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1.
地震-重力联合反演可以降低多解性,针对大勘探范围内岩石波速-密度关系存在较大散布的问题,引入交叉梯度结构约束构建统一的目标函数是一种有效的解决方案。利用台湾海峡南部HX-13测线进行验证:由于火成岩侵入体的存在,部分区域难以拾取可靠的地震初至,常规的走时反演无法准确恢复基底面的形态。搜集研究区的船测重力资料,根据地震地质条件和数据特点设置合适的反演参数,实现基于物性和结构双重约束的重力-地震联合反演。由对反演结果的分析和解释可以看出,该方法可在很大程度上弥补地震数据不完备的缺陷,使反演过程稳定,并提高模型的可靠性。 相似文献
2.
3.
多环芳烃(PAHs)与纳米材料污染已对沉积物生态系统和人类生存环境构成严重威胁,其复合污染的毒性效应环境危害可能更大。为了深入探讨PAHs与纳米材料对近岸表层沉积物反硝化作用的复合毒性效应,本文选取位于胶州湾(JZB)的大沽河河口区(DRE)E站和湾内S站,分别以菲和纳米银代表PAHs和纳米材料,通过测定不同剂量单一及复合污染下沉积物反硝化潜势(PDA)的变化,结合浓度相加模型(CA)、独立作用模型(IA)和中效/联合指数等效图法(CI)三种复合毒性评价方法,评价菲和纳米银对沉积物反硝化潜势的复合毒性效应,并对评价方法进行了优选。结果表明,两种污染物浓度越高,对研究区域反硝化潜势的抑制作用越大。菲、纳米银单一及复合作用下对河口区沉积物反硝化潜势的EC50值分别为44.62、112.49和64.86 mg·kg-1,对湾内分别为61.79、147.05和96.18 mg·kg-1。菲单一作用对反硝化潜势的抑制效应强于纳米银,但复合污染的抑制效应更强。两种污染物对河口区的沉积物反硝化潜势抑制效应强于湾内,可能与河口区具有较高Eh和沉积物颗粒度及较低的pH、盐度和有机质含量有关。三种毒性效应评价方法的结果表明,菲和纳米银的复合污染对2个站位反硝化潜势的毒性效应均为协同作用,且对大沽河河口区的协同作用更强。此外,CI法对复合效应的预测结果比CA和IA法更为接近实际观测值,且CI不需要考虑污染物作用模式的限制,因此认为CI法更适用于评价混合污染对沉积物反硝化作用复合影响的效果。本研究结果表明,菲和纳米银会增强彼此对反硝化菌及反硝化功能的毒性效应,由此推断,PAHs和纳米材料在环境中同时存在时比其单独存在对沉积环境的危害更大。 相似文献
4.
刘杰 《大地测量与地球动力学》2019,39(9):906-909
将微粒群算法与位错理论模型相结合,采用中国地壳运动观测网络提供的青藏高原地区2001~2004年GPS测量数据和2000~2006年水准测量数据,通过常规定权和附有相对权比的方法对祁连山北缘断裂的三维滑动速率进行联合反演,并与蚁群算法反演结果进行对比。结果表明,微粒群算法收敛速度快、稳定性高,结合经典位错理论模型,是一种可以有效求解断层三维滑动速率反演问题的优化算法,在大地测量反演领域极具应用潜力。 相似文献
5.
6.
特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。 相似文献
8.
地理时空三向聚类分析方法的构建与实践 总被引:1,自引:0,他引:1
随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明:① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于:根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。 相似文献
10.
《测绘科学技术学报》2018,(4)
高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 相似文献