山前带砾石区激发技术优化

复杂山前带是油气勘探的重要领域,具有良好的成藏条件,但由于其复杂的地表、近地表及复杂地下构造,造成该地区地震资料信噪比低,成像精度差。基于山前带砾石区的激发特点,笔者认为在山前激发点选取过程中可借助Google Earth平台进行点位设计,在激发点选取时应采取避高就低、避砾就岩、避陡就缓的原则;小排列层析反演技术能较好地结合小折射和微测井优点,适用于山前表层调查;井深设计时应尽量选择在速度较高、激发能量较强、激发频率高的介质中激发。 ZD地区的采集资料显示,采用山前砾石区激发方式能较好地改善地震资料品质。     

基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC）方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图（Region Adjacency Graph,RAG）方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用OrbView3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。