利用滑动窗口的多项式拟合算法进行重力位场区域-剩余异常分离

地表观测的重力位场是地形质量、浅部地质结构产生的剩余重力异常和深部地质构造产生的区域重力异常的叠加效应。基于尺寸可变的滑动窗口的二维低阶多项式拟合算法和格网距离（到中心点）倒数的定权规则在空间域对地面观测的重力位场数据进行了不同深度层的区域-剩余异常分离。这克服了常规算法仅在水平方向上区分不同异常空间分布及垂直方向上定性分离的缺陷。并利用构建的模型重力数据和实测重力位场数据分别进行解算,数值结果验证了该方法的有效性。     

基于多尺度边缘的重力异常分离方法

利用多尺度边缘分析理论,对重力异常的小波多重分解法作了改进,提出了基于多尺度边缘的重力异常分离方法。实验表明,改进方法除保留了多重分解法的优点外,还能够同时实现异常的纵向和横向分离,而且可以根据每个场源对应的多尺度边缘的分布情况确定小波分解的阶数,有利于单一异常特征的提取。利用该方法对琉球俯冲带西南端区域的船测重力资料进行了处理分析,结果与该区域的地质构造具有很好的对应关系。     

小波分析在重力界面反演中的应用

基于Parker-Oldenburg反演方法，分析了低通滤波器B（K）的不同阈值对位场分离的影响。分别采用小波变换和低通滤波对青藏高原地区布格重力异常进行了位场分解和莫霍面反演，并将反演结果与地震资料作比较。结果表明，在重力位场分解中小波多尺度分解可以代替低通滤波器B（K），避免了闻值的选取。     

小波基选取对重力异常多尺度分解的影响

针对重力异常分离的有力工具——小波分析最优小波基获取的研究较少的现状,该文试图通过理论模型实验分析方法,深入探讨小波分解阶数、不同小波基、场源深度变化对重力异常分解的影响。实验结果表明,重力异常多尺度分离的最优小波基为Dmey小波,最佳分解阶数为7阶;当场源深度发生变化时,最优小波基和分解阶数保持不变。     

IGRF12和WMM2015模型在中国区域的精度评估及其适用性分析

利用中国大陆区域35个地磁基准台站2008~2015年的观测数据,结合高精度的地壳磁场模型NGDC-720,计算各台站观测值和地磁场模型值7个要素之间的差值。通过引入均方根误差,评估最新的国际地磁参考场模型IGRF12和世界地磁模型WMM2015在中国区域的精度及其适用性。结果表明,IGRF12模型与台站年均值的一致性吻合较好,但对于不同台站,IGRF12模型误差相差较大。WMM2015和IGRF12模型误差具有相似的空间分布特征,且地磁各要素差值的最大值、最小值和均方根误差十分接近,其中地磁偏角和总磁场强度的均方根误差优于16'和100 nT。因此,在研究中国区域地磁异常时,IGRF12或WMM2015模型均可作为主磁场改正的参考背景场。     

世界地磁场模型WMM2010与台站年均值对比

研究了由多种卫星磁场观测数据建立的最新的世界地磁场模型WMM2010与地面台站观测值之间的关系,并将常用的国际参考地磁场模型IGRF11作为对比参照。首先分析了IGRF11与台站观测值的对比关系,验证了IGRF模型的精度和可靠性。其次分析了WMM2010与IGRF11模型的差异,引入绝对误差、均方根误差、相对误差和权重系数等指标来进行评价,分析表明,WMM2010模型在研究地磁异常场时的正常场改正和改善边界效应时填补空白区域中更具参考价值。     

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。     

利用小波变换分离俯冲带重力异常

综合应用小波多重分解法和小波多尺度边缘重构方法研究了重力异常的分离,发现该方法可以同时进行纵向和横向影响的有效分离,为复杂地区重力异常的合理分离提供了参考。在模拟实验的基础上,应用该分离方法对琉球俯冲带地区的重力异常进行了分离。在纵向分离中,提出根据重力异常和海底地形的相关性确定合适的分离尺度。在小波多尺度边缘分析中,通过选择合适的尺度范围同样可以达到分离横向重力异常的效果,而且比多尺度边缘重构方法简单。     

