利用浅海的声传播损失反演海面风速

声信号在浅海环境传播时,经过海面风浪的不断散射,传播损失会相应改变。本文通过分析声传播损失计算海面波高,利用风浪充分成长时波高与风速的关系,对海面风速进行反演,并针对声速剖面在有无跃层两种情况下反演过程的异同进行讨论。利用模拟仿真与2013年黄海声传播实验数据对其进行了验证,结果表明此方法是有效的。     

数字滤波技术在潮汐观测中的应用研究

潮汐是重要的海洋物理要素。瞬时变化的海面高度信息除了包含潮汐信息外,还包括波浪等高频干扰信息,因此需要对干扰信息进行滤除。如何从获取到的海面瞬时高度变化中提取出潮汐信息就成为一个关键问题。海洋学中通常是通过低通滤波来获取低频的潮汐信息。通过分析常用的3种低通数字滤波的方法,即滑动平均法、快速傅里叶变换法和小波变换法,对3种低通滤波方法应用于潮汐数据处理的效果进行了比较分析,得出滑动平均法在潮汐信息提取中具有较高应用价值的结论。     

新型多立柱式Spar平台涡激运动特性研究

通过数值模拟和模型试验方法对一新型的Spar平台——多立柱式Spar平台的涡激运动特性进行研究。平台硬舱为四根圆柱方形阵列布置加方形中心井的形式,各柱间会产生复杂的相互干扰,不同于常规的单立柱Spar平台或半潜式平台,因此对其开展相应的涡激运动研究具有重要意义。研究主要关注的是不同来流角、不同流速下平台的涡激运动特性。通过涡激运动时的横荡运动、水平面内运动轨迹、首摇运动和水动力系数及绕流流场的分析,可得:在折合速度约为6~8范围内,平台横荡运动存在明显的“锁定”现象(0°来流角无侧板时“锁定”范围约为Ur=7~10)。在0°来流角下较高流速时,减涡侧板对涡激运动有明显的抑制效果。平台的运动轨迹近似与平台硬舱截面的对角线平行(0°来流角除外),这不同于常规的单立柱Spar平台。此外,试验中还观察到较明显的首摇运动。涡激运动时各柱间绕流存在复杂的相互干扰,而在柱后形成共同的涡结构。     

ARM和FPGA在水声浮标数据采集存储中的应用

介绍了ARM(advanced RISC machines,英国电子公司)和FPGA(可编程逻辑阵列)在水声浮标(文中简称新型浮标)数据采集存储中的应用。利用FPGA丰富的硬件资源实现新型浮标系统多通道同步采样,并在ARM模块中移植Windows FAT32文件系统,嵌入USB底层驱动,实现采集数据的高速存储。描述了系统设计与实现,并对该数据采集存储系统进行了通道隔离度、动态范围、系统自噪声和功耗等指标测试。实验结果表明,该系统通道隔离度90d B(参考1V);动态范围≥110d B(参考1V);系统自噪声≤40d B(参考1 n V);系统总功耗为4.2 W。     

基于Landsat TM影像不同地表温度反演算法的比较

地表温度是反映地表环境的一个重要参数,精确获取地表温度的方法对研究城市热岛效应、进行生态环境监测评价是必不可少的。利用遥感手段进行地表温度的反演是一种较新颖的方法,相对成熟的反演算法主要有单通道算法、辐射传输方程法及单窗算法。本文以山东省威海市Landsat TM数据为例,分别利用辐射传输方程法和单窗算法进行地表温度反演,通过遥感目视解译的方法提取研究区各类典型地物对应的地表温度,进行统计分析,结果表明,两者反演得到的地表温度具有一致的变化趋势,其中单窗算法中不同典型地物的地表温度整体标准差较小,如建设用地为0.530,起伏波动小,算法精度略优于辐射传输方程法。     

基于单阶段神经网络的房屋屋顶检测方法

针对现有方法利用无人机影像对房屋目标进行检测的过程中存在错检、漏检率高等问题,构建了单阶段卷积神经网络来实施无人机影像房屋检测,并在德国宇航中心开源数据集(Deutsches Zentrum für Luft-und Raum fahrt,DLR)3KVehicle的基础上,采用多种数字图像增强手段对原始图像进行数据增强处理,提高训练后模型的泛化能力.在测试数据集上对训练后的网络进行测试,采用精度均值(Average Precision,AP)和每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)指标进行评价.并将检测结果与经典的目标检测模型单激发多盒探测器(Single Shot Multi-Box Detector,SSD)以及YOLOv3的检测结果进行对比.结果表明,所构建的卷积神经网络对于无人机影像中的房屋目标尤其是小目标有着较高的检测精度,检测精度可以达到91.3％AP,相比SSD和YOLOv3在精度方面提高了11.5％和8.3％.同时网络的检测速度可以达到每秒传输帧数21m·s-1,能够快速精确地检测出无人机影像中的房屋目标.     

