基于高分辨率影像的宽滩山北缘断裂带右旋走滑特征及其构造意义的初步研究

阿尔金断裂在河西走廊西端的酒西盆地附近左旋走滑特征逐渐消失,而其东侧的宽滩山断裂和黑山北缘断裂表现为逆冲构造。在宽滩山北侧分布的2条断裂,分别是塔尔湾-池家刺窝断裂和干峡山断裂,这2条断裂也表现出明显的活动特征。前人认为塔尔湾-池家刺窝断裂是1条低活动速率的逆冲断裂,并未对其水平运动进行详细研究。宽滩山北缘断裂带是否存在水平走滑运动,对于进一步探讨阿尔金走滑断裂和祁连山北缘逆冲断裂的构造转换模式,具有非常重要的意义。文中通过无人机Sf M摄影测量等野外工作,对宽滩山北缘的塔尔湾-池家刺窝断裂和干峡山断裂的走滑运动特征进行研究,并获得了2点初步认识:1)宽滩山北缘断裂是具有右旋兼有逆冲的活动断裂,通过对宽滩山北缘断裂带的河流冲沟和阶地的位错量进行统计,初步估计其晚更新世右旋走滑速率为0.2~0.25mm/a,全新世右旋走滑速率为0.5~1.5mm/a;2)宽滩山北缘断裂所在的河西走廊西端位置的构造主要驱动力来自于祁连山向北的挤压作用,造成了宽滩山北缘断裂的右旋走滑和酒西盆地内多条断裂的逆冲运动性质。     

西准噶尔地区托里断裂晚第四纪构造变形

受新生代印度-欧亚板块碰撞的远程效应影响,西准噶尔地区平行斜列的走滑断裂系统被重新激活。托里断裂作为其中重要的组成部分,获取其晚第四纪构造变形特征对于认识和理解天山以北区域的构造变形和地壳缩短吸收方式都具有重要意义。文中基于野外调查结果和无人机三维重建技术分析了托里断裂晚第四纪的构造变形特征,并利用光释光测年方法对托里断裂的地貌面期次进行定年,进而通过冲沟和阶地陡坎等标志性地貌的位错量和地貌年龄计算托里断裂的晚第四纪活动速率。研究结果表明：托里断裂由东、西2支分支断裂构成,均以左旋水平走滑为主。东支断裂使喀普舍克河T3和T2阶地分别产生了(89±31) m和(39±13) m的水平位错量,结合T3阶地(52.9±5.1) ka和T2阶地(23.4±1.5) ka的形成年龄,计算得到其活动速率约为(1.7±0.8) mm/a;西支断裂使铁斯巴汗河T2阶地产生了(34.0±6.8) m的水平位错量以及喀普舍克河T3阶地上最大为(37.5-4.1/+2.7) m的冲沟水平位错量,结合T2阶地(18.8±1.3) ka的形成年龄,计算得到其活动速率为(1.8+0.5/-1.3) mm/a。结合...     

阿拉善地块南缘北大山断裂的晚第四纪构造活动证据

阿拉善地块南缘地处青藏高原东北缘地壳扩展前锋带的北侧,对该地区活动断裂晚第四纪的运动性质、滑动速率等开展研究,有助于理解阿拉善地块的晚第四纪构造变形特征及其对青藏高原向N扩展的响应。文中结合遥感影像解译与野外地质地貌考察,对阿拉善地块南缘的北大山断裂进行了分段和活动性研究。结果表明,北大山断裂左旋走滑断错晚第四纪洪积扇和阶地等地貌,形成显著的位错阶地坎、冲沟以及断层陡坎。通过对断错地貌线等标志的测量、复原、统计分析等,发现断裂的地貌位移值分布于3～20m,发育新鲜断层自由面的断层陡坎和左旋错动的纹沟指示了断层的最新一次活动。基于同期洪积扇年龄估算得到北大山断裂晚更新世以来的左旋滑动速率为0.3～0.6mm/a。北大山断裂的运动学特征与区域NE向应力场一致,可能受到了青藏高原NE向扩展的影响。     

基于P5像对与GeoEye-1影像的近地表地层产状的提取

通过对P5立体像对、GeoEye-1影像的处理与分析,分别进行了数字高程模型的提取和地层的划分,用检查点法和目视检查法对提取的数字高程模型的误差评估结果显示,误差在5m以内,满足产状提取的要求.根据地层划分结果,在不同时代的地层边界处和同时代地层内部选择岩层三角面发育较好、产状相对稳定的区域,选取用于地层产状提取的点,...     

甘孜-玉树断裂带东南段晚第四纪活动性研究

以甘孜-玉树断裂带东南段的地质地貌为研究对象,在遥感解译的基础上,通过对典型地区的详细野外调查和探槽研究对该段晚第四纪活动性进行研究。在断裂沿线的生康乡、仁果乡、错阿乡、日阿乡进行了断错地貌分析和晚第四纪滑动速率计算, 生康区的水平滑动速率为(7.6±0.5)mm/a, 垂直滑动速率为(1.1±0.1)mm/a; 仁果区的水平滑动速率为(8.0±0.3)mm/a,垂直滑动速率为(1.1±0.1)mm/a; 错阿区的水平滑动速率为(10.3±0.4)mm/a; 日阿区的水平滑动速率为(10.8±0.8)mm/a, 垂直滑动速率为(1.1±0.1)mm/a。在仁果乡和错阿乡进行了探槽研究,两处探槽都揭示了多次古地震事件,虽然揭露的断层构造样式有所不同,但总体上都是以走滑为主兼有一定的逆冲分量。综合古地震事件和滑动速率分析表明,甘孜-玉树断裂带东南段晚第四纪尤其是全新世以来活动剧烈。     

