The New Meteorite Fall of Yanzhuang—A Severely Shocked H6 Chondrite with Black Molten Materials

At 21:45 hr (Beijing time) on Oct. 31, 1990 the Yanzhuang meteorite hit the ground at the Yanzhuang village, Wenyuan County, Guangdong Province. Several fragments, totalling 3.5 kg, were recovered during the field survey. This meteorite is a rare one of its kind due to its heavily shocked features and thick veins made up of black molten materials. Olivine and low-calcium pyroxene are compositionally homogeneous with Fa=18.59, Fs=16.35 and Wo=1.29. The chemical composition (total Fe=28.0%) and recrystallized texture of the chondritic mass show that the Yanzhuang is an H6 chondrite. The black molten materials occur in the form of blocks (up to 2×3×4 cm in size) and veins (0.1–15 mm in width), and contain a lot of rounded and elliptic FeNi-FeS blobs (up to 6–10 mm in length). The metal in these blobs exhibits distinct dendritic structure characteristic of rapid cooling. Unmolten and molten samples are very similar in chemical composition, fitting well with the average H-chondrites. Partial melting and FeNi/FeS-silicate separation have not been observed in the molten materials of the Yanzhuang. This project was financially supported by the Science Foundation of Guangdong Province.     

差分InSAR处理及其应用分析

本文结合实例分析和介绍了影响In SAR处理结果的几个重要环节。如: 数据源及像对选择 ;影响In SAR处理的因素等。目前有4～5种雷达卫星数据可以用于In SAR的处理,ERS-1/2卫星数据效果最好; 差分In SAR处理的工作步骤中,亚像元精度的配准、相干性分析、全相位恢复等是其中的关键技术。In SAR的精度和噪声水平是In SAR能否实用的重要条件,噪声影响地物的相干性,噪声较大部位相干性消失,在整幅图像中噪声区域不大于30% ,将不影响整体的In SAR测量结果。     

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利用高分辨率聚束模式TerraSAR-X影像的PSInSAR监测地表变形

利用20景于2010-03～2010-11期间采集的高分辨率聚束(1m分辨率)模式的TerraSAR-X SAR数据,采用永久散射体干涉测量技术(PSInSAR)获取了西藏羊八井地区由地热电站开采地下水引起的地面沉降。结果显示,羊八井地热电站周边及地热开采井地区在2010年期间的地面沉降速率最大达到25mm·a-1,而盆地其他地区的地面平均沉降速率为1mm·a-1。将其与ASAR获取的平均沉降速率结果对比,两者的相关性达到了0.76,这说明TerraSAR-X高分辨率SAR数据不仅可以提供高密度PS点,而且更好地体现了散射体的细节变化和微量位移情况。     

GIS与面向对象结合的遥感影像震后损毁道路快速提取

地震是破坏性极强的自然灾害之一,2013年4月20日的雅安芦山地震导致大范围的道路损毁,一度使得宝兴县城成为孤岛,救援很难开展.造成道路损毁的一个主要原因是地震诱发的次生灾害堵塞道路.针对宝兴县道路损毁的现状,本文提出了一种面向对象与GIS空间分析相结合的遥感影像提取方法,在震后短时间内快速提取因次生灾害造成的损毁道路情况,快速及时地确定损毁道路的位置及范围.试验证明,本方法能快速提取次生灾害造成的损毁道路的位置与范围,其与目视解译结果吻合,大大减少了震后影像解译时间,提高了地震应急的效率,可为抗震应急救灾提供决策支持.     

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基于光学遥感影像的2019年加利福尼亚MW7.1和MW6.4双震同震形变测量

利用地震前后的Landsat-8和Sentinel-2光学遥感影像数据,基于频率域互相关算法提取加利福尼亚州MW7.1及MW6.4地震的同震形变场,同时针对形变数据易受轨道误差、条带误差及时间失相干的影响,分别采用最小二乘多项式曲线拟合、改进均值相减等方法去除系统误差项。研究表明,MW7.1主震以右旋走滑为主,地表形变的断层迹线呈NNW走向,长度达55 km,最大滑移量约为2.82 m;MW6.4地震的发震断层迹线呈NE走向,长度达15 km,最大滑移量约为1.05 m,推测2次地震的发震断层分别为NNW向右旋走滑断裂及NE向左旋走滑断裂,二者形成典型的共轭关系。     

基于ERDAS二次开发的震害图像信息提取方法研究

通过ERDAS IMAGINE软件二次开发,建立了一些实用的震害信息提取方法,利用这些方法开发的震害遥感信息提取的程序模块对1976年唐山地震影像、1999年台湾集集地震影像及Quickbid影像进行了处理,将得到的结果与目视解译结果进行对比,结果表明研究中提出的震害信息提取方法具有较好的实用性.     

高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查

基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。