大别造山带白垩纪花岗岩对太古宙基底的再造: 来自U-Pb年代学、Sr-Nd-Hf同位素的证据

本文对大别造山带大崎山花岗岩进行了系统的野外调查、岩石学、地球化学、锆石U- Pb- Hf和Sr- Nd同位素研究。锆石U- Pb定年结果显示大崎山花岗岩形成于早白垩世,年龄为124~120 Ma。样品具有较高的SiO2(69. 3%~75. 2%)、Al2O3(13. 4%~15. 3%)和全碱(7. 94%~8. 71%)含量,较低的MgO(0. 23%~0. 84%)、TiO2(0. 16%~0. 49%)与TFeO(1. 05%~2. 66%)含量,A/CNK=1. 01~1. 03,显示弱过铝质特征。岩石富集大离子亲石元素(如Rb、K、Pb)、轻稀土元素以及Th、U等,亏损高场强元素(如Nb、Ta、Ti)、重稀土元素以及Sr和Ba,具有明显Eu负异常(δEu=0. 34~0. 52),属于高钾钙碱性的I型花岗岩,这些地球化学特征表明大崎山花岗岩经历了以斜长石、钾长石和磷灰石为主的分离结晶作用。白垩纪锆石εHf(t)值为〖CD*2/3〗32. 9~〖CD*2/3〗15. 2,对应tDM2为3258~2140 Ma,全岩εNd(t)为〖CD*2/3〗22. 5~〖CD*2/3〗15. 8,对应tDM2=2754~2209 Ma,指示岩浆源区主要为古老地壳物质。样品中含有大量的~2. 65 Ga继承锆石,锆石εHf(t)为〖CD*2/3〗7. 3~3. 6,显示与贾庙地区2. 65~2. 63 Ga片麻状花岗岩有良好的亲缘性。大崎山花岗岩可能源自北大别变质带太古宙基底的再造,其源区还存在年轻地壳物质的参与,可能形成于古太平洋板块的俯冲板片在130 Ma后快速后撤的伸展背景。     

渭河盆地西安凹陷地热田热储特征及开发方式

热源、热储层(砂体厚度、孔隙度、渗透率)、地温场等是影响地热资源评价的重要因素。本文以渭河盆地西安凹陷-西安市延长石油西化小区为例,在收集前人资料的基础上,应用地层测温、测井、岩芯分析等资料,分析了研究区地温场特征、热储层特征及地热资源量,运用多种参数对热储层有利区进行了综合评定。研究结果表明延长石油西化小区属地热异常区,地温梯度为3.5℃/100 m;研究区张家坡组、蓝田灞河组砂泥岩互层发育,砂厚分布在40～140 m之间,平均孔隙度分布在15.68%～30.3%之间,蓝田灞河组砂层厚度、地层热量、含水量和总热量均高于三门组和张家坡组地层,地热开发条件最好;综合考虑砂体厚度、地层含水量、地温梯度、地温、热储层物性因素,认为西安凹陷延长石油西化小区地热开发应选择蓝田灞河组为主要目的层段,最优的地热开发方式应采用采灌平衡法进行地热开采,综合考虑研究区更宜选择中深层地埋管井下换热方式进行地热资源开发。     

利用InSAR技术获取高寒高海拔地区高精度DEM

本文以Sentinel-1A SLC数据为原始影像,利用InSAR技术获取新疆西天山中部高寒高海拔地区小区域DEM,将获得的DEM与常用的SRTM v4 DEM和GDEMDEM进行对比分析。结果表明：利用InSAR技术处理Sentlnel-1A SLC数据可以获得分辨率为15 m的高精度DEM,该DEM数据精度优于SRTM v4 DEM和GDEMDEM,能更好地描绘地表地形细节,可作为输入数据获取地面高精度形变信息,为工程建设和地质灾害评价提供重要的基础数据。此外,该方法对DEM数据的更新也具有重大意义。     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。