改进的K-means算法在遥感图像分类中的应用

遥感图像分类时,如果类别不明,K-means算法随机选取不同初值会导致分类结果有较大的差异.针对此问题,提出了一种改进的K-means算法.首先对遥感数据进行对数变换;然后采用主成分变换,依据主成分贡献率(≥85%)选择参与分类的主成分数;根据第一主成分的概率密度函数确定初始分类数和初始分类中心,并确定初始分类标签作为...     

基于SAR影像后向散射特性的中俄黑龙江流域洪水监测

黑龙江（又称为阿穆尔河）是中国和俄罗斯之间的国际界河,近年来洪水事件频发,给流域内中俄两国带来巨大的人口伤亡和经济损失,加强该流域的洪水监测是两国面临的共同紧迫需求。传统的光学遥感影像受制于洪水期间多云多雨的天气状况,难以及时获得无云影像。本文充分利用全天候雷达数据的优势,提出了一种基于哨兵1号（Sentinel-1）合成孔径雷达数据监测大面积区域洪水的方法。通过Gamma分布和高斯分布拟合SAR影像后向散射系数的概率密度分布,迭代后验概率差值,自动获得全局阈值来分割初始的水体,基于辅助数据细化去除了初始水体中与水体相似的误分类型,并由形态学操作后处理提高了提取的洪水的均匀性。结果表明：① 与传统的分割算法相比,本文提出的方法基于SAR影像后向散射系数的分布规律进行概率密度函数分段拟合,将全局统计划分为局部关系,显著地改善了常规分割算法在水体和非水体像素量级相差过大而表现不佳的情况;② 研究获得了2017—2020年逐年的洪水分布,结果总体精度在87.78%~94.89%之间,Kappa系数在0.76~0.89之间;③ 特别是对于大面积半干旱地区,本文结合了后向散射特性、地形和其他辅助信息的关系,使得能够有效地保留水体并去除与水体后向散射系数相似的地物;④ 结果显示黑龙江（阿穆尔河）中下游沿岸城市哈巴罗夫斯克、阿穆尔斯克等地区为经常性泛洪区域,洪水面积整体呈增加趋势。研究表明,基于雷达数据对洪水空间范围进行时间序列监测,可以为中俄黑龙江流域洪水发展动态监测提供科学支撑。     

2013年芦山MS7.0地震震源区背景噪声源特征分析

应用背景噪声互相关信息研究强震前后地下介质波速变化时,噪声源的方位性特征会影响互相关函数形态,从而对波速变化有效估计造成影响。本文使用2013年芦山M_S7.0地震震源区附近的天全台(TQU)2013年全年的连续波形记录,计算其垂直分量的噪声功率谱概率密度函数,分析背景噪声源能量强度特征;并通过频域极化法计算噪声源极化率以及极化方位角的概率密度函数,研究噪声源的极性特征。结果表明,研究区小于0.05Hz的长周期噪声源种类较多,且具有噪声能量强度和极化程度较高、极化方位性明显的特点;第一类地脉动(0.05～0.1Hz)极化方位角为30°和210°,噪声能量较低;第二类地脉动(0.1～0.5Hz)极化方位角分布在150°～210°,噪声能量较高,且其能量强度具有季节性变化特征;大于1Hz的高频噪声主要来自人类活动,噪声能量水平受人类活动强弱影响明显。因此,即使在远离海洋的大陆地区,在利用背景噪声监测局部波速变化时,应注意噪声强度以及噪声源方向性变化的影响。     

四川地区地震背景噪声特征分析

选取四川省数字测震台网2015年1月1日至2018年12月31日期间60个固定台站的三分量连续波形记录,计算了台站噪声加速度功率谱密度及相应的概率密度函数分布,统计了不同频率下的噪声功率谱密度值分布,对不同区域、不同频率下背景噪声水平的变化特征予以分析。结果表明:大部分地震台站的高频段噪声由于受到台站附近人为的、规律的作息生活和生产方式的影响,呈现明显的季节性变化和日变化,即夏季噪声水平升高,冬季降低,在农历春节期间达到全年最低值,地理空间分布特征不明显;第二类地脉动冬季噪声水平升高,夏季降低,季节性变化明显,平均变化为1—5 dB,且冬季峰值出现的频率向长周期方向移动1—2 s,呈现明显的地理空间分布特征,川东地区平均噪声水平最高,攀西地区次之,川西高原最低;与第二类地脉动相比,第一类地脉动观测到的噪声能量较弱,季节性变化不明显,地理空间分布的噪声水平差异明显减小;在20 s以上的长周期部分,台站噪声未呈明显的季节性和地理空间分布差异。此外,将地震计安置在山洞和井下,可以有效地降低台站周围干扰源、温度和压强对高频段和长周期观测的影响,噪声水平低于地表安装方式。      

