基于波形重定技术的杭州湾平均海面高模型建立

利用AVISO提供的SARAL卫星杭州湾周年的WAVEFORM数据,通过对卫星波形分析,提出了一种新的波形重定方法,该方法在顾及波形物理机制基础上,根据各波形的特征进行重定。对重定前后的波形数据进行粗差剔除、共线平均,分析了重定后数据质量。通过交叉点平差,结合验潮站数据建立杭州湾平均海面高模型,所建模型与验潮站平均海面高差值的平均值为0.006m,标准差为0.038m。结果表明,利用本文提出的方法能显著提高卫星测高数据的精度与质量。     

一种基于数据质量分析的改进TurboEdit方法

针对TurboEdit方法中Geometry-Free(GF)组合拟合窗口、Melbourne-Wübbena(MW)组合中误差求取窗口过大造成小周跳探测不敏感的问题,通过对观测数据进行质量分析自适应设置GF组合和MW组合窗口,重新构造周跳检测量进行周跳探测,并利用搜索法解决修复失败历元的周跳修复问题。利用GPS和BDS实测双频数据对改进方法进行验证,实验结果表明本方法能准确探测到1周的小周跳,经搜索后周跳修复成功率提高至100%。     

水深测量中的质量控制与数据检查软件的开发

水深测量是测量中常见的工作,涉及到测深、定位、姿态等数据的融合处理,为了得到高质量的数据,需要采用合适的数据采集软件,并针对测量数据进行有效的数据检查和质量控制。提出了一个"好"的数据采集软件所应具备的基本特征、如何进行质量控制等问题,提出了水深测量软件必须具备的关键功能、水深数据中空间参考系、位置精度、时间精度、数据完整性等质量因子的检查和质量控制方法,同时以HYPACK软件为例,针对其数据格式提出了采用高级语言编程,开发出了数据检查和质量控制程序,并与传统的方法进行比较。研究结果表明,开发有针对性的水深数据检查和质量控制软件不仅能显著提高工作效率,进行科学的精度评价,也能解决和修复测量数据中的参数错误等问题。     

S-101与S-57分类编码对比分析(三):复杂结构

地理要素的分类编码是人类认知地理信息世界的成果,也是人类对地理信息世界再认知的入口和关键。在海洋地理信息领域,S-101数据标准即将替代现行S-57 ENC标准,分类编码方案也将会相应改变。从复杂要素、复杂属性两方面内容,对新旧两套分类编码进行对比分析,为涉海人员消化吸收新标准提供一定的参考。     

中国南部及邻区能源资源成矿区带数据集

能源矿产是国家安全和经济发展的战略资源,加强我国及周边地区油气和煤等能源资源的研究和开发利用意义重大。依据板块构造和大陆动力学以及油气与煤成藏地质学理论,以深部构造控制盆—山发育、盆—山耦合和热动力系统控制成矿的研究工作思路,应用70个油气田、471个煤田的基础地质资料,从沉积盆地发育的区域地质特征、成矿地质条件和成矿单元诸多方面,在地理信息系统（GIS）平台上提示了该区板块构造格局与能源资源的时空分布规律。中国南部及邻区能源资源可划分为3个成矿域,每个成矿域又可进一步划分为成矿省、含矿区（盆地）、矿田聚集区带、矿田（油气田）五个级别的成矿区域。数据集由构造带（断裂带和造山带）类型和时代、盆地类型和时代、能源矿产资源类型和丰度、成矿区带等元数据组成。该数据集是在区域大地构造研究的基础上,结合沉积盆地能源矿产（石油、天然气、煤）资源评价资料,综合分析成矿区带特征,利用地理信息系统（GIS）建立的一套完整的数据库,不仅是对中国南部及邻区区域地质认识和沉积盆地能源资源勘查工作成果的集成,而且为国家科学地引导地质找矿工作部署提供理论基础。     

基于GF-2影像西藏桑耶地区岩性-构造遥感解译

西藏桑耶地区位于青藏高原中南部,区内切割强烈,地势陡峻,属于高山峡谷区。为提高区域地质调查野外工作效率,在调查中率先开展了遥感解译研究。在充分收集已有资料的基础上,通过对GF-2卫星数据进行预处理和影像增强,结合野外验证建立了各地质要素的遥感解译标志,实现了区内不同地层岩性、侵入岩、断裂和褶皱等地质要素的提取,最终编制了研究区1:5万遥感地质解译图,为区域地质调查提供了数据支撑。结果表明: 各地质要素在GF-2数据上均有良好反映,完全满足1:5万尺度的遥感地质解译和编图的需要,充分显示出该卫星数据在区域地质调查等工作中具有良好的应用前景。     

瑞典实物地质资料管理与服务现状

本文通过开展瑞典实物地质资料管理与服务跟踪研究,分析了瑞典实物地质资料管理与信息服务现状,掌握了瑞典在实物地质资料管理服务方面的政策法规、馆藏机构,以及资料汇聚、资料保管、资料数字化和信息服务现状;分析了瑞典岩芯高光谱红外成像2级数据产品服务的典型模式和可借鉴的经验,提出了对推进我国实物地质资料管理与信息服务的启示。     

大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。     

基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究

随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF-2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。     

基于断层滑动数据古应力反演的影响因素及其误差分析

古构造应力场是构造动力学研究中的一个重要内容,且断层滑动数据古应力反演已经成为古构造应力场恢复研究中比较常用的重要方法之一。近年来,断层滑动数据古应力反演方法研究和应用取得了一系列重要进展,但有关反演结果的解释仍存歧义,反演结果的影响因素及其误差范围等并未得到深入研究与定量分析。本文总结指出,影响断层滑动数据古应力反演结果的主要因素包括变形体制、剪切破裂面类型、断层面的形态以及地质体内薄弱面的存在等。在此基础上,分别对新生断层和先存薄弱面滑动数据的古应力反演综合误差进行了定量分析。研究指出,在可以大致厘定变形体制或误差在允许范围内的前提下,将断层滑动数据反演结果解释为应力状态是合理可行的。各种因素导致的反演误差定量分析表明,同一期构造应力场形成的破裂面滑动数据的古应力方位反演误差最大不超过35°。换言之,在没有证据表明存在不同期次的应力作用情况下,主应力方位变化小于35° 的应力状态,可以划归同一期应力场。