典型的颤动事件,以此来证明震源扫描算法的有效性。  相似文献   
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