布格改正和地形改正的误差——关于区域重力测量中地形改正最大半径的讨论

在布格改正中,我们假定地壳为无限大水平板。事实上,地球表面是球面而不是平面。当地壳充分小类似于平面时,它不可能同时为无穷大;当地壳充分大时,它又不是一个平面。因此,布格改正势必造成相当大的误差。本文提出几种计算球壳重力的精确公式,用以减少布格改正和地形改正中的计算误差。     

类乌齐-玉树-玛多剖面重力异常研究

青海玉树Ms7.1地震发生在巴彦喀拉块体的甘孜-玉树断裂带上。对跨断裂带的重力剖面测线进行了相对重力联测,对观测结果作了大气改正、极移改正、漂移改正,经平差计算后,获取了该剖面的自由空气异常;结合该区1″×１″的ASTER GDEM(2009)地形数字模型,对自由空气异常作了曲率改正、平板改正及高精度的地形改正,得到该探测剖面的完全布格重力异常。分析结果表明：从布格异常的陡变区可初步推断出与地质研究结果一致的断裂构造的位置;在玉树附近沿剖面往东北向出现地壳基底抬升现象,并在清水河附近幅度达到最大,初步推断为印度地壳的俯冲下插对青藏高原东缘的抬升作用的结果。     

球壳中间层引力公式

在以往的重力观测值中间层引力计算中,采用的中间层模式是无限大平板——布格板,而这种模式与实际的中间层模式不符。我们认为把中间层近似地看成球壳较为合理。下面给出球壳中间层引力公式。     

大地水准面起伏对重力归算的影响研究

针对目前重力探测中重力改正时常用的两个高程参考系统存在偏差这一事实,选取两个大地水准面起伏变化较大的剖面区域,分析大地水准面起伏对重力归算的影响。结果表明,剖面跨度和剖面大地水准面起伏梯度都会对布格重力异常产生影响,所以当重力探测区域大地水准面起伏差距较大时,大地水准面与参考椭球面之间的差异对重力归算的影响比较突出,在利用布格重力异常反演、解释地壳密度结构时,大地水准面起伏的影响必须考虑。     

利用EGM2008重力数据反演中国大陆Moho深度

利用EGM2008重力数据计算的布格重力异常,以CRUST1.0给出的壳-幔密度差为依据,通过重力反演获得中国大陆Moho起伏分布,所得的中国大陆Moho深度基本特征与以往研究基本一致。     

基于MATLAB语言的大比例尺重力中远区地形改正程序设计

采用地形改正方域计算方法,利用MATLAB语言编写了重力中、远区地形改正程序,该程序可用于大比例尺重力中、远区地形改正工作,使以往繁重的地形改正手工数图工作能够用计算机实现,不但减轻了中、远区地形改正工作的劳动强度,而且提高了工作效率和地形改正工作的精度。     

宜川-泰安剖面重力异常与构造意义

利用宜川-泰安剖面高精度重力观测和GPS数据测量结果,对观测数据进行各项改正和处理,得到剖面的布格重力异常,并采用高斯低通滤波获得剩余重力异常。以诸城-宜川深地震测深（DSS）速度剖面为约束,对沿该剖面得到的高精度布格重力异常数据进行拟合,获得剖面地壳密度结构。结果表明,趋势异常主要反映该剖面地壳厚度的变化,太行山重力梯级带是地壳厚度的陡变带。结合前人相关研究,对剩余重力异常结合剖面经过的隆起、凹陷等地质问题进行讨论,进一步揭示出,剩余重力异常主要反映浅部地质构造和低密度地质体,剩余重力异常与地质构造不仅具有良好的对应关系, 而且其幅值能体现地质体的基本特征,比布格重力异常反映得更清晰、更细致。     

顾及垂直形变速率影响的茅山地区重力场变化

利用CORS获得的垂直形变速率,对CG-5测得的重力变化进行布格梯度改正,绘制茅山断裂带周边真实的区域重力场,并分析其变化。选取茅山断裂带附近18个相对重力点进行同步GPS-RTK测量,将测量数据进行对比分析,并将GPS所测高程变化量作为重力值归算依据;以2014年重力值为基准,将2016～2017年3期重力测量值进行梯度变化修正,绘制重力场异常等值线图,并对茅山断裂带重力场异常变化进行研究。结果表明,将未进行高程修正前的重力场差分图与修正后的进行对比,其形态发生较大变化,高梯度区域和零值线方向均发生改变。该研究成果对依据差分变化趋势判定年度异常区具有重要意义。     

全球地壳模型CRUST1.0在青藏高原东南部的重力检核

利用全球地壳模型CRUST1.0提供的地壳密度、厚度等分层信息,计算青藏高原东南部地壳各分层引起的重力异常,并累加获取总体布格重力异常,最后与利用全球重力场模型EGM2008获得的布格重力异常进行对比。结果表明,两种模型在大部分区域基本一致,布格重力异常变化在-600~20mGal之间,少数地区存在较大的差距,说明CRUST1.0模型的精度还有待提高。     

