地下目标体重力张量数据的边界识别与增强算法的研究

边界增强与识别在重力数据处理中占据重要地位,与传统重力异常数据相比,重力张量及其高阶分量对于直接反映异常体的边界具有更高的精度。当异常数据中的所有网格点的值均较低时,通过Sigmoid变换,可以实现高异常值网格数据的拉升,同时压缩低灰度级像素,从而凸显地质体边界,提高边界增强后图像的识别效果。文中利用张量及其分量构建常用的边界识别算法,通过组合体模型进行多种边界识别算法的试算,以比较分析各自的效果,并对结果进行Sigmoid变换。结果表明:对于张量高阶分量组合形式,水平梯度模、解析信号能基本反映浅异常体的边界,gzz水平梯度模能较好反映浅异常体边界,但三者均不能识别深异常体边界;Tilt梯度、Theta和ITA3效果不理想;ITA2能在有效均衡不同强度异常信号的同时,清晰地识别不同深度异常体的边界;采用Sigmoid变换,可以明显提高边界识别的识别效果。     

联合BEMD和WMM方法实现位场多尺度边界检测

利用不同尺度下的位场数据进行边界检测可获得相应的多尺度边界信息,其在区域地质构造单元划分、地质填图、矿产资源圈定和结晶基底研究等方面具有广泛应用。通过联合二维经验模态分解（bi-dimensional empirical mode decomposition, BEMD）和小波模极大值（wavelet modulus maximum, WMM）方法实现位场数据多尺度分解及各尺度异常边界检测,首先,证明了BEMD方法能够实现对位场的多尺度分解,且分解各尺度异常具有实际地质含义;然后,对构建的模型重力异常进行边界检测,结果显示, WMM方法具有良好的抗噪声干扰能力,能够清晰、准确地检测出组合模型体的边界位置、走向及分布范围;最后,将该联合方法用于三峡地区布格重力异常的多尺度分解和各级固有模态函数的边界检测,结合径向对数功率谱曲线对分解各尺度异常进行场源深度估计,得到了三峡地区不同深度层位上的构造或岩体线性分布特征,并对各尺度异常边界检测结果与区域地质构造特征进行了比较分析和解释,验证了该方法的优越性和有效性。     

小波变换的异常地质体识别

针对工程勘探中识别异常地质体的问题,该文提出了一种采用一维二进小波分析寻找局部物性陡变点,叠加在视电阻率增强表达图像上进行异常地质体识别的数据挖掘方法。该方法主要基于数据处理,对解释人员的经验背景知识依赖程度低。在滇中引水前期工程勘探中,该方法被应用于2号剖面线的地质异常区域识别,识别的结果除了能基于地质资料进行合理性的解释外,与常规物探解释成果相比,该方法能够得到更为精细化的可视化表达成果,为地质工程中的预测预报提供决策支持。     

高光谱图像稀疏约束与自编码器特征提取相结合的异常检测方法

高光谱图像的异常检测在军事、农业、勘探、防火等领域具有重要的应用价值。传统的高光谱图像异常检测算法未能有效地挖掘图像光谱的深层特征,而深度学习方法具有良好的提取深层特征信息的能力。由于异常检测问题一般无法获取地物先验信息,因此无监督网络相比于监督网络要更为适用。而现有的基于自编码器的异常检测算法没有对局部信息进行有效利用,导致检测效果受限。针对这一问题,本文提出一种基于稀疏表示约束的自编码器深度特征提取方法。首先通过栈式自编码器得到深层次语义信息;然后利用稀疏表示作为约束与编码器进行有效结合,挖掘了潜在隐藏空间中的特征元素的局部表示特性;最后采用分数傅里叶变换,通过空间-频率表示获得原始光谱与其傅里叶变换的中间域中的特征,进一步增强了背景和异常的光谱区分度,且能有效去除噪声的影响。在Hymap、AVIRIS、ROSIS、HYDICE这4种光谱仪采集的5幅高光谱遥感影像上进行了性能验证,得到的曲线下覆盖面积(area under curve, AUC)分别为0.990 5、0.998 3、0.999 0、0.992 8和0.911 0,相比于对比算法都有了不同程度的效果提升。结果表明本文...     

重力梯度特征向量和多尺度分析法在密度异常深度探测中的应用

相较于传统的重力测量手段,重力梯度测量能够以更高的灵敏度和分辨率反映出地下密度异常体的结构特征。随着科学技术的不断发展,航空及卫星重力梯度测量系统已经投入使用,并实现了大范围高精度的重力梯度测量。因此,现阶段的主要挑战在于对越来越多的重力梯度数据进行分析、处理和解释。本文根据重力梯度全张量主特征值对应的特征向量,对密度异常体的深度探测进行了研究。由于不同埋深的密度异常体具有不同的波长反映,利用多尺度分析法可以分解出不同频段重力梯度张量,从而增强对更大埋深密度异常体的探测分析能力。通过对模型和实测重力梯度数据的分析解算,结果表明,重力梯度的特征向量和多尺度分析法能够有效地确定密度异常体的深度信息,并且对干扰场源和随机噪声也具有一定的抗干扰能力。     

