基于双频磁共振的未知拉莫尔频率地下水探测方法

在利用地面磁共振方法进行地下水探测时,要求发射频率与拉莫尔（Larmor）频率相同.由于地磁场的不均匀性和噪声干扰,实际测量时无法获得准确的Larmor频率,导致发生偏共振现象.如果假设磁共振或频率偏量未知时,反演得到的含水量和弛豫时间（T₂^*）将存在较大误差.为了解决未知Larmor频率情况下的准确探测问题,本文在频率环测量方案的基础上提出了双频磁共振探测方法,即只需知道Larmor频率的范围区间,通过区间外的两个频率进行偏共振激发,利用频率差值的一半作为频率偏量计算核函数,即可消除未知Larmor频率的影响.通过仿真实验,证明了在电阻率大于100 Ωm时,双频磁共振和偏共振的核函数偏差较小.对于双层含水层模型,双频磁共振和偏共振的信号偏差小于3 nV,因此得到双频磁共振信号可以用偏共振核函数进行反演.通过对假设磁共振、假设偏共振和双频磁共振反演结果的对比,可以得到在未知频率偏量和设定频率偏量改变时,双频磁共振均能得到准确的反演结果.但是,当环境噪声增加和电阻率降低时,反演结果的准确度降低.最后,通过长春市烧锅镇采集数据的反演结果与已知钻探资料进行对比,验证了双频磁共振探测方法的有效性和准确性.

     

基于Matlab的断裂带温泉水地球化学特征及地震活动性研究

基于Matlab开发出地下流体分析软件,对比分析了甘肃西秦岭北缘的武山、街子和清水温泉水化学组分特征;初步分析了温泉水水质类型、补给来源、水-岩平衡状态以及循环深度,并讨论了温泉水深循环对地震活动性的影响.研究表明温泉水均为大气降水成因,其水化特征受围岩的控制作用;清水温泉水的成熟度没有武山和街子温泉水高.地下水循环深度较浅的武山温泉和街子温泉水化类型属于Na-HCO3·SO4·Cl,所处断裂的地震活动频繁;地下水循环深度较深的清水温泉水化类型属于Na-SO4·Cl,所处断裂的地震活动性弱.     

Dark energy model in anisotropic Bianchi type-III space-time with variable EoS parameter

A new dark energy model in anisotropic Bianchi type-III space-time with variable equation of state (EoS) parameter has been investigated in the present paper. To get the deterministic model, we consider that the expansion θ in the model is proportional to the eigen value s² ₂\sigma^{2}_{~2} of the shear tensor s^j _i\sigma^{j}_{~i}. The EoS parameter ω is found to be time dependent and its existing range for this model is in good agreement with the recent observations of SNe Ia data (Knop et al. in Astrophys. J. 598:102, 2003) and SNe Ia data with CMBR anisotropy and galaxy clustering statistics (Tegmark et al. in Astrophys. J. 606:702, 2004). It has been suggested that the dark energy that explains the observed accelerating expansion of the universe may arise due to the contribution to the vacuum energy of the EoS in a time dependent background. Some physical aspects of dark energy model are also discussed.     

泰国水稻种植面积月变化的遥感监测

介绍了光学和微波遥感影像相结合进行泰国水稻种植面积监测方法。泰国雨季雨量充足 ,气温适合 ,同一时间耕地上水稻的物候多样 ,每月水稻种植面积都发生变化。利用旱季的TM影像 ,获得耕地信息。同时利用TM影像覆盖的雷达区域进行非耕地去除 ,进行非监督分类 ,提取反映水稻种植不同生长期的雷达影像后向反射系数特征 ,建立各种类型的分类模型 ,采用监督分类的方法对全景雷达数据进行水稻种植情况调查 ,并分别予以识别和统计 ,反映研究区水稻月种植情况。分类结果通过类别检验和面积量算检验进行精度评价和分析。     

短波红外CO2反演过程约束研究及初步反演结果

短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

结合MRF与ν-SVM的SAR海冰图像分类

结合支持向量机SVM和马尔可夫随机场MRF在图像分类领域的优点,提出MRF-ν-SVC分类系统。与以往针对像素的分类不同,本系统在区域水平实现分类。首先通过双阈值准则判别区域间边缘的强弱,然后针对模糊边缘区域将基于MRF的空间语境模型改进为边缘语境模型,修正SVM原始问题中的偏差因子,从而优化最优分类超平面。实验表明,本文算法可有效提高分类精度,增强对斑点噪声的抑制能力,更好地分类特征相似的区域。     

融合空间和时序遥感信息的深度学习水稻提取

为了得到更加精细的水稻提取结果,提出一种结合高分辨率和多时序遥感影像的深度学习水稻提取方法.构建全卷积网络(FCN)对BJ-2高分辨率遥感影像进行分类,并利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林(RF)分类器对Sentinel-2多时序遥感影像进行分类,再通过面向对象的分割和投票对3种方法的分类结果进行融合,得到最终提...     

浅析地理国情基础数据采集中的问题

地理国情普查是把握本国国情、国力的一项重大调查.国情基础数据作为地理国情普查的根本,提供了认识和把握国情,评估和增强国力的重要信息.本文主要介绍了地理国情普查内业采集基础数据建库流程,总结了采集过程中应遵循的规则,提出了作业中遇到的情况和处理办法.     

基于球面QTM的大范围有源淹没算法研究

面对海平面上升后沿海区域大范围淹没模拟的应用需求,提出了一种基于球面QTM的大范围有源淹没算法,首先构建了研究区域的QTM三角格网集,并利用海陆分离的思想确定了初始淹没单元;然后基于QTM的12邻近搜索设计了面向多目标三角格网的淹没范围扩张方法,将初始淹没单元递归扩张得到最终的淹没范围;最后应用Visual C#语言及Microsoft DirectX三维图形接口设计开发了相应的试验原型系统,并利用天地图高分辨率影像和SRTM地形数据对试验区域进行了海平面上升后的大范围淹没模拟试验。结果表明,该算法具有较好的实用性,可以有效地对海平面上升后的大区域范围进行动态地淹没模拟,对辅助防灾减灾具有一定意义。