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三维地震波走时计算技术是三维地震反演、层析成像、偏移成像等诸多地震数据处理技术中非常重要的正演计算工具.为了获得精度高且兼顾效率的三维走时计算方法:首先,在常规双线性插值公式推导过程中,充分利用平面波双线性假设的结论,获得了二元极小值超越方程的解析解,进而推导出了准确的局部走时计算公式,同时构造性地证明了该计算公式满足地震波的传播规律和Eikonal方程;其次,引入迎风差分的基本思想,提出迎风双线性插值的局部走时计算策略,该计算策略能简化算法、提高效率且保证无条件稳定性;然后,将上述计算公式和迎风双线性插值策略与常规快速推进法中的窄带技术结合,获得了一种新的基于快速推进迎风双线性插值法的三维地震波走时计算方法;最后,通过精度和效率分析检验了新算法的精度、效率和正确性,并通过计算实例验证了算法在面对复杂介质时的稳定性和有效性. 相似文献
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双线性混合模型是近年来非线性光谱解混的研究重点之一,其克服了线性混合模型无法描述地物多重散射作用的缺陷,能够更精确地还原真实的地物光谱混合过程。然而,限于模型的复杂性,目前在缺乏准确的端元先验知识的条件下进行双线性光谱解混仍是一项具有挑战性的任务。差分进化算法(DE)是一种具有良好全局搜索能力的群智能优化算法,其优化求解过程无需进行复杂的数学推导,为双线性光谱解混问题提供了一种有效的解决途径。为此,本文以FAN双线性混合模型为例,提出了一种双种群机制的差分进化算法(记为DEFAN),实现非监督双线性光谱解混。DE-FAN算法通过建立端元与丰度两个种群的交替进化机制寻找最优解,同时在迭代中引入自适应重构策略增强种群多样性,降低算法陷入局部最优解的风险,最终实现端元与丰度的同时估计。通过模拟图像及真实图像的解混实验进行算法检验,证明DE-FAN算法较之传统非线性解混算法具有更高的解混精度及解混效率。 相似文献
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综述了当前多次波问题的研究进展,指出了对多次波问题,有两种主要的处理思路:(1)因为后续偏移成像的需要,把多次波看成相干噪声,根据多次波特性设计衰减方法将其消除掉,将其称之为多次波衰减方法.多次波衰减方法大体上可以分为两类:基于信号分析的滤波方法和基于波动方程的预测相减法.预测相减法不需要或较少需要有关地下的先验或后验信息,能适应复杂地下构造.本文对预测相减法中的波场延拓法、反馈迭代法、逆散射级数法和恒定内插法等三种主要方法,进行了较详细的对比分析和介绍.(2)将多次波看成有效信号,对其成像,将其称之为多次波成像方法.这种方法提取了多次波中包含的地下界面信息,可改善地震资料的成像质量. 相似文献
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利用GNSS速度场求解应变率的方法存在多元化特征,可以区分为数学方法和物理方法。本文选取求解应变率的三种数学方法:最小二乘配置法、多尺度球面小波法、 Gussian加权内插法,对1999—2019年青藏高原东南缘(97°E~106°E, 21°N~30°N)GNSS速度场以及均匀GNSS速度场进行解算,探讨以上三种方法在该区域的适用性特征。通过分析由两组不同数据分布密度获得的主应变率(最大/最小)、最大剪切应变率、面应变率结果,发现利用多尺度球面小波法获得的应变参数在青藏高原东南缘区域有更高的空间分辨率表现。在数据分布密度高时可以详细反映小区域内空间变形特征,有助于详细确定断裂变形特征。本研究结果仅代表在青藏高原东南缘研究区域结果,对于其他区域计算方法的选取仍需考虑其构造变形背景、测点分布密度等条件。 相似文献
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基于GIS的社会统计数据空间化处理方法 总被引:6,自引:1,他引:6
社会统计数据的空间化是当前地理科学和社会科学共同研究的热点问题之一,根据社会统计数据的特点可以将其分为和值(extensive)变量型统计数据和均值(intensive)变量型统计数据两种类型.分析了这两类社会统计数据在区域拆分与合并时的特点,并尝试将网格单元面积权重内插(GCAWI)法引入社会统计数据的空间化的工作中,提出了确定网格单元大小的原则和采用图像平滑技术改进空问化结果的方法.以徐州市人均GDP数据(均值变量型统计数据)空间化为研究实例,采用网格单元面积权重内插法实现了徐州市人均GDP数据的空间化,而且运用图像平滑技术得到了比较满意的结果. 相似文献