高密度电阻率法与浅层地震在探测煤田采空区中的应用

在内蒙古某地区,针对测区不同的地电条件,综合应用高密度电阻率法和浅层地震进行煤田采空区探测,钻孔验证结果表明两种物探方法结合探测采空区取得了良好的效果。     

基于被动微波遥感技术的玉米冠层叶面积指数反演

基于玉米冠层结构参数实测数据和Matrix-Doubling(MD)模型构建了玉米出苗期至抽穗期的冠层多波段、双极化微波辐射特性模拟数据库;通过对模拟数据的回归分析得到了玉米冠层在各波段的微波发射率及其与透过率之间的经验关系,并将经验关系应用于0阶微波辐射传输模型;结合土壤发射率模型构建了玉米冠层覆盖地表的微波辐射亮温参数化计算模型,并基于该参数化模型、利用玉米样地微波亮温观测试验数据,采用迭代方法进行了玉米叶面积指数(LAI)的反演.研究表明,LAI反演值与实测值的相关系数r＞0.9,说明多波段被动微波遥感数据在植被冠层LAI反演方面具有较大的应用潜力.     

青岛奥帆赛高分辨率数值模式系统研制与应用

该文初步建立了青岛奥帆赛高分辨率数值模式系统（包括预报模式和释用模式）。预报模式基于Weather Research & Forecast（WRF）模式V3.0,模式设计为网格数60×50×38,水平分辨率500 m。在IBM小型机上用8个线程作15 h预报所需机时约为1 h 20 min,可满足实时业务预报需要。利用高分辨率边界层模式和城市小区尺度模式对该预报结果进行了动力释用（水平分辨率分别为100 m和10 m）。该模式系统于2008年夏季进行了实时运行试验,模式产品在北京奥运气象服务中心青岛分中心使用。结果表明:该模式系统有较强的稳定性和实用性,对城市热岛、海陆风、地形及建筑物影响等局地环流特征有较好的模拟效果。数值试验分析表明:城市化引起城市热岛效应,增大了海陆温差,使海风加强;城市建筑物拖曳作用使风速减小,从而使海风推进速度减缓;精细下垫面资料的引入对海风等局地环流高分辨率数值模拟至关重要。     

岩石破裂声发射关键特征信号优选方法

岩石破裂过程的声发射中大量的低能常规信号易将少量的高能关键信号特征规律淹没,不利于前兆特征分析和灾变预警。从岩石破裂失稳预警角度出发,以提取影响岩石结构稳定的关键破裂事件声发射信号为目标,提出了岩石破裂失稳关键特征信号的识别准则及其定义。构建了基于信号能量贡献率的岩石破裂关键事件声发射信号的优选方法,并针对花岗岩、大理岩、煤岩和粉砂岩进行了岩石破坏失稳的声发射监测试验验证。试验结果表明,新方法能有效提取岩石破裂过程中影响岩石整体稳定的关键声发射信号,具有一定的普适性。着重从声发射事件率突降、相对平静期和累计能量急升跃阶等前兆特征对优选后岩石破裂关键特征信号进行了一致性检验。检验结果表明,优选后的关键特征信号与上述前兆特征高度一致,并能够有效地提高后期声发射特征参数计算效率,方法有效可行。     

单轴压缩下饱水花岗岩破裂过程声发射频谱特征试验研究

通过开展饱水花岗岩单轴压缩声发射试验,采用快速傅里叶变换提取声发射信号主频及次主频,进一步提出了综合表征声发射信号频谱特征的参数:主频比F ,即主频与次主频的比值,研究岩石破裂过程声发射频谱特征。研究结果表明:饱水花岗岩破裂过程声发射主频、次主频频带数量呈现“3→6→3”先增大后减小的规律,与主频分布特征相比,次主频低频区间占比减小,中、高频区间占比增大,次主频总体平均值比主频高约5 kHz。声发射主频比尸分布区间在弹性阶段达到最大:0 < F < 8 ,且F≠1,根据主频比与1 的关系,可将声发射信号划分为2 类:A 类信号(0 < F < 1 ),其主频小于次主频;B 类信号(1 < F < 8 ),其主频大于次主频。总体来看,饱水花岗岩破裂过程声发射A 类与B 类信号的数量关系约为3:2, A 类信号数量相对较多,特别是塑性阶段A 类信号占绝对优势,其数量为B 类信号的3.0?3.5倍。饱水花岗岩破裂过程声发射A 、B类信号事件率近似同步变化,二者均出现明显的平静期前兆特征,在实际应用时,可以对岩石破裂过程数量庞大且计算繁琐的声发射信号进行甄别,选择A、B 两类信号中的一种,进而实现对岩石破坏前兆信息的快速有效识别。     

灵寿县北营西沟银铅锌多金属矿床地质特征

北营西沟银铅锌多金属矿，位于麻棚岩体外围成矿带，已发现矿化蚀变带上百条，查明的矿体向深部有厚度稳定，品位变富的趋势，对在本区找矿具有积极意义。     

深度置信网络算法反演Landsat 8 OLI气溶胶光学厚度

传统的气溶胶遥感反演算法在地表反射率较低、结构较为均一的海洋及浓密植被等区域的气溶胶反演可以达到较高的精度,而在城市、矿区等高亮度、高异质性区域的气溶胶反演中仍面临较大的挑战。当地表反射率较高时,卫星传感器获取的对气溶胶具有标识性的信息不足,导致了气溶胶反演的困难。为更大程度地挖掘卫星信号中对气溶胶具有标识性的信息,本文提出使用深度学习技术的气溶胶遥感反演算法,用于Landsat 8 OLI传感器的气溶胶反演。选择全球不同区域的AERONET站点气溶胶实测数据以及对应区域的Landsat 8 OLI传感器的观测几何角度和表观反射率数据,根据合理的时空匹配原则构建样本数据。选择深度置信网络,在合理设置训练批次和训练次数的基础上对网络进行训练和测试,生成关于卫星传感器数据的气溶胶光学厚度拟合网络模型,实现气溶胶遥感反演。使用独立的AERONET站点气溶胶实测数据对反演结果进行了验证,结果表明：该方法可反演不同地表类型区域连续空间覆盖的气溶胶光学厚度,且达到了较高的精度（R=0.8745,RMSE=0.0391,MAE=0.0616,EE=87.94%）。与传统的方法相比,本方法基于单时相卫星遥感数据即可实现气溶胶的高精度反演,简化了气溶胶反演的步骤,提高了气溶胶反演的稳定性和时空适应性。     

基于主成分抑制的高光谱图像异常目标检测方法

高光谱图像异常目标检测主要用于检测图像中的区别于背景环境的异常目标,为图像目标的判读提供一个初步的判断,是高光谱图像应用的一个重要内容。本文在研究现有异常目标检测算法的基础上,采用基于主成分抑制和顶点成分分析相结合的方法,对实验图像中的异常目标进行了检测,取得了较好的效果。     

HJ-1 CCD数据大气校正方法研究

本文开展了HJ-1CCD相机数据大气校正方法的研究工作。基于辐射传输模型构建了不同大气条件下的大气校正系数查找表;大气校正中用到的气溶胶光学厚度数据基于浓密植被区域红蓝波段地表反射率之间的关系反演得到。与对应当天的MODIS地表反射率数据的对比分析表明,本文提出的大气校正方法具有较高的精度。本文还从气溶胶光学厚度的反演精度、大气水汽含量的变化、辐射定标精度、海拔高度等方面对大气校正的不确定性进行了分析。