一种卫星反演海温资料的补缺方法

卫星反演海温资料的补缺问题一直受到气象海洋工作者的关注,本文对海温补缺问题提出一种新的构想.首先对所研究的区域分块处理,对每一块子区域海温缺失部分进行Kriging方法插值,并利用历史资料,将海温缺失部分构成一个时间序列,借助于Kalman滤波,得到滤波以后的海温,然后对插值与滤波后的海温进行数据拟合.在拟合过程中引入区域信息量V,在不同象素点参数条件下拟合出最优拟合参βα、β并进行误差估计,实际试验表明子区域选取200×200个象素点,并把整张云图分为144块区域,对海温补缺效果十分明显.本文为海温补缺提供了一种全新的,具有较高精度且实际业务系统可操作的方法.     

空间碎片观测中拖长星像的测光

提出空间碎片观测中对拖长背景恒星的测光算法,介绍了该方法的基本原理.利用迭代法对目标图像进行局部阈值分割提取,得到的二值图像通常包含多个连通域.最后对各连通域块检测判断,计算出目标的星等,达到测光的目的.通过与天文图像和数据处理软件IRAF的测光结果对比,此算法的误差在0.02mag左右,可以达到测光的要求.     

一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果.     

惯性/双星组合导航系统的滤波与仿真

介绍了惯性导航系统和双星导航系统各自的运行方式和优缺点;详细推导了组合导航系统的误差方程和量测方程;介绍了Kalman滤波的整个过程并最后进行了仿真计算.仿真结果显示,惯性导航系统和双星导航系统的组合弥补了各自的不足,具有较好的精度和可靠性.     

三维井间地震侧面波传播特征及其分离研究

井间地震与常规地震相比具有较高的分辨率,同时波场也更加复杂.利用视速度特征的差异很容易地分离井间上下行波场,根据纵横波偏振特征的不同可将纵横波完全分离,但是针对井间地震侧面波的研究并不多.本文构建高速透镜体和断层模型进行波场数值模拟,通过对三维地震波场的传播特征进行分析可知,井间地震接收的波场既有岩性分界面的响应,还会有侧向地质不均匀体产生的干扰,严重影响成像的质量和精度.经偏振旋转后的T分量记录对物性横向变化较为敏感,综合分析X、Y、Z分量和T分量上不同连井剖面的波场传播特征,可对侧向传播的干扰波进行有效识别,利用线性Radon变换可以在一定程度上将侧面波进行压制,为后续井间地震资料处理提供高信噪比的数据.本文通过理论模型进行试算研究,验证了该方法的有效性,并对理论记录取得了较好的分离效果.     

黄山地震台体应变气压效应分析及修正

收集整理黄山地震台体应变和气压观测资料,通过分析发现,气压变化对该台体应变观测数据有明显的干扰,且二者呈正相关关系。根据仪器工作原理,运用别尔采夫滤波、回归方程、相关性分析等建立数学公式,能够对气压效应进行有效改正。     

基于构造导向的叠后处理技术——以渤海湾盆地A油田为例

对地震资料进行叠后解释性处理时,往往只是单纯的数学运算很少受到地质条件的约束。当地下岩层为水平地层时,这种方法会获得较好的效果。但地下岩层具有一定的倾角,这时就可能会发生分辨率降低、信噪比下降或资料失真等现象。针对这个问题,引入构造导向体来约束叠后资料的处理过程。首先根据原始地震资料生成包含倾角和方位角信息的构造导向体;其次在构造导向体的控制下以相似性为判断条件对原始地震资料进行构造导向的中值滤波或扩散滤波;最后通过原始地震资料和相干体等对处理前、后的资料品质进行了综合的分析对比。方向信息的引入使运算沿着构造的走向进行,消除了地层倾斜的影响,最大程度保证资料真实性的同时使资料的品质得到极大地提高,有效指导了A油田井位的设计和实施。     

非局部均值滤波在重力异常数据处理中的应用

根据小子域滤波原理,小子域滤波产生异常边界扭曲主要表现为高频干扰,提出小子域滤波与非局部均值滤波联合的方法以克服小子域滤波存在的异常边界扭曲问题。利用小子域滤波良好的边界增强能力和非局部均值滤波高频细节保护能力,在压制小子域滤波缺陷的同时尽可能保护小子域滤波的边界增强效果。通过模拟计算和莱州湾海域实测重力数据处理表明,本文方法在增强异常边界的同时压制小子域滤波产生的边界扭曲效应,获得了更好的重力异常处理效果。与单一小子域滤波相比,本文方法不需要考虑异常边界形态,具有更强的稳定性和普适性。     

中国省际人口迁移短期预测分析

人口迁移是一个时空路径依赖过程,同时受迁移存量和周边迁移状况影响。当前人口迁移预测大多建立在时间序列模型之上,重点考虑迁移流在时间维度上的联系,忽视了其中的时空关联。该文将特征向量时空滤波方法与普通泊松模型相结合,考虑迁移流中可能存在的时空滞后和同期两种结构,对1985-2015年不同时段的中国省际人口迁移流数据进行建模和估计,并利用拟合程度较优的模型预测2015-2025年省际人口迁移的发展趋势。结果表明:1)特征向量时空滞后和同期滤波泊松模型均能较好地模拟研究时段省际人口迁移过程,自1985年以来我国省际人口迁移流不仅受迁出地和迁入地经济、社会等因素影响,也与过去迁移存量及周边迁移流密切相关;2)区域人口规模和GDP对迁移流的“推—拉”作用符合预期,地区人口规模较高和经济发展水平较低会促进人口外迁,反之则有利于吸引外来人口;3)与特征向量时空滞后滤波泊松模型相比,时空同期模型更便于捕捉省际人口迁移过程中的时空路径依赖特性,意味着当前人口迁移流的发展更易受到同时期周边迁移流的影响,表现出明显的羊群效应;4)预计2015-2025年我国省际迁移总量持续增加,呈现更集聚的空间模式,高迁入与高迁出区域在空间上相连,形成一条南北贯通的“高密度迁移地带”。将特征向量时空滤波模型拓展到人口迁移这一空间相互作用领域,可为当前构建更加完善的要素市场化配置体制机制等提供科学参考。     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。