河北省顺平县地质遗迹资源特征与区划分析

河北省顺平县是太行山区与华北平原的典型过渡区域.该区地质遗迹资源丰富,类型多样,在太行山北段具有较好代表性.经县域范围内的详细调查,查明顺平县地质遗迹资源共3大类、10类、16亚类,合计地质遗迹点33处.对各类地质遗迹的分布特征做了描述,并进行了相关区划研究,划分出3个地质遗迹分布区和5个地质遗迹集中区,结合区域特征、遗迹数量、其他旅游资源和保护开发前景等因素,为县域范围内地质遗迹资源保护与开发提供基础数据.该成果一方面能够有效支撑和服务顺平县脱贫攻坚成果,促进当地旅游发展和规划,同时也能为进一步推进县市范围的大比例尺地质遗迹详细调查与研究提供一定的参考和示范.     

萨拉乌苏河流域第四纪地层及古环境研究综述

萨拉乌苏河流域位于我国毛乌素沙漠～黄土高原过渡带,对东亚夏季风和冬季风驱动的古环境波动及全球冰期—间冰期旋回有良好的地质记录.流域内河湖相和风成相沉积交错互层,发育有华北地区晚更新世标准地层——萨拉乌苏组,并含有河套人化石、萨拉乌苏动物群和丰富的文化遗迹.从其发现定名至今,就得到了古人类学家和地质学家的广泛关注.研究表明,流域内出露的第四纪地层主要包括晚更新世萨拉乌苏组和城川组,全新世大沟湾组、滴哨沟湾组和范家沟湾组,这与古气候代用指标所反映的沉积环境有很好的阶段响应.本文通过对滴哨沟湾和米浪沟湾剖面研究进展的回顾和总结,认为在建立精确的地层年代序列,重建末次间冰期以来的高分辨率古环境历史,明确萨拉乌苏动物群及文化层的归属和厘定萨拉乌苏组沉积相等方面有待更深入的研究.     

0414号“云娜”台风浪时空分布特征的遥感研究

综合利用GFO、TOPEX/Poseidon、Jason-1和Envisat等4颗卫星高度计的有效波高数据以及QuickSCAT散射计的风场数据,分析了0414号"云娜"(RANANIM)台风浪的时空分布特征以及浪场和风场之间的相互关系.结果表明:(1) 台风浪融合结果图较好地显示了台风的移动路径,该路径与美国NASA提供的台风路径基本一致;(2) 随着时间的推移,"云娜"由热带风暴逐渐演变成强台风,它所生成的台风浪也越来越大,平均浪高由最初的5.5 m左右增至8.5 m左右,最大浪高从6.5 m增加到10.6 m;(3) 台风浪中心与台风中心的空间分布基本一致,台风浪相对于台风中心近似成对称(圆形)分布,其影响半径大概为400～500 km;(4) 结合由QuikSCAT散射计提供的风场数据可以发现,台风中心风速从20 m/s左右逐渐发展到30 m/s以上,海面对应的日平均浪高也由4～5 m发展到6.5～8.5 m,台风影响下出现的15 m/s以上风速的径向半径和分布范围与3 m以上浪高的径向半径和分布范围基本一致.     

基于船载雷达图像的海上船只检测方法

随着雷达成像技术和高分辨率光栅显示技术的发展和应用,基于船载雷达图像的船只检测成为可能.海上船只检测的主要困难之一是雷达图像中包含固有的海面背景杂波.传统的雷达船只检测方法,如恒虚警率法(CFAR),以杂波分布模型为基础,计算待检测窗口中的信号统计分布来确定自适应阈值,取得了一些成果.但是,当海面背景杂波和船只目标的回波强度在同一数量级,甚至船只目标淹没在海面背景杂波中时,就难以确定一个有效的阈值将船只目标从雷达图像中提取出来.在分析海面背景杂波和船只目标的相关差异性基础上,提出了一种基于船载雷达序列图像的海上船只快速检测方法.该方法首先对相邻两幅图像进行互相关性分析,在两幅图像中的同一位置提取一定尺寸的移动窗口,计算其互相关函数值,窗口移动一个步长,重复操作直至遍布整幅图像,形成一幅由灰度图像互相关函数值组成的相关图像.然后使用概率神经网络模型(PNN模型)来估计相关图像背景杂波的灰度概率密度分布函数(PDF),应用CFAR技术,使用二分法求解一个区分船只和背景噪声的自适应整体阈值,并根据阈值将相关图像二值化,其中大于阈值的像元作为候选的船只目标信息,小于阈值的像元则为海面背景杂波.最后使用连通性8-邻域准则统计各个候选船只目标区域的像元数,并与预先定义的最小船只目标像元数进行比较,偏小的候选船只目标区域作为虚警去除,保留下来的候选船只目标区域即为船只检测结果.研究显示,如果图像序列中没有船只目标信息,则三维相关图像比较平整.相反,如果图像序列中含有船只目标信息,则三维相关图像上有峰值被检测出,通过测量峰值的高度,就能判断存在可能的船只目标.运用X波段船载雷达序列图像对本文提出的海上船只检测方法进行了测试.测试结果表明,该检测方法具有很好的船只检测效果,得到的船只检测结果与目视判别的结果一致.而且该检测算法原理简单,计算速度快,易于实时处理,具有广阔的应用前景.     

对ENVISAT ASAR level2算法固有误差的分析

欧洲空间局的ENVISAT ASAR level 2算法是从合成孔径雷达(SAR)单视复图像反演涌浪方向谱的算法.该算法假设双峰海浪谱的SAR图像交叉谱是涌浪的图像交叉谱和风浪的图像交叉谱之和.实际上双峰海浪谱的SAR图像交叉谱中还有一个混合项,正是该混合项导致ENVI-SAT ASAR level 2算法有固有误差.利用遥感仿真的方法分析了不同海况条件下该算法的这一固有误差,结果表明,只有在有效波高较小、或风浪的成分较少、或双峰海浪的传播方向较靠近SAR距离向、或波长较长时固有误差才较小,ENVISAT ASAR level 2算法对海浪谱的反演才较为适用.     

组合表面Bragg散射模型共极化SAR海表面风速反演

组合表面布拉格散射模型CSBS（Composite Surface Bragg Scattering）由布拉格（Bragg）散射模型和几何光学模型组成，是海洋微波散射的经典模型，可用于星载合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）海表面风场反演。研究指出，Bragg散射模型仅适用于中等入射角条件，几何光学模型则更适用于小入射角情形。然而，如何确定中等和小入射角的阈值，即CSBS模型最优入射角的选取目前尚无定论。基于142景成像于美国东西海岸和中国东海的RADARSAT-2精细四极化SAR影像数据和海洋浮标数据，本文提出了一种最优局地入射角查找算法，分别对VV和HH极化SAR数据进行最优入射角阈值的选取。结果显示，局地入射角14°和16°分别为VV和HH极化影像CSBS模型反演风速最优入射角。基于最优入射角的选取，本文在0—15 m/s海况区间内利用CSBS模型对VV和HH极化SAR影像开展风速反演实验，并将反演风速与浮标风速进行对比。结果显示，基于VV和HH极化数据的CSBS模型反演风速与浮标风速均方根误差分别为2.15 m/s和2.32 m/s，相关系数分别为0.79和0.75，两者具有良好的一致性。本文研究结论表明基于最优入射角设置后的CSBS模型在海面风速小于15 m/s条件下具有良好的应用性，后续研究将更加关注CSBS模型在高海况以及交叉极化SAR数据情况下的应用。