基于拉格朗日拟序结构的吕宋海峡表层水交换研究

黑潮通过吕宋海峡入侵南海呈现明显的瞬态特征。以往的研究通常将黑潮在吕宋海峡附近的流态分为几种不同类型。本文基于表层地转流计算得到的有限时间李雅普诺夫指数场（FTLE），展示了拉格朗日视角下的吕宋海峡上层水交换特征。从FTLE场提取的拉格朗日拟序结构（LCSs）很好地识别了吕宋海峡附近的典型流态和旋涡活动。此外，这些LCSs还揭示了吕宋海峡周围复杂的输运路径和流体域，这些特征得到了卫星跟踪浮标轨迹的验证，且从流速场中是无法直接识别的。FTLE场显示，吕宋海峡附近表层水体的输运形态主要可分为四类。其中，黑潮直接向北流动的“跨越”形态和顺时针旋转的“流套”形态的发生频次明显高于直接进入南海的黑潮分支“渗入”形态和南海水流出至太平洋的“外流”形态。本文还进一步分析了黑潮在吕宋海峡处的涡旋脱落事件，突出强调了LCSs在评估涡旋输运方面的重要性。反气旋涡旋的脱落个例表明，这些涡旋主要源自黑潮“流套”，涡旋脱落之前可有效地俘获黑潮水。LCS所指示的输运通道信息有助于预测最终被反气旋涡所挟卷水体在上游的位置。而在气旋涡的形成过程中，LCS的分布特征表明，大部分气旋涡并未与黑潮水的输运路径相连通。因此，气旋涡对从太平洋到南海的上层水交换的贡献较小。     

宇宙线的超新星遗迹起源

宇宙线的起源是高能天体物理的核心问题之一.一直以来,超新星爆发被认为是能谱膝区以下宇宙线的主要来源.多波段观测表明,超新星遗迹有能力加速带电粒子至亚PeV (10~(15)eV)能量.扩散激波加速被认为是最有效的天体高能粒子加速机制之一,而超新星遗迹的大尺度激波正好为这一机制提供平台.近年来,一系列较高精度的地面和空间实验极大地推动了对宇宙线以及超新星遗迹的研究.新的观测事实挑战着传统的扩散激波加速模型以及其在银河系宇宙线超新星遗迹起源学说上的应用,深化了人们对宇宙高能现象的认识.结合超新星遗迹辐射能谱的时间演化特性,构建的时间依赖的超新星遗迹粒子加速模型,不仅能够解释200 GV附近宇宙线的能谱反常,还自然地形成能谱膝区,甚至可以将超新星遗迹粒子加速对宇宙线能谱的贡献延伸至踝区.该模型预期超新星遗迹中粒子的输运行为表现为湍流扩散,这需要未来的观测以及与粒子输运相关的等离子体数值模拟工作来进一步验证.     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

滩涂机载LiDAR点云数据滤波方法研究

机载LiDAR点云数据滤波是制作高精度数字地形产品的重要环节。通过分析常用滤波算法基本原理、滩涂机载LiDAR点云数据的特点,提出了一种基于潮汐水位高程约束,移动窗口滤波与三角网渐进加密滤波组合的滤波方法。试验表明:该滤波方法获取的滩涂地形有效点云数据质量与人工滤波结果相当,在一定程度上提高了滩涂区域机载LiDAR点云数据滤波的效率,为快速获取滩涂区域数字高程模型提供了有效途径。     

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息，导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取；然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征；最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明，本文方法能有效地提高分类精度，而且具有较强的稳健性。     

一种高Q值单频水声信号放大提取电路的设计

针对水声信号所处环境复杂、背景噪声源多的特点,提出了一种基于JFET的超低噪音放大电路,该电路选用两片低噪音的场效应管2SK170作为第一级放大器件,经过CR高通滤波连接到同相放大电路,整体电路增益可达70dB;为进一步提升接收信号信噪比,结合双T滤波器特点优化设计出一种高Q值选频电路;通过Multisim14仿真表明,设计的电路在1 Hz处的电压噪声密度仅为2.4 nV/Hz^0.5,滤波器Q值可达25.6,结合实际电路测试结果表明,设计的电路能够满足水声测量要求。     

极化SAR影像分类方法对比分析

极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。     

大坝变形监测的粒子群优化高斯过程预测

针对大坝变形数据的非平稳非线性特点,传统预测模型受到了一定限制。鉴于高斯过程(Gaussian Process,GP)对非平稳数据具有高自适应性,考虑到其自身在协方差函数选取以及超参数优化方面存在不足,为提高高斯过程模型的预测精度,文中通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化其超参数并选择最优协方差函数。通过实例验证分析,比较多元回归分析、GP、PSO-GP三种模型在大坝变形监测数据处理中的预测精度,表明大坝非线性预测模型粒子群优化高斯过程算法具有较高的预测精度,是一种有效的大坝变形分析预测方法。     

最大似然法断层识别技术在秦皇岛28油田勘探中的应用

渤海地区新近系断裂体系复杂,受多期次构造运动影响,使得渤海油田的构造非常的破碎。在秦皇岛28构造的勘探评价过程中,发现局部地区断裂在平面呈现羽状分布,且存在掉向相反断裂带,这种特征是走滑断裂的依据之一,但仅依靠地质理论来确定是否存在走滑断裂是不客观的,需利用地震属性验证其客观存在性。在评价的过程中通过不同技术的组合应用及对比分析,发现常规的边缘检测、相干属性等技术很难对该区复杂断层进行有效识别。基于倾角中值滤波技术去除部分噪音的干扰,凸显断裂信息,应用最大似然属性技术识别出了较为清晰的"隐性走滑"断裂,结合平面特征,进一步落实构造,直接新增资源量约300万t。为扩大秦皇岛28油田的储量规模奠定了坚实的基础。在现今精细勘探阶段,推广应用微断裂识别技术,将会进一步提高复杂断块区断层系统解释的可靠性和精细程度,提高油田滚动勘探开发的钻探成功率。