基于双位置的磁悬浮陀螺异常数据检测

针对磁悬浮陀螺全站仪在极端工作环境下受异常数据干扰的问题,该文提出了一种利用磁悬浮陀螺双位置采样数据特征进行异常数据检测、剔除的数据处理方法。采用回归分析的方法对理想工作状态下的磁悬浮陀螺双位置采样数据与陀螺寻北方位间的函数关系进行拟合分析;通过区间预测的方法明确了陀螺寻北信息中异常数据的检验标准,并依据该标准实现了对寻北观测值中粗差等异常数据信息的有效识别。工程实测数据的验证结果表明:该检验法可以有效地对磁悬浮陀螺寻北数据中的异常值信息进行分离,提高陀螺寻北定向精度。     

协同处理方式在遥感蚀变异常成因分析中的应用——以北山方山口地区为例

遥感蚀变异常是重要的示矿指标。但以往研究对遥感蚀变异常的地质成因及其示矿意义探讨不足,导致对遥感蚀变异常的分析往往具有多解性,影响了遥感蚀变异常在地质找矿中的先导作用。为此建立了能定量解释遥感蚀变异常地质成因和示矿意义的多源数据、多方法协同处理方式。该方式基于不同光谱分辨率和空间分辨率的多源遥感数据,采用光谱分析与岩矿测试相融合的方法分析不同尺度(不同矿物类型、不同成矿类型、不同地质剖面、不同空间区域)遥感蚀变异常的特征,即利用多光谱遥感宏观分析遥感蚀变异常区域分布特征;利用高光谱遥感分解典型地质体的遥感蚀变异常信息发育模式;利用X射线衍射分析、岩矿鉴定和光谱解算准确鉴别蚀变矿物类型并解释其地质成因与示矿意义。通过对北山方山口地区的测试,发现遥感蚀变异常的类型与地表发育的蚀变矿物类型基本一致,且不同成矿类型矿床的围岩蚀变可以被特定的遥感蚀变矿物信息组合有效反映,据此规律进行遥感蚀变异常查证,新发现多处矿化线索,较好地实现了遥感信息向地质信息的转化应用。研究表明,本研究中提出的多源数据、多方法协同处理的方式可有效克服单一数据源或单一方法分析结果的不完备性,提高遥感蚀变异常在地质应用中的可信度。     

探地雷达图像异常识别中YOLO目标检测算法的研究

在城市道路的病害体探测方面,国内外普遍使用探地雷达进行检测,在探地雷达成果图像的异常体解释识别中,动辄几十条上千米的测线极大地增加了解释人员的工作时间,对它的判读容易造成人脑疲劳,增大误判率。本文对Google开源的TensorFlow框架下YOLO(you only look once)神经网络模型进行了训练和识别,测试了人工智能下的深度学习对探地雷达数据资料解释的有效性。     

基于改进阈值的小波分析对GPS监测序列影响的研究

从GPS监测序列中有效提取变形和振动信息对大型结构工程的安全监测具有重要意义。利用小波分析的多尺度特性可快速准确地识别信号中有用信息部分和噪声信息。而在实际应用中,其对信号的识别效果往往受阈值选择的限制。利用改进阈值算法,可有效分离信号中的噪声,显著提高了小波分析算法从GPS监测序列中提取信息的精度,为后期桥梁安全深度分析提供了良好基础。     

顾及时空边界不一致性的增量识别计算

在快照式空间数据的增量识别中,时空目标的边界不一致性造成识别结果中存在伪增量,严重影响了增量信息的准确识别。针对现有方法不能区分哪些狭长多边形是边界不一致性造成的伪增量、哪些是地物本身呈狭长形态的真增量这一问题,本文研究提出了一种新的增量识别计算方法,该方法通过对时空目标边界的不一致性进行量化,并对量化结果进行判断,从而区分出真伪增量,并结合1:5万基础地理数据的增量识别进行了实验验证。研究与实验表明,该方法能够更加准确地识别增量,提高了变化分析的精度。     

显著性权重RX高光谱异常点检测

高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。     

地理空间异常模式自适应探测方法研究

地理空间异常模式探测旨在发现地理空间中“与众不同”的实体或现象,为深入剖析地理现象或地理过程的特殊分布状况、变化或发展规律提供重要的理论依据和实践指导。随着异常探测应用需求的越来越广泛、深入,对异常探测的算法精度、智能化以及探测结果的可靠性要求越来越高。因而,一方面需要充分考虑地理空间数据自相关、异质性、多尺度等特性;另一方面需要解决探测参数设置大多依赖主观经验,以及探测结果有效性评价等问题。鉴于此,论文在既有研究的基础上,结合空间认知、空间统计学、图论等理论工具,深入系统地研究地理空间异常模式统计探测模型与方法。     

地磁异常匹配辅助导航的研究

本文研究了地磁异常匹配辅助导航的基本原理,对其关键技术进行了分析,对系统建立了状态方程和观测方程,并给出了一个实例,利用EKF进行了数据融合处理,仿真结果表明地磁异常匹配辅助导航可以有效修正惯导的误差,大大降低了惯导的导航误差。     

Hyperspectral anomaly detection within the signal subspace

This letter describes the extension of signal subspace processing (SSP) to the arena of anomaly detection. In particular, we develop an SSP-based, local anomaly detector that exploits the rich information available in the multiple bands of a hyperspectral (HS) image. This SSP approach is based on signal processing considerations, and its entire formulation reduces to a straightforward (and intuitively pleasing) geometric and algebraic development. We extend the basic SSP concepts to the HS anomaly detection problem, develop an SSP HS anomaly detector, and evaluate this algorithm using multiple HS data files.     

