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111.
虽然地球化学和地质学的研究确信峨眉山大火成岩省的形成与二叠纪地幔柱活动有关,但从二叠纪至今,峨眉山大火成岩省所在的华南板块至少向北漂移了3000 km,以致大火成岩省与地幔柱的空间位置不再对应.本研究使用川滇地区75个宽频固定台记录的远震事件计算P、S波接收函数,并利用参考地球模型把单个接收函数从时间域变换到深度域,最后从叠加道上读取地壳厚度和岩石圈厚度.结果表明,Moho面深度从云南南部的33 km向北逐渐增厚,在青藏高原东部可达约66km,滇中地区地壳厚度变化剧烈,在攀枝花附近明显增厚.在金沙江—红河断裂西侧的印支块体下方,岩石圈厚度仅为70~80km,但在滇中地区从约70 km变化约到120 km,最薄处发生于攀枝花附近,仅约为70 km.另外,滇中地区部分台站的S波接收函数显示Moho面的Sp转换相一致性较差,而P波接收函数则表明在Moho面附近存在一个正极性的转换界面.综合已有的研究结果,我们推测Moho面附近这一正极性界面是地幔柱岩浆底侵的结果. 相似文献
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电成像测井是储层测井评价的一种有效技术手段.但由于电成像测井仪器极板的尺寸与井径不能完全匹配,极板对井周的覆盖率无法达到100%,导致测得的图像存在空白条带,影响地质信息的精确解释.为提高测井资料解释精度,有必要对这些空白条带进行填充.传统的测井电成像空白条带填充方法由于只能获取图像的浅层特征,能较好地修复结构简单的砂泥岩图像,但对砂砾岩、碳酸盐岩等结构复杂的成像图则修复效果不佳.深度学习方法具有强大感知能力,能够捕获图像的深层特征,因此本文采用深度生成网络对测井电成像图像空白条带进行填充.首先,为使深度生成网络提取对空白填充更为重要的特征,将注意力机制引入网络,其中通道注意力机制通过对不同通道的特征加权生成通道注意力权重向量,以增加重要特征的权重,而空间注意力机制利用特征图的内部空间关系生成空间注意力权重向量精确定位重要信息的位置,实现对重点信息的关注.其次,改变常规卷积神经网络中卷积的方式,通过引入变形卷积以提高网络对复杂图像几何变换的建模能力,更好地拟合图像的轮廓细节信息.在砂砾岩地层测井电成像图像的填充实验中表明,引入注意力机制后,所填充空白条带区域与整体图像的上下文内容更为一... 相似文献
113.
九龙江口秋茄红树林恢复对底质磷的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以光滩为对照,分别在白礁选取5、6、8a生秋茄(Kandelia candel)人工林以及天然秋茄林为样地,在草埔头选取20a生和44a生秋茄人工林为样地,比较分析了福建九龙江口秋茄红树林恢复对底质总磷和有效磷的影响.结果表明:白礁和草埔头秋茄人工红树林的总磷和有效磷含量随红树林恢复时间的增加而增高.白礁天然秋茄林和草埔头秋茄人工林的总磷随底质深度增加而减少,有效磷在中下层含量较高.潮位对草埔头总磷有显著影响,由外滩到内滩,其总磷含量逐渐增加.九龙江口秋茄红树林早期恢复阶段的底质总磷和有效磷缺乏,5a生秋茄人工林底质总磷和有效磷分别为0.68g/kg和2.99mg/kg. 相似文献
114.
人工神经网络方法估算海洋上混合层深度的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
上混合层深度是海洋上层热力结构特征的重要参数.结合南海南部海区一连续温盐深观测站的实测资料和NCEP再分析风场资料,以海洋表层温度和风应力为输入,以温度差值判断方法计算所得上混合层深度为输出,采用BP神经网络和广义回归神经网络2种方法进行训练,建立了南海南部海区的上混合层深度人工神经网络计算模型.实验显示,两种模型仿真结果与温度差值方法计算结果均方根误差分别为3.58m、3.09m,线性相关分别达0.87、0.91,绝对误差分别为2.80m、2.37m,相对误差分别为9.40%、7.40%.这一结果表明,人工神经网络方法精度较高,是一种切实可行的上混合层深度估算方法. 相似文献
115.
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117.
118.
119.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
120.
影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。 相似文献