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   

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   

中国区域水资源系统韧性与效率的发展协调关系评价   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙才志  孟程程 《地理科学》2020,40(12):2094-2104

在界定水资源系统韧性概念的基础上，综合应用赋权法、SBM-DEA模型及发展协调度模型对2000—2016年全国31个省区的区域水资源系统的效率、韧性以及两者之间的发展协调关系进行评价。结果如下：① 中国区域水资源系统效率整体上处于非有效区，在研究期间呈现出在波动中上升的趋势。② 中国区域水资源系统韧性的平均值为0.39，总体水平较低，研究期间整体上呈波动上升趋势。③ 中国区域水资源系统效率与韧性的发展度总体呈现平稳上升—较快上升—急剧下降—上升的趋势，呈倒“U”型发展；协调度在研究期间呈现波动中上升趋势，大部分省区的发展度较好，而协调度较弱。④ 2000—2016年，水资源效率与韧性的发展协调度一直维持着“东?中?西”阶梯式递减格局，失调省区的数量降低，初级协调、中级协调、良好协调省区的数量逐渐提升，整体向协调趋势发展；空间格局上呈现由2000年倒“E”型对称式分布格局向如今北部围绕天津、中部围绕上海、南部围绕广东的三级格局演变，格局分布与中国三大经济区基本吻合，可知中国水资源系统效率与韧性的发展协调水平与经济发展水平之间有明显的关系。  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   

Pedestrian network generation based on crowdsourced tracking data     

Xue Yang  Chang Ren  Yang Chen  Zhong Xie  Qingquan Li 《International journal of geographical information science》2020,34(5):1051-1074

ABSTRACT

Pedestrian networks play an important role in various applications, such as pedestrian navigation services and mobility modeling. This paper presents a novel method to extract pedestrian networks from crowdsourced tracking data based on a two-layer framework. This framework includes a walking pattern classification layer and a pedestrian network generation layer. In the first layer, we propose a multi-scale fractal dimension (MFD) algorithm in order to recognize the two different types of walking patterns: walking with a clear destination (WCD) or walking without a clear destination (WOCD). In the second layer, we generate the pedestrian network by combining the pedestrian regions and pedestrian paths. The pedestrian regions are extracted based on a modified connected component analysis (CCA) algorithm from the WOCD traces. We generate the pedestrian paths using a kernel density estimation (KDE)-based point clustering algorithm from the WCD traces. The pedestrian network generation results using two actual crowdsourced datasets show that the proposed method has good performance in both geometrical correctness and topological correctness.  相似文献   

基于Datist的测震分析月报自动产出技术研发     

王宇航  庞瑶  宫悦  颜利君  黄春梅 《四川地震》2020,(1):40-43

针对四川测震台网运行月报中关于测震分析章节编写过程中的程序化工作流程,依托于数据专家(Datist)自动化流程实现了数据源读取、数据清洗、目录统计、绘制震中分布图、计算速报结果自评和报告自动产出等功能,辅助完成月报生成。实践证明该成果可有效减轻地震监测人员的工作负担,提高工作效率。  相似文献   

基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演     

陈堃  沈飞  曹新运  朱逸凡 《测绘通报》2020,(9):100-105

基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷，本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明，基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021，与线性回归和BP神经网络算法相比，与实测数据吻合度更高，可有效提高土壤湿度反演精度，证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   

长河坝—黄金坪水库区域地震台网监测能力分析     

杜瑶  吴彤  冯薪  丁勇  赵昱  郑昭  王宇玺  王余伟 《地震地磁观测与研究》2020,41(5):25-32

位于四川省甘孜藏族自治州康定市内大渡河干流的长河坝-黄金坪水电站，为大渡河流域开发中，以长河坝、大岗山、瀑布沟等形成主要梯级格局开发方案中，"三库22级"水电站中的第10和11级电站，其地震监测台网也采用梯级设计方式，长河坝-黄金坪上下游水库地震监测台网统一设计、建设及监测，共享同一地震监测能力。通过对监测设备的技术指标、台基地噪声水平和震级-频度对数关系的分析，结果表明，长河坝-黄金坪水库区域地震固定台站建成后，地震监测能力达到并优于设计的理论监测能力，地震监测震级达到下限为M_L 0.5的设计要求。  相似文献   

基于遗传算法优化BP神经网络的玉米遥感估产方法     

于海洋  陈圣波  杨北萍  安秦 《世界地质》2020,39(1):208-214

以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。  相似文献   

Simulation of urban expansion via integrating artificial neural network with Markov chain – cellular automata     

Tingting Xu  Jay Gao  Giovanni Coco 《International journal of geographical information science》2019,33(10):1960-1983

Accurate simulations and predictions of urban expansion are critical to manage urbanization and explicitly address the spatiotemporal trends and distributions of urban expansion. Cellular Automata integrated Markov Chain (CA-MC) is one of the most frequently used models for this purpose. However, the urban suitability index (USI) map produced from the conventional CA-MC is either affected by human bias or cannot accurately reflect the possible nonlinear relations between driving factors and urban expansion. To overcome these limitations, a machine learning model (Artificial Neural Network, ANN) was integrated with CA-MC instead of the commonly used Analytical Hierarchy Process (AHP) and Logistic Regression (LR) CA-MC models. The ANN was optimized to create the USI map and then integrated with CA-MC to spatially allocate urban expansion cells. The validated results of kappa and fuzzy kappa simulation indicate that ANN-CA-MC outperformed other variously coupled CA-MC modelling approaches. Based on the ANN-CA-MC model, the urban area in South Auckland is predicted to expand to 1340.55 ha in 2026 at the expense of non-urban areas, mostly grassland and open-bare land. Most of the future expansion will take place within the planned new urban growth zone.  相似文献