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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
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开展Sentinel-1A SAR数据在洪水淹没范围提取和水体变化监测方面的应用研究,对科学有效地管理洪涝灾害有重要意义。合成孔径雷达以其不受天气影响、能穿透云层、覆盖面积广等特点成为灾害监测的重要数据来源。面向对象的方法能有效解决影像的椒盐现象被广泛运用于信息提取研究。本文基于Sentinel-1A SAR数据,利用面向对象的方法构建洪水淹没范围提取流程,绘制灾前、灾中、灾后水体变化监测图,对比分析基于传统像元的提取方法,实现对广西临桂会仙岩溶湿地区域不同时期洪水动态监测。研究表明,Sentinel-1A SAR数据在洪水监测领域有巨大的应用潜力,相较于传统基于像元的方法,面向对象的方法能有效抑制杂斑生成,提高空间信息的利用效率,具有更好的提取精度。 相似文献
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航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性. 相似文献
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紫金山天文台研制的毫米波段多波束超导成像频谱接收机(简称超导成像频谱仪)于2010年底安装到13.7 m望远镜上.为发挥超导成像频谱仪的观测能力,紫金山天文台研发了基于多波束接收机的快速高效巡天的OTF(On-The-Fly)观测方法,在国际上首次提出并运用了"隔行扫描"的OTF扫描方法,对该方法进行了系统的测试和验证,并做了观测参数的优化.研发了"OTF观测星表生成器"软件,该软件提供参考点查找、观测时间估算、rms(root mean square)估算、最佳观测时段选择等功能.研发了OTF数据预处理软件,该软件具有坏数据剔除、数据修正功能,并能够结合GILDS软件完成数据网格化(Gridding)处理.通过实际观测测试,观测结果与美国五大学射电天文台(Five College Radio Astronomy Observatory,FCRAO)观测相符.该系统2011年用于13.7 m望远镜谱线成图观测,在银河画卷项目观测和其他课题成图观测中得到广泛的应用,取得了很好的观测结果,验证了该系统的有效性. 相似文献
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为了提高二维大地电磁反演对异常体边界的刻画能力,我们引入曲波变换建立一种新的稀疏正则化反演方法.与传统的在空间域中对模型电阻率参数求解的方式不同,我们借助曲波变换将二维电阻率模型转换为曲波系数,并采用L1范数约束以保证系数的稀疏性.曲波变换是一种多尺度分析方法,其系数分为粗尺度系数和精细尺度系数,粗尺度的系数代表电阻率模型的整体概貌,而精细尺度中较大系数代表目标体的边缘细节.此外,曲波变换的窗函数满足各向异性尺度关系,并具有多方向性,因此曲波变换可以近似最佳地提取目标体的边缘特征信息,这为我们在反演中恢复边界提供有利条件.通过对大地电磁的理论模型合成数据和实测数据反演,验证了基于曲波变换稀疏正则化反演对异常体边界的刻画能力优于常规的L2范数和L1范数反演方法. 相似文献
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航空电磁法由于高效和高精度的特点广泛应用于地质填图、矿产资源、地下水、及环境与工程等勘查.然而,航空电磁系统处于动态环境,噪声影响严重,航空电磁数据处理至关重要.航空电磁数据噪声除随机成分外,还包括有各种效应引起的畸变,数据去噪需要依据噪声特征进行处理.航空电磁数据调平是航空电磁数据处理中至关重要的步骤,它能有效去除数据中由飞机飞行条件变化导致系统状态变化而产生的异常.传统的调平方法由于效率较低、易产生数据畸变等受到限制.为了克服这些局限性,我们提出一种基于曲波变换的数据调平方法.该方法得益于曲波变换多尺度和多方向性特征,可以有效地提取数据中的调平误差并予以去除.与此同时,利用该方法我们可以对非规则测区数据进行直接调平,无需进行测区分割,显著提高调平效率和普适性.为了检验本文曲波变换调平方法的有效性,我们将其应用于理论数据以及在爱尔兰Waterford地区实测的航电数据调平.实验结果表明该方法有效地去除调平误差的同时很好地保留有用信号. 相似文献
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AMSR-E地表温度数据重建深度学习方法 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度对于全球气候变化等研究具有重要意义。被动微波遥感传感器AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）可以获得全天候地表温度,可作为多云条件下热红外地表温度数据的补充;但轨道扫描间隙限制了该数据在全球或区域尺度上的实际应用。鉴于地表温度的高时空异质性和AMSR-E LST轨道间隙数据的特点,本文提出了一种多时相特征连接卷积神经网络地表温度双向重建模型（MTFC-CNN）,利用深度学习在处理复杂非线性问题上的优势,重建轨道间隙区域的地表温度值。将2010年中国大陆四季的AMSR-E LST数据（数据未含港澳台区域）,分为白天和夜晚,形成共8个数据子集进行实验。在模拟实验中,重建结果与原始反演地表温度值平均均方根误差在1.0 K左右,决定系数R2在0.88以上,优于传统的样条空间插值和时间线性回归方法;真实实验结果具有较好的目视效果,且与对应MODIS LST产品对比发现,重建区LST值和未重建区LST值与MODIS LST产品间具有相近的平均均方根误差和决定系数。因此,本文提出的MTFC-CNN方法能有效重建AMSR-E LST轨道间隙数据,且优于传统方法。 相似文献
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为了解决水下传感器网络节点分布不均导致各节点能量消耗不均的问题,提出能量消耗均衡的水下传感器网络非均匀分簇算法(EBUC).引入节点密集度权重函数,考虑节点剩余能量与密集度权重构建阈值函数,选择候选簇头,通过节点到基站距离和节点密集度权重构建竞争半径函数,选择最终簇头;考虑簇头到基站的距离和簇头剩余能量的通信半径函数,调整簇头的通信半径,对簇头进行等级划分;节点选择通信成本最低的簇头入簇,均衡各簇之间的簇内传输负载.与LEACH、EEUC、UCUBG算法进行对比,验证EBUC算法特性.结果表明:EBUC算法的稳定性和能量消耗均衡性更好,首个死亡节点出现的轮数是LEACH算法的245％、EEUC算法的168％、UCUBG算法的112％,能够有效均衡节点能量消耗,延长网络使用寿命. 相似文献
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