福建中部和东南沿海地壳内部密度变化分布特征的研究

利用福建中部和东南沿海地区的重力布格异常资料,通过地震与重力３维联合反演所分离的不同层面间的重力异常信息,采用基于单层位理论和球近似条件下的简便公式,解算并分析研究不同壳层间的密度变化分布图像及其特征,结果表明：不同圈层的密度分布特征与地表地质构造密切相关。     

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移去-恢复法校准重力异常场及其应用

对经典移去-恢复法进行改进,利用EGM2008地球重力场模型、地表重力/GPS联合观测数据和ASTER数字地形模型,提出考虑地形梯度特征的区域重力场校准算法,同时针对我国动态重力区域网布设情况,对重力场的校准区域范围进行更为合理的设定。通过与经典移去-恢复法在川西地区实际应用的比较发现,改进模型能够将川西地区重力场模型数据的标准差从65.09 mGal降至61.24 mGal,在结合地形梯度影响后,能够将标准差进一步降至59.31 mGal。采用国际重力局最新发布的283个重力数据对喜马拉雅东构造结及邻区的重力场进行校准,结果表明,布格重力异常和地形数据有很强的正相关,该区中东部存在明显的均衡重力异常低值区。     

卫星影像数据构建山地植被指数与应用分析

 本研究以Landsat影像为数据源,在分析复杂地形山地植被在阳坡和阴坡反射率差异特征的基础上,提出一种归一化差值山地植被指数NDMVI (Normalized Difference Mountain Vegetation Index)。该指数模型无需辅助数据(如DEM)的支持,通过同时降低近红外波段(TM4)和红光波段(TM3)反射率的方法来消除或抑制地形的影响,具有较强的可操作性。研究表明:NDMVI与太阳入射角余弦值(cos i)的相关性相当小,对地形起伏变化表现不敏感,可有效消除或抑制地形的影响;比NDVI值动态变化范围更宽,对地物有更强的遥感识别能力;该模型抑制地形影响的效果比用C校正模型的效果更佳,不会出现过度校正的问题。     

地形复杂山区常用植被指数的地形校正对比

植被指数能反映地表植被生长、覆盖等情况,常作为反演植物生物物理参量的有效参数。然而,在地形复杂的山区,由于地形效应的影响,导致一些植被指数适用性受限。基于以上现状,本文以贵州省江口县为研究区,采用4种地形校正模型（Teillet-回归模型、Minnaert模型、C模型、SCS+C模型）对常用植被指数（SR、MSR、NDVI、SAVI、MSAVI、EVI）进行地形校正,以评价不同坡度条件下植被指数地形校正效果。结果表明：地形校正对缓解波段比形式的植被指数（SR、MSR、NDVI）地形效应的作用有限,而对非波段比形式的植被指数（SAVI、MSAVI、EVI）效果较好。另外,随着坡度增加,地形效应显著,地形校正效果也更明显：坡度较小时,波段比形式的植被指数无需进行地形校正,而建议非波段比形式的植被指数进行地形校正;坡度较大时,建议2类植被指数都进行地形校正,但非波段比形式的植被指数可能会发生过度校正现象。此外,地形校正后非波段比形式的植被指数与森林地上生物量线性回归模型的精度明显提高。因此,建议在地形复杂山区利用非波段比形式的植被指数进行定量反演时,先进行地形校正。     

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复杂地形山区Landsat TM影像C校正策略与实验

采用分坡度、分NDVI（归一化差异植被指数）和分地类的C校正策略,对复杂地形山区Landsat TM影像进行地形校正,并运用视觉检验、回归分析和遥感分类精度将3种C校正策略的结果与传统的整体C校正进行对比,以探寻适合复杂地形山区的C校正策略。在此基础上,进一步探讨了地形校正对影像重采样尺度的响应。研究结果表明：与传统的整体C校正相比,采用分坡度、分NDVI和分地类的C校正策略能更好地消除原影像的凹凸感,减弱地形效应,且背阳面影像的过校正现象减少;各种C校正策略和整体C校正对Landsat TM影像不同波段的校正效果不一,其中,分地类的C校正策略对波段1、2、3和波段7的校正效果最好,分坡度的C校正策略对波段5的校正效果更佳,而整体C校正则对波段4的校正效果最好;虽然所有C校正均能有效地消除影像中的地形效应,但并未能提高影像分类精度;从不同重采样尺度C校正结果对比看,随着采样尺度增加,地形效应逐渐减弱,但并未完全消除,因此,中、低空间分辨率遥感影像的地形效应也不容忽视。