地磁异常数据格网化最优方法

针对不同的格网化方法将影响地磁异常数据区域建模的精度,该文利用改进的谢别德法、克里格法、连续曲率样条法将空间分辨率为10′×10′的地磁异常数据内插得到2′×2′的地磁异常;并对这3种方法所获得的结果进行精度评定。结果表明,连续曲率样条法获得的结果最佳,其次是改进的谢别德法和克里格法。     

Local characteristics of the gravity anomaly covariance function

Summary Using a data set of 260 000 gravity anomalies it is shown that common characteristics for a local covariance function exist in an area as large as Canada excluding the Rocky Mountains. After eliminating global features by referencing the data to the GEM-10 satellite solution, the shape of the covariance function is remarkably consistent from one sample area to the next. The determination of the essential parameters and the fitting of the covariance function are discussed in detail. To test the reliability of the derived function, deflections of the vertical are estimated at about 230 stations where astrogeodetic data are available. Results show that the standard error obtained from the discrepancies is about1″ for each component and that the error covariance matrix of least-squares collocation reflects this accuracy remarkably well.     

高光谱影像子空间分析孤立森林异常目标探测方法

复杂的背景信息和高维冗余波段是影响高光谱遥感影像异常目标检测精度的重要因素.本文针对高光谱影像异常目标提取提出了一种子空间分析孤立森林探测方法.该方法不对背景做高斯分布假设,通过正交子空间分析增强输入特征影像中潜在异常目标与背景之间的对比度,通过主成分分析法降维来降低孤立森林算法带来的不确定性,运用了全局和局部结合的思想实现异常目标检测.在停机坪、海滩、港口和草地4个不同场景的高光谱影像上的试验结果表明,本方法的异常目标提取精度较经典方法取得了更好的结果.该方法不仅有效地处理了高光谱遥感影像的复杂背景和高维问题,还有效地利用了空间信息.     

卫星激光测距系统的异常检测及其稳定性监测

针对卫星激光测距系统(SLR)的稳定性问题,该文分析了北京房山kHz地靶观测数据,根据系统延迟的统计信息构建异常辨识统计量,剔除异常数据。地靶有效数据在一个较小的范围内集中,变化幅度0.25ns左右;分析了单次系统延迟变化在0.2ns左右;通过ARMA时间序列分析方法,确定2018年北京房山SLR系统延迟的变化规律,建立SLR系统延迟变化的预报模型;最后,根据预报模型,对系统延迟进行短期预报,以检测SLR系统异常,实现对SLR系统运行稳定性监测的目的。     

Truncated geoid and gravity inversion for one point-mass anomaly

The truncated geoid, defined by the truncated Stokes' integral transform, an integral convolution of gravity anomalies with the Stokes' function on a spherical cap, is often used as a mathematical tool in geoid computations via Stokes' integral to overcome computational difficulties, particularly the need to integrate over the entire boundary spheroid. The objective of this paper is to demonstrate that the truncated geoid does, besides having mathematical applications, have physical interpretation, and thus may be used in gravity inversion. A very simple model of one point-mass anomaly is chosen and a method for inverting its synthetic gravity field with the use of the truncated geoid is presented. The method of inverting the synthetic field generated by one point-mass anomaly has become fundamental for the authors' inversion studies for sets of point-mass anomalies, which are published in a separate paper. More general applications are currently under investigation. Since an inversion technique for physically meaningful mass distributions based on the truncated geoid has not yet been developed, this work is not related to any of the existing gravity inversion techniques. The inversion for one point mass is based on the onset of the so-called dimple event, which occurs in the sequence of surfaces (or profiles) of the first derivative of the truncated geoid with respect to the truncation parameter (radius of the integration cap), its only free parameter. Computing the truncated geoid at various values of the truncation parameter may be understood as spatial filtering of surface gravity data, a type of weighted spherical windowing method. Studying the change of the truncated geoid represented by its first derivative may be understood as a data enhancement method. The instant of the dimple onset is practically independent of the mass of the point anomaly and linearly dependent on its depth. Received: 26 September 1996 /Accepted: 28 September 1998     

补偿最小二乘估计在确定高程异常中的应用

针对常规最小二乘拟合求解高程异常存在的模型误差,本文提出将模型误差看作非参数信号采用补偿最小二乘法来处理,讨论了正则化矩阵R和平滑参数α的选取对拟合结果的影响,在对各种求解光滑参数深入研究的基础上,提出了一种Xu(α)函数法,并对一个测区的GPS水准数据进行解算,结果表明,利用补偿最小二乘模型求解高程异常优于最小二乘法。