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。     

海域重力异常模型的多尺度分析

不同于传统的重力异常模型精度分析方法,本文以马里亚纳海沟区域(140°E—150°E,10°N—20°N)为例,利用DOG球面小波提取了DTU10、DTU17和SIO V32.1模型在不同波段内的重力异常信号,对模型间的差异进行了深入分析,并对基于径向基函数的不同深度、不同分辨率的多尺度分析进行了尝试。利用DOG球面小波对各模型多尺度分析的结果表明,随着尺度变小,模型间的差异在变大;DTU10、DTU17模型间的差异主要集中在10.9～43.6 km的波段内,分布在海岸、海沟、海底山附近,体现了Cryosat-2、Jason-1/GM观测数据和FES2014海潮模型的贡献;受模型构建方法不同、观测数据增多和波形重跟踪的影响,DTU17、SIO V32.1模型的差异大于DTU10、DTU17之间的差异。对传统径向基函数进行了改进,实现了多深度、多空间分辨率情况下径向基函数多尺度分析,结果略优于单一深度、单一空间分辨率径向基函数构建结果,有望应用于多源数据的重力场模型构建。     

应用全张量重力梯度组合识别并提取中国南海断裂

断裂构造研究是重力解释的一项重要工作,与构造单元划分密切相关。全张量重力梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用。基于全张量重力梯度组合研究中国南海断裂识别及提取方法。首先,比较多种重力梯度边界识别方法,包括直接利用重力梯度三分量法和全张量梯度组合法,分析它们的优缺点。通过对比分析,传统重力梯度三分量方法不能有效地均衡深浅异常的振幅,当异常中同时出现正负异常可能产生假的边界结果。全张量重力梯度组合法不仅可以有效地避免传统方法的缺陷,而且获得的边界还具有良好的连续性和收敛性。其次,利用改进的边缘检测计算理论边界提取法确定断裂的精确平面位置,得到了与全张量梯度组合法一致的结果。由此推断,南海断裂以北东走向和北西走向为主,北东东、北西、东西和近南北走向为辅。     

一种面向DEM多尺度表达的傅里叶能量谱模型

针对数字高程模型（digital elevation model,DEM）数据的多尺度表达问题,根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系,在化简中关联地形语义特征,构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验结果表明,该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据,通过等高线放样观察发现,该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定量对比分析,结果表明该方法在统计意义与结构意义上都具有较好的效果。     

多尺度源网重力与重力梯度联合聚焦反演

在重力聚焦反演基础上提出多尺度源网聚焦反演算法.首先,对源网进行粗网格剖分,用共轭梯度法求解粗网格源网模型的聚焦解,直到拟合差下降至设定的数值;然后,将粗网格得到的密度映射到细网格;最后,以细网格模型为初始模型,进一步迭代直到拟合差下降至符合反演要求.模型试验结果显示,相比于固定源网反演,多尺度源网聚焦反演迭代的总耗时...     

利用残差地形模型空域法精化局部地球重力场

陆地高分辨率重力数据是超高阶重力场模型及其应用研究的基础,但现有的观测技术和手段限制了陆地重力测量的覆盖区域,全球仍有大量的重力测量空白地区.采用残差地形模型空域法,利用高通滤波技术提取航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)分辨率3"×3"的V4.1数据短...     

利用卫星引力梯度确定地球重力场的张量不变方法研究

应用张量不变理论对利用卫星重力梯度数据确定地球重力场的方法进行了研究,对张量不变观测方程的线性化处理、非全张量观测值的数据处理策略以及采用白噪声特性下的梯度观测值恢复地球重力场的精度等进行了数值分析.结果表明,张量不变解实现了不同观测值的联合求解,基于先验重力场模型的线性化方法在实现张量不变观测模型线性化处理的同时,提...     

