基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

贝加尔裂谷系及邻区断裂现今活动变化及成因(英文)

已有的地质和地球物理方法无法对年、月、旬等现今时间尺度上的断层活动变化进行有效预测。运用基于地震活动定量指数运算程序的地理信息技术可以解决这个问题。这种方法被应用于贝加尔裂谷系(BRS)及邻区的研究当中。研究发现,断层活动变化发生在以几年为周期的时间尺度上,这无法用区域应力场的变化进行合理解释。沿着穿越贝加尔裂谷系的剖面编制了活动断层图以及地震活动定量指数曲线。提出的这种方法可以根据地震活动定量指数对活动断层进行仔细的分类,从而为解决地震中期预报相关问题开辟了重要途径。这种方法还被用来研究断层现今活动的时空变化和形成机制。研究发现,在实时尺度上断层活动具有高频发生的特征,这种现象可能是由于脆性岩石圈板内和块体内部运动产生的慢变形波的干扰导致的。利用变形波的通过速度可以对活动断层进行分组,各组具有不同的地质和地球物理特征参数,同时还可以对变形波波前的方向以及某一区域内主要断层在实时间隔内(地质上的瞬间)的活动情况进行预测。     

几种地基GPS区域电离层TEC建模方法的比较及其一致性研究

利用GPS实测资料实现了中国区域电离层电子含量建模,比较和评估了多项式模型、三角级数模型和低阶球函数模型的监测精度及存在的问题.研究表明,在平静电离层的条件下,多项式模型和低阶球函数模型拟合的精度较好,但前者存在明显的边际效应;三角级数模型在用于大区域拟合时精度较差;高纬度地区模型拟合的精度要优于低纬度地区.根据这些模型参数设置的特点以及电离层本身的变化分布规律,分析了这些差异存在的原因.     

南堡凹陷周边古生界油气藏形成条件及成藏模式

为深入分析南堡凹陷周边地区碳酸盐岩油气成藏机理,笔者通过对区内碳酸盐岩的薄片鉴定、化学分析、烃源岩分析、物性分析、铸体压汞等实验测试和分析.结果表明,区内碳酸盐岩不具备生油能力,其油源为南堡凹陷古近系生油岩,且古近系生油岩生油母质较好、成熟度高、厚度大;碳酸盐岩基质孔隙度差,晶间孔欠发育,早期裂缝基本被充填完全,晚期构造裂缝为油气运移和聚集的主要空间;岩溶发育垂向分带不明显,溶蚀孔洞孤立且连通性差;区内主要发育有4类盖层,且储盖组合良好,发育有不整合油藏和构造块状油藏两种油气藏类型.     

孔雀河斜坡东南部中上奥陶统物源研究新认识

通过对塔里木盆地孔雀河斜坡东南部地区中晚奥陶系砂岩中重矿物分析研究,表明库鲁克塔格露头样品稳定重矿物为锆石-电气石-石榴石-磁铁矿-赤褐铁矿组合,孔雀1井样品稳定重矿物为锆石-石榴石-电气石-白钛石组合,二者有些差异,但分析结果反映了同样的母岩性质.研究区内沉积岩母岩主要来自于酸性、中基性岩浆岩和部分变质岩,为混源产物.结合对地震剖面的分析,认为研究区物源来自南(阿尔金造山带)和北(库鲁克塔格隆起)两部.根据稳定重矿物ZTR指数判断,南、北两个方向而来的沉积物在孔雀1井附近交汇,并沿各自路线运移、沉积.     

PS伪卫星的组合定位技术及其误差分析

介绍了GPS伪卫星组合定位的观测模型,详细论述了GPS伪卫星组合定位中存在的误差源,并对各误差源的消除方法进行了分析.     

GPS伪卫星的组合定位技术及其误差分析

介绍了GPS伪卫星组合定位的观测模型,详细论述了GPS伪卫星组合定位中存在的误差源,并对各误差源的消除方法进行了分析。     

基于ASTER遥感影像的亚热带植被覆盖度信息提取

根据植被指数估算植被覆盖度的原理,以混合像元线性分解模型两个重要参数为基础,建立基于归一化植被指数(NDVI)进行估算植被覆盖度模型是研究区域植被覆盖度的一种重要方法.本文以广州市花都区为实验区,利用ASTER高光谱影像对此方法进行验证性分析,实验结果表明:用该方法提取ASTER影像的植被覆盖度具有较好的可行性.     

K-L变换与NDBI指数法提取ASTER影像城市用地信息的比较

运用K-L变换和NDBI(Normalized Difference Barren Index)指数法,对试验区--沧州市及其周边地区的ASTER遥感影像进行处理,然后分别对两种方法处理后的图像采用最小距离法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比,结果表明:NDBI指数法对城市用地信息提取的效果较好.     

GPS／DR组合导航自适应Kalman滤波算法

针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.