南海北部第三系研究新进展

本文综述了“八五”期间在南海北部油气勘探进程中，应用生物地层学和层序地层学方法取得的有关区内第三纪地层和沉积等方面研究的一些新认识。     

煤炭资源勘查误差理论研究

对煤炭资源勘查资源量与客观物质量之间差值的误差理论探讨,提出误差由真值误差、系统误差和离差3个基本部分组成,其中真值误差是不可消除的观测误差、系统误差是控制网度所决定的准确度标准、而离差是由地质构造及矿床形态的多解性产生的资源量波动。在此基础上,构筑了一个关于误差的数学模型,最后应用误差理论对现行勘查工作中常见的错误进行分析,并就如何避免错误及减少误差提出了见解。     

对提高导航型GPS定位精度之工作方法的探讨

论文主要介绍了导航型GPS坐标转换参数的计算方法和测量误差的改正方法。该方法的要点是通过实测多个公共点来计算坐标转换参数,以此获得较好的转换精度;并进一步对观测结果加以误差改正,从而提高其定位精度。     

基于BP神经网络的地图数字化误差纠正

由于在数字化采集过程中不可避免地会引入系统误差和异常误差,因此消除和削弱这些误差的影响是提高空间数据质量的关键。然而由于图纸变形不均匀,扫描误差又极其复杂,用常规的多项式拟合技术只能消除部分有规律的系统误差,很难完全消除它们对地图数字化坐标的影响。BP神经网络是一个高度非线性映射系统,能以任意精度逼近。结合地图数字化坐标改正的特点,本文给出了基于BP神经网络地图数字化坐标误差纠正的方法,并通过实例验证了该方法的有效性。     

基于小波变换与滤波的DEM简化方法

针对现有3维地形模型简化方法中的不足,提出了一种基于小波变换与滤波的规则格网简化方法。同时还在大量实验的基础上,给出了一般情况下需要的变换层数,分析了滤波门限与简化效果之间的关系。这里的研究不仅为3维地形的多分辨率合理建模与精度评估提供了理论和方法,而且也为今后开展类似研究及进行建模质量控制提供了科学的依据。     

黔北遵义团溪铝土矿勘探网密度探讨

以黔北遵义团溪铝土矿后槽矿区一矿块为例,用50m×50m工程间距进行施工成果与100m×50m和100m×100m工程间距施工成果,对其矿体厚度、矿体形态、主要化学成分含量及储量变化进行分析对比,以探寻此类矿床应如何选择工程间距,才能更合理准确地对矿体进行圈定控制,以满足矿山开采设计的要求。通过资料分析对比认为,对黔北喀斯特型沉积铝土矿进行勘查而言,以≤50m×50m工程间距控制矿体并求取储量,效果较为理想。     

坐标相似变换模型的探讨

常用的坐标转换模型,讨论了大地高的不确定性对应用Bursa模型进行坐标转换的影响。结合工程应用的实际情况,选择平面坐标转换模型对北京地方坐标与西安80坐标进行转换,转换精度满足实际需求。     

GPS网络RTK的质量控制

随着科技的发展与工程应用的深入,传统RTK技术的不足也逐渐体现出来。网络RTK的出现克服了它的局限性。本文简要介绍了网络RTK的概念、工作原理、误差来源与平差、质量控制方法。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

高灵敏度机载L波段微波辐射计探测海表盐度

海水盐度是研究大洋环流和全球气候变化的重要参数,L波段(1400-1427MHz)微波辐射计是进行海水盐度遥感的最有效工具.在该频段内,微波辐射亮度温度对海水盐度变化的灵敏度为0.5K/psu,而用于海洋研究的盐度分辨率为0.1-0.2psu,要求微波辐射计的灵敏度优于0.1K.高灵敏度机载L波段微波辐射计,应用数字增益波动自动补偿和温度补偿技术,保证了系统的稳定性,并采用高效的滤波技术有效地抑制了全球定位信号(GPS)对接收机的干扰,灵敏度达到0.08K.进行了多次航空和海上对比遥感试验,获得了分辨率优于0.2psu、误差精度0.42psu的测量结果.