焉耆盆地北缘和静逆断裂-褶皱带第四纪变形

焉耆盆地是塔里木盆地东北缘天山山间的重要坳陷区,盆地北缘发育的和静逆断裂-褶皱带是一条现今活动强烈的逆断裂-褶皱带,对其第四纪以来缩短量和隆升量的计算有利于分析该区域的构造活动情况,对缩短速率和隆升速率的估计可以与天山造山带其他区域的活动速率进行横向对比,从而反映出焉耆盆地在天山晚新生代构造变形的作用。在深部资料不足的情况下,对背斜形态完整、构造样式简单的和静逆断裂-褶皱带,利用地表可获得的地层和断层产状,通过恢复褶皱几何形态,计算褶皱的缩短量、隆升量和断层滑动量,得到逆断裂-褶皱带早更新世晚期(1.8Ma)、中更新世(780ka)和晚更新世中期(80ka)以来的缩短量分别为1.79km、0.88km和26m,初步估计的缩短速率分别为0.99mm/a、1.13mm/a和0.33mm/a。显示和静逆断裂-褶皱带自开始形成以来构造活动强度并不一致。与地壳形变观测结果对比,作为南天山东段最主要的坳陷区,焉耆盆地吸收了这一区域(86°～88°E)的大部分地壳缩短,且主要表现为盆地北缘新生逆断裂-褶皱带的强烈变形。     

载体角运动对旋转调制惯导系统误差影响分析

针对典型的双轴转停旋转调制系统,从捷联惯导姿态角误差方程出发,理论分析了载体角运动对旋转调制效果的影响。刻度系数误差导致的直流分量误差可等效为不可调制的常值陀螺漂移,对系统的精度水平有较大影响。安装误差导致的交流分量误差可等效为周期振荡的陀螺仪漂移,对系统精度影响较小。仿真结果有效验证了相关分析结论。     

汶川Ms8.0地震平原区地表破裂的初步调查

2008年5月12日四川省汶川发生MS 8.0级地震,造成龙门山断裂带映秀－北川断裂长达240km和灌县－江油断裂72km的地表破裂。同时在龙门山山前的成都平原内出现了地表弯曲变形、地裂缝、河流跌水以及具有条带状分布的喷砂冒水点和建筑物破坏加剧的现象。为此,对这一地区进行了进一步的调查工作。调查采取以寻访形式为主,结合使用高精度3D扫描仪进行地形测量和探槽开挖。通过调查,发现平原区的隐伏断裂在汶川MS8.0地震中发生了错动,断层破裂面在地表未见有出露,而是在近地表形成弯曲变形。什邡市师古镇和隐丰镇之间存在两条地震灾害异常带,北北东向灾害异常带长约7km; 北北西向灾害异常带长约5km。通过探槽开挖和地形测量得到的汶川MS8.0级地震在平原区形成的垂直位移为20cm。     

结合深度学习的高光谱与多源遥感数据融合分类

高光谱数据具有丰富的光谱特征,但是其空间分辨率相对较低。一些遥感数据具有与高光谱数据互补的优势,例如提供更精细的空间信息的高空间分辨率数据和具有高度信息的激光雷达LiDAR（Light Detection and Ranging ）数据。通过将高光谱数据与多源遥感数据进行融合,可以弥补高光谱数据空间分辨率相对较低,空间特征不够丰富的缺点。近年来,基于深度学习的方法已经在遥感数据分类研究中取得了一定的进展。然而,由于深度网络的特征提取过程是一个自主的过程,往往无法精确的获取最有利于遥感数据分类的特征;同时,深度学习方法具有复杂的网络结构和大量的参数,往往会在分类训练过程中造成参数拟合困难。以上这些因素会导致分类效果不佳。针对这些问题,本文提出了一种将卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）和纹理特征相结合的多源遥感数据特征级融合分类框架。该方法共3个步骤,首先,对高光谱数据或多源遥感数据提取纹理特征;然后,构造CNN,分别将原始高光谱遥感数据、原始多源遥感数据和第一步中获得的纹理特征作为深度网络的输入进行深度特征提取;最后,将分别提取到的深度特征拼接,并利用Softmax分类器进行分类。为了验证本文提出方法的分类效果,本文在休斯顿和塞特福德矿地区公开数据集上进行实验,并将该分类框架与支持向量机分类方法、像素级融合分类方法和特征级融合分类方法进行对比。由此可以分析得出,本文提出的基于深度学习的融合分类方法可以获得较高的分类精度。     

基于网络/基站RTK移动摄影测量数据的垂向精度分析

移动摄影测量技术SfM（Structure from Motion）的发展使活动构造研究中快速获得野外中小区域内高精度DEM数据更便捷,DEM数据精度是目前活动构造与测量领域较关注的问题。本文通过对比非RTK模式无人机摄影测量并结合地面控制点（GCPs）生成的SfM DEM数据与基于RTK移动摄影测量技术获取的RTK-SfM DEM数据差异,重点分析搭载RTK模块的移动摄影测量技术获取的DEM数据在垂向上的精度。数据采集、处理与对比结果表明:在添加地面控制点后的非RTK模式无人机摄影测量生成的DEM数据中,除测量区域边缘照片较少而产生畸变外,大部分地区畸变率较小;基于移动RTK技术摄影测量获取的高程数据畸变率更小,且与非RTK模式无人机摄影结合地面控制点生成的高程数据存在约0.85 m的系统高程误差,减去该误差后,点云对比结果表明二者95%以上的点垂向误差均＜0.05 m;搭载RTK模块的移动摄影测量技术获取的DEM数据在垂向上具有更高的精度,且节省了时间与人工成本。