鄂尔多斯盆地西部侏罗系煤储层特征及有利区预测

在系统采集样品的基础上,通过对煤样的煤质、煤岩显微组分、煤相、煤岩显微裂隙分析及孔隙度和压汞孔隙结构测试,研究了鄂尔多斯盆地西部的煤层气储层物性特征,并采用多层次模糊数学评价方法,预测了煤层气资源分布的有利区。结果表明,该区侏罗系煤储层具有较强的生气潜力和储气能力,孔隙系统具双峰分布特点,以微孔-小孔和大孔为主,其中二道岭-汝箕沟地区具备\     

北京燕家台碎裂岩体的成因机理及其工程地质意义

岩石薄片鉴定和微观特征研究表明:碎裂岩体的组成以伊利石黏土为主,具有泥质结构,薄层状构造,页理发育; 区域构造特征分析说明区域构造作用对于碎裂岩体的形成具有控制作用,沿河城断裂经过挤压、引张、再挤压的反复加载-卸载过程及紫荆关沿河城断裂、房山八宝山断裂的扭动作用,形成了区内裂隙网络化,使岩体碎裂化; 岩体的正常卸荷作用和缓倾角结构面的卸荷回弹,使岩体碎裂化加剧。     

辽宁北票地区江沟山岩体锆石U-Pb年代学和地球化学

辽宁北票地区江沟山岩体主要岩性为二长花岗岩,属高钾钙碱性岩系.SiO2含量高（71.4%~73.78%）,富碱并相对富Na2O（Na2O/K2O平均为1.17）,Mg#较低（平均为0.18）.岩石的铝饱和指数（A/CNK）较高（1.09~1.24）,为过铝质岩石.标准矿物中普遍出现刚玉分子（1.36~3.01）,应属S型花岗岩特点.稀土总量较低（平均为96.99×10-6）,轻、重稀土分馏明显（（La/Yb）N=6.27~32.88）,有中等程度的负铕异常（0.77~0.87）.在微量元素蜘蛛网图上,强烈富集大离子亲石元素（如Rb、Ba）,高场强元素（如Ti）强烈亏损.在R1-R2图解中,江沟山岩体投影在同碰撞环境.该岩体锆石U-Pb年龄加权平均分别为239±2 Ma和233±4 Ma,表明该岩体为三叠纪侵位.前人研究发现,本区西部有中三叠世（229.2~237.5 Ma）侵入的S型花岗岩体,认为是西伯利亚板块与华北板块碰撞的产物.本文结论与之完全一致,从而为两大板块边缘大陆岩石圈演化提供了新的依据.     

利用互信息改进遥感影像朴素贝叶斯网络分类器

针对朴素贝叶斯网络简单条件独立性假设的不足,将它的一种改进形式——选择型朴素贝叶斯网络和两种扩展形式(树增强型朴素贝叶斯网络、贝叶斯增强型朴素贝叶斯网络)用于多光谱遥感影像的分类中。在分析波段间互信息的基础上,分别构造了上述3种分类器,并和朴素贝叶斯网络分类器的性能进行了比较。     

卡尔曼滤波相位解缠及其与其他方法的对比分析

一般相位解缠算法通常在相位解缠前首先需要借助滤波算法进行噪声消除,随后才能相位解缠,以保证解缠的质量和顺利实施。卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现相位解缠与噪声消除一并处理,简化了数据处理过程。利用真实干涉SAR数据进行实验,采用卡尔曼滤波相位解缠算法进行处理,并与其他几种较常用相位解缠算法的结果从目视和定量两方面进行比较和分析。验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的有效性和可行性,可以获得较为可靠的解缠结果。     

格网DEM地形模拟的形态保真度研究

分析了现有格网DEM地形模拟的失真现象,研究DEM地形模拟失真的根源。提出了DEM地形形态保真度的概念,探讨了建设高保真DEM必须解决的问题。     

特征嵌入式数字高程模型研究

针对常规格网DEM地形模拟的失真问题,借鉴面向对象技术,提出了“矢量化模拟,栅格化组织”方法,构建了融合地形场特征与对象特征为一体的特征嵌入式数字高程模型——F-DEM(features preserved-DEM)。     

一种基于NPA的加权“1 V m”SVM高光谱影像分类算法

根据支持向量机(SVM)的计算理论,结合高光谱影像的数据特点,利用最近点算法(NPA)求两类最优超平面,为每类设立一个合理的权指标,提出了基于NPA的加权“1 V m”SVM算法来实现高光谱遥感影像多分类,降低了计算的复杂度和计算量,提高了SVM高光谱遥感影像分类的可操作性和分类效率。     

船只衰落尾迹的小波多尺度广义分形特征分析

船只衰落尾迹遥感图像是弱反差纹理图像,检测强尾迹的方法不具有适用性.基于区域特征统计比较的思想,构建了一种会聚衰落尾迹异常的小波多尺度广义分形特征提取方法.该方法由小波多尺度分解、细节图像融合、多尺度基本特征计算、多尺度分形特征计算和广义分形特征计算等5步骤组成.仿真实验表明,该特征能完整表达尾迹并体现强弱差别,是一种有效的船只衰落尾迹检测技术,具有广泛的应用前景.     

基于整体最小二乘法的线性回归建模和解法

对基于自变量和因变量误差的回归问题进行了进一步研究,证明了两种方法的实质并未解决同时考虑自变量和因变量的误差问题,其解算结果和不考虑自变量误差的解算结果完全相同。给出了能同时顾及自变量和因变量误差的新的回归模型,并推导了具体的解算方法。算例结果和基于矩阵分解的整体最小二乘法解算方法的结果相同,说明了本文方法的正确性。