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51.
随着全站仪在测量中的广泛应用,测量的精度有了很大的提高.特别是无棱镜技术的发展,改变了以往的测量手段和方法,提高了工作的效率.土方量测量是施工过程中不可避免的,为此本文介绍无棱镜测量技术在洛河电厂施工过程中测量土方量的应用情况,通过对比实验,我们对无棱镜测量技术工作效率和成果精度以及适用条件进行分析. 相似文献
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长江流域河水和悬浮物的锂同位素地球化学研究 总被引:9,自引:1,他引:8
深入理解流域侵蚀过程中的锂同位素分馏对于运用锂同位素来示踪化学循环和气候变化是十分必要的。研究集中在长江干流和主要支流的水体和悬浮物的锂及锂同位素组成。长江流域水体的锂及锂同位素组成(δ7Li)分别为150~4 570 nmol/L和+7.6‰~+28.1‰,两者沿上游至下游的变化趋势相反。悬浮物锂同位素组成(δ7Li)变化比较稳定,分别为41~92 μg/g和-4.7‰~+0.7‰,而且总是低于相应水体的锂同位素组成。悬浮物和流体之间的锂同位素分馏系数在0.977和0.992之间,与悬浮物的量及组成存在明显相关性,反映了粘土矿物的吸附和化学风化的程度。锂含量与锂同位素组成之间良好的负相关性表明流域水体的锂来自2个端元混合:其一可能是蒸发盐岩,并伴有深部热泉水;其二可能是硅酸岩。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
56.
在GPS精密单点定位数据处理中,通常采用基于非差观测值的处理方法。然而精密单点定位也可通过观测值不同差分组合以减少某些未知参数,且在理论上与非差模型等价。文中介绍基于非差和差分模型的精密单点定位的几种数据处理方法,并对各种模型进行比较。 相似文献
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60.
丁海军 《沉积与特提斯地质》2008,28(4):36-43
笔者采用野外观察和室内分析相结合的研究方法,分析了贺兰拗拉谷北段桌子山剖面奥陶纪地层的沉积相特征及沉积环境的垂向变化和横向迁移规律。以桌子山剖面奥陶系沉积相研究为基础,采用Fischer图解法,求取了其可容空间的变化曲线。在此基础上,结合沉积相模式,识别出了典型的碳酸盐等深流沉积,建立了贺兰拗拉谷北段奥陶系层序地层学模式,为拗拉谷的存在提供了有力的证据。各层序的水进体系域,应列为该区油气勘探的重要目标层段。 相似文献