GOCE卫星重力梯度数据反演重力场的滤波器设计与比较分析

地球重力场和海洋环流探测（gravity field and steady-state ocean circulation explorer,GOCE）卫星重力梯度数据有色噪声和低频系统误差的滤波处理是反演高精度地球重力场的一个关键问题。针对GOCE卫星重力梯度数据的滤波处理,基于移动平均（moving average,MA）方法和CPR(circle per revolution)经验参数方法设计了两类低频系统误差滤波器,并分别将这两类滤波器与基于自回归移动平均（auto-regressive and moving average,ARMA）模型设计的有色噪声滤波器组合起来形成级联滤波器。为了分析滤波器处理的实际效果,基于空域最小二乘法采用70 d的GOCE观测数据,并联合重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment,GRACE）数据分别反演了224阶次的重力场模型GOGR-MA(MA+ARMA级联滤波)和GOGR-CPR(CPR+ARMA级联滤波)。将反演模型与采用同期数据求解的第一代GOCE系列模型及GOCE和GRACE联合模...     

木星探测器Juno精密定轨分析及低阶引力场解算

随着中国深空测控技术的进步和深空探测计划的推进,木星探测计划已经进入日程,木星探测器的精密定轨和木星的引力场的解算是木星探测中的重要研究内容。首先给出了木星探测器的坐标系统和动力学模型,并利用已公布的朱诺号木星探测器精密星历数据进行验证,动力学拟合结果与参考星历的位置偏差在10 m量级,速度偏差小于6 mm/s;然后利用深空多普勒测量模型处理已经发布的朱诺号无线电测量数据进行精密定轨,结果与参考星历的差距在数百米量级;最后利用仿真数据验证引力场系数解算的可靠性,并利用朱诺号探测器4个近木点附近的实测数据解算引力场系数,得到了截至8阶的带谐项系数。     

面向多源数据地物提取的遥感知识感知与多尺度特征融合网络

遥感地物自动提取是遥感智能解译中的关键问题,对空间信息的理解和知识发现具有重要意义。近年来,使用全卷积神经网络（fully convolutional networks, FCN）从高分影像和三维激光雷达（light detection and ranging, LiDAR）数据中提取地物信息因取得了较好效果而受到广泛关注。现有FCN网络在地物提取精度和效率等方面仍存在不足,由此提出一种基于多源数据的遥感知识感知与多尺度特征融合网络（knowledge-aware and multi-scale feature fusion network, KMFNet）。在网络编码器端融入遥感知识感知模块（knowledge-aware module, KAM）,高效挖掘多源遥感数据中的遥感知识信息;在网络编码器和解码器之间添加了串并联混合空洞卷积模块（series-parallel hybrid convolution module, SPHCM）,提高网络对地物多尺度特征的学习能力;在解码器端使用了渐进式多层特征融合策略,细化最终的地物分类结果。基于公开的ISPRS语义分割标准数据集,在LuoJiaNET遥感智能解译开源深度学习框架上将KMFNet与当前主流方法进行了对比。实验结果表明,所提方法提取出的地物更为完整,细节更加精确。     

使用多尺度模糊融合的高分影像变化检测

为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法.首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各...     

四叉树分解在海空重力测网交叉点搜索中的应用

交叉点快速搜索是海空重力测量数据质量评定的前提和基础。随着海空重力测网规模的不断扩大和不规则测线的出现,现有的交叉点搜索方法无法保证快速、精确地搜索到所有交叉点。引入四叉树分解方法来遍历测网交叉点,实现了交叉点附近的自动加密剖分;利用遍历比较大小取出主、副测线包络矩形的重合区域,取出的索引和实际交叉点数量相当,有效避免了大量的冗余计算。实验结果表明,该方法对于十万测点级别的美国EN01数据块,只要0.28 s即可完成搜索,对于数百万测点的测网的搜索效率也大幅优于常规方法和成熟商业软件。该方法利用遍历搜索保证了100%的准确率,同时具有很高的搜索效率,普遍适用于海空重力测网的交叉点搜索。