新冠肺炎疫情对佘山与大洋山地震台背景噪声的影响

人类的生产生活产生的振动会以高频地震波的形式被地震台站所记录。2020年1月,新冠肺炎疫情爆发,为了应对此次疫情,各地政府分别启动应急响应,国内地震记录出现最长、最突出的人为地震降噪期。各地震台站背景噪声显著下降,在人口稠密及工业发达地区尤为明显。同时,静噪期为探测地下地震源的微弱信号提供了可能。静噪期内,佘山地震台2 Hz频点背景噪声功率谱密度值比平时降低10 dB,而大洋山地震台10 Hz频点背景噪声功率谱密度值较平时降低约5 dB;佘山地震台2—10 Hz以及大洋山地震台10 Hz以上频率的背景噪声受静噪期影响明显。结合地震台站所处位置分析,疫情期间佘山地震台附近人口流出较多,2—10 Hz频率的背景噪声变化明显;大洋山地震台背景噪声则受工厂、轮渡、高速汽车等影响较大,f ≥10 Hz的背景噪声变化显著,而频率在2—10 Hz则无明显变化,表明该台人口总数趋于平稳。地震噪声和人类活动之间的相关性表明,地震学研究可以提供实时人口动态估计。     

运用古地震数据评价东昆仑断裂带东段未来百年的强震危险性

通过收集、整理和分析青藏高原东北部22条断裂带上古地震定量数据,拟定了该区的地震复发概率密度函数.根据此函数对区内东昆仑断裂带东段不同段落上未来100年内强震原地复发的条件概率进行了初步研究.结果表明,该断裂带上自西向东的3个破裂段中,玛沁段和塔藏段未来20、50、100年的复发概率值介于0.76%~7.36%之间,玛曲段未来20、50年的复发概率值介于2.0%~5.26%,属于低概率事件;玛曲段未来100年的复发概率值为10.82%,属于中概率事件;整个段未来100年内至少发生一次7级以上强震的联合概率可达21.87%,属于中概率事件.考虑到概率模型的不确定性,进一步对各段进行了危险性的定性分类,综合评价认为玛沁段在未来百年内发生大震的危险性较低,玛曲段和塔藏段未来百年发生大震的危险性较高.最后将本文拟合的概率密度函数与传统通用函数计算的条件概率值进行比较,发现通用的复发概率函数随着自变量t/R的增大,因变量P的反映不如本文拟合函数的敏感.     

多维非高斯系统最小熵控制

针对多维非高斯系统提出了最小熵控制方法,控制的目标是使系统的非高斯输出概率密度函数跟踪一个已知的联合概率密度函数.首先,根据系统模型和辅助映射,构建了系统状态、跟踪误差与扰动输入之间的泛函算子模型,然后基于梯度算法设计了递归的次优控制律,最后通过仿真验证了最小熵控制算法的有效性.     

应用概率密度函数方法自动处理地震台站勘选测试数据

将McNamara等人（2005）提出的地震噪声概率密度函数（PDF）方法用于地震台站台址勘选测试数据的自动处理,实现了对台址地震噪声水平主要评价指标加速度功率谱密度（PSD）与用RMS表示的速度有效振幅的自动估算,大大提高了台址噪声测试数据的处理速度。该方法已被应用于福建地震烈度速报台网84个新选台址的勘选数据处理工作。     

乌鲁木齐及周边地区新冠疫情前后背景噪声分析

选取2019年1月至2022年12月乌鲁木齐及周边地区14个测震台站垂直分量波形记录,通过计算PSD（功率谱密度）和PDF（概率密度函数）,统计不同频段功率谱密度分布情况,对比乌鲁木齐及周边地区疫情前后背景噪声变化特征,并结合大数据探讨人口迁徙与背景噪声变化的相关性。同时计算了疫情前后研究区最小完备震级（Mc）,对比分析其地震监测能力变化特征。结果表明：研究区地震背景噪声水平受疫情影响出现不同程度的下降,高频段（1～35 Hz）最大下降幅度为36.6 dB,部分台站长周期频段下降突出,这是人类活动间接影响的;上述变化与人口迁徙大数据变化呈现了极大的正相关。此外在疫情封闭期间,地震监测能力并没有明显的提高,但部分台站获得更为清晰的震相记录。