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1.
起伏的地表条件限制了采集孔径范围并造成深层地震照明不足,为改善该类地区的成像质量,本文提出了一种起伏地表条件下的照明补偿方法.首先,基于小波束波场延拓算子和逐步累加的外推方法在波场延拓过程中解决起伏地表面的影响,并引入空间滤波函数压制虚拟层内的偏移噪音;其次,利用局部指数标架对上、下行波场分解,得到局部角度域成像和照明补偿因子.再次,利用计算出的成像值和照明补偿因子,在局部倾角域完成照明补偿.SEG起伏地表模型测试证明了本方法的有效性,深层构造照明度明显加强,不同角度成像振幅更加均衡,该技术为提高起伏地表地区的成像品质提供了新的手段.  相似文献   
2.
安徽石台地区柳树亭剖面是下扬子区中—晚奥陶世地层代表性剖面,本文对该剖面开展了详细的牙形类生物地层学研究。通过系统的样品采集分析,在柳树亭剖面的牯牛潭组和大田坝组自下而上识别出牙形类Lenodus antivariabilis带、Lenodus variabilis带、Yangtzeplacognathus crassus带、Dzikodus tablepointensis带、Yangtzeplacognathus jianyeensis带;宝塔组自下而上可识别出Baltoniodus alobatus带和Hamarodus brevirameus带。柳树亭剖面中—晚奥陶世牙形类生物地层序列可以在区域内乃至全球范围内进行较好的对比,但中—晚奥陶世之交缺失Eoplacognathus suecicus带、Yangtzeplacognathus foliaceus带和Yangtzeplacognathus protoramosus带。  相似文献   
3.
对流冷池对黑风暴沙尘抬升和传输影响的大涡模拟研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用"西北干旱区陆-气相互作用野外观测实验"加密观测期间敦煌站的温度探空廓线作为大涡模式的初始场,通过在模式中设置冷源的方法,模拟研究对流冷池中的湍流结构特征,以及冷池头部和尾部的湍流对沙尘抬升和垂直传输的影响;进一步通过改变冷源冷却率和冷源半径大小的敏感性试验,探究冷源强度和尺度变化对对流冷池内湍流结构、冷池移动速度和沙尘抬升效率等特征的影响。研究表明:(1)模式模拟的对流冷池结构特征与观测结果较为一致,冷池的头部为较大的湍流涡旋,尾部是受头部下沉气流的阻挡和风切变共同作用形成的湍流涡旋,强度和尺度较小,且距离头部越远,尾部湍流强度也越弱。(2)冷池头部涡旋引起的沙尘抬升潜势较尾部的大,冷池密度流抬升的沙尘大部分在冷池内混合,仅少部分扩散到冷池外,头部的沙尘绝对浓度约是尾部的两倍。(3)增大模式冷源冷却率和冷源尺度,冷池密度流强度增强,头部涡旋移动速度增大,产生的沙尘抬升潜势也增大,沙尘可被冷池内增强的湍流涡旋传输到较高的高度,但由于冷池与环境大气的夹卷作用也增强,冷池消散也较快。  相似文献   
4.
针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。  相似文献   
5.
多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。  相似文献   
6.
主要探讨了无人机航测技术在黄土丘陵沟壑区的外业像控点布设方法,提出了环形布设像控点的方法。对比分析了均匀布设像控点和环形布设像控点两种方法,对空三加密的检查点精度的影响。通过后续数据采集结果,验证了环形布设像控点方法在无人机航测技术上的可行性。  相似文献   
7.
基于双天线全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R),建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。  相似文献   
8.
在实际地震资料数据中,存在一定的随机噪音和低信噪比的干扰信号,高斯射线束偏移方法对τ-p域坐标图板上所有的能量进行偏移成像,因此导致其偏移成像存在随机噪音情况,干扰了地下构造成像质量基于τ-p域相干性控制束偏移是本文在高斯束偏移方法的基础上,利用了在τ-p倾斜叠加原理图进行的能量相干加权提出的成像方法。该方法采用倾斜叠加前后相干值对比策略,根据倾斜叠加前与沿着t=τ+px进行倾斜叠加能量加权相干后将地震波束的有效能量约束在一定的范围内,倾斜叠加原理图上那些相对振幅较强的样点,意味着为地下同相轴倾斜叠加强点,再经过相干加权,能大大的压制地下随机噪音等,能充分的改善复杂构造区域的成像质量,也通过Marmousi模型引入不同的低信噪比数据和某探区的实际资料进行测试来验证这种方法的正确性和有效性。  相似文献   
9.
郎杰学群是西藏特提斯喜马拉雅东段一个特殊的地质体.它在构造位置上属于特提斯喜马拉雅(北带),但却与典型的特提斯喜马拉雅岩石存在显著的物源差异.由于郎杰学群与其他特提斯喜马拉雅地层均为断层接触关系,关于它的大地构造属性和沉积模式一直存在争议.部分学者认为郎杰学群最初沉积于印度北缘,属于特提斯喜马拉雅沉积体系的一部分;而另一部分研究者认为它是一个独立的地质体,在印度-亚洲大陆汇聚过程中拼贴至印度北缘.本次工作对特提斯喜马拉雅南带(浅海相)与郎杰学群同时代的地层开展了详细的沉积学和物源区研究工作,拟通过物源特征对比限定郎杰学群的古地理归属.研究发现,特提斯喜马拉雅南带曲龙贡巴组存在晚古生代-早中生代的特征碎屑锆石U-Pb年龄峰(约400~200Ma),而且砂岩中含有丰富的酸性火山岩岩屑(10~30%)和少量斜长石(1~6%),这些物源特征与郎杰学群一致.由于曲龙贡巴组确定属于特提斯喜马拉雅地体,它与郎杰学群一致的物源特征证实后者亦为印度大陆边缘原地沉积,并非外来地质体.由于印度北缘缺乏晚古生代-早中生代的岩浆活动,郎杰学群、曲龙贡巴组的火山岩岩屑和晚古生代-早中生代碎屑锆石可能来自于冈瓦纳大陆东南缘与古太平洋俯冲有关的岩浆弧.曲龙贡巴组沉积于晚三叠世早期土隆群泻湖相灰岩之上,又迅速被三叠纪末期德日荣组滨岸相石英砂岩所覆盖.曲龙贡巴组、郎杰学群及相关沉积体系在晚三叠世中期短暂的出现明显受区域构造作用控制,冈瓦纳大陆北缘晚三叠世的裂解事件很可能是其主要控制因素.  相似文献   
10.
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content, SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和格网搜索算法(Grid Search, GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:① AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;② 三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③ 草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。关键词:盐渍化;遗传算法;机器学习;特征优选;参数优化;土壤盐分含量;土地利用;相关分析  相似文献   
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