大震面波应力扰动对2014年四川康定地震的影响

在中强地震发生前的临界状态下,发震断层可能在大震面波应力扰动下出现微震活动增强的现象。利用β统计值方法和匹配滤波技术,对2014年11月22日康定M6.3地震震前大震在其主震及前震所在的鲜水河断裂带的动态触发作用进行了分析讨论。结果显示,未检测到由大震面波触发的微震,表明康定地震震前其主震及前震所在区域在大震面波的应力扰动下,未出现明显的微震触发现象;通过微震检测未发现断层积累应力水平较高、即将发生强震的证据。     

平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用

介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.     

地震破裂模型约束的中国阿里地震三维形变场

利用环境卫星（Environmental Satellite,Envisat）的升、降轨数据在地震破裂模型约束下获取2007年阿里地震的高质量同震地表三维形变场。首先,对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像进行差分干涉处理,得到地震造成的视线向同震地表形变场;然后,以地震破裂模型为约束条件,采用赫尔默特方差分量估计法来解算阿里地震的高质量地表三维同震形变场。结果表明,震中区域最大下沉达约4.7 cm,东西向位移较小,南北向呈挤压趋势。总体上,三维形变的特征表明阿里地震是一个以正倾滑为主兼少量右旋走滑运动的地震事件。     

最小二乘支持向量机在海洋测深异常值探测中的应用

提出了利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造海底趋势面,利用该趋势面对海洋测深异常值进行剔除的方法,并与趋势面滤波进行了分析和比较,用定理证明趋势面滤波只是LS-SVM取特定参数时的解。实测算例表明,通过调整LS-SVM的参数,使其构造的趋势面更合理,从而有效地剔除测深异常值。     

薄煤层透射槽波探测技术及应用

为提高透射槽波探测技术在薄煤层中对断层的解释精度,根据槽波在薄煤层中吸收衰减严重,传播距离近的特点,提出采用槽波最远传播距离来约束CT成像的方法。通过理论推导,研究不同煤层厚度条件下槽波频率的变化情况;以1.5 m煤层为主要研究对象,正演模拟槽波的衰减特性,确定1.5 m煤层中槽波的有效传播距离为300 m。对山东某矿15号煤层的槽波资料,应用该技术CT成像,解释的断层和巷道揭露推断的断层位置基本吻合。结果表明：对1.5 m煤层的槽波资料处理时,以300 m为最大有效传播距离,对实际数据进行能量衰减成像,提高了槽波CT成像质量和解释精度。该方法可为薄煤层槽波探测技术提供借鉴意义。     

基于光学立体和InSAR的Grove山地区DEM建立和分析

本文分别利用光学立体和In SAR技术生成了东南极Grove山地区15 m分辨率的ASTER DEM和20 m分辨率的In SAR DEM。在利用ASTER立体像对生成DEM的过程中引入ICESat测高数据作为高程控制以减少错误匹配,提高DEM垂直精度;而在利用ERS tandem数据生成DEM后,选取ICESat测高数据对In SAR DEM进行倾斜面纠正,以消除基线不精确估计等带来的影响。通过与未作控制的ICESat测高数据进行比较,评价了两种DEM的精度并对误差进行了分析。同时,比较了两种DEM的差异,并分析了造成这些差异的原因,探讨了两种技术生成南极冰盖DEM的优势和不足。最后结合两DEM的优势,融合生成了Grove山地区高精度的DEM。     

基于EMD小波阈值滤波的地磁数据去噪分析

采用小波阈值滤波、经验模态分解滤波和基于经验模态分解的小波阈值滤波3种方法,对磁通门磁力仪观测数据进行去噪,有效去除或抑制郫县地震台地磁数据的地电干扰.     

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.     

潮汐效应对沿海多条带时序InSAR地表形变监测的影响

潮汐效应对沿海大范围、高精度的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术地表形变监测的影响不可忽略. 潮汐效应中的固体潮(Solid Earth Tide, SET)位移和海洋潮汐负荷(Ocean Tide Loading, OTL)位移会在时间和空间域上对沿海大范围InSAR地表形变监测产生分米级的误差, 而且不同条带中地表潮汐形变时空差异性会对多条带InSAR影像拼接产生较大误差. 本文针对沿海地区多条带InSAR形变时序, 重点分析了潮汐效应在不同条带InSAR地表沉降监测中的影响, 并采用多种潮汐位移估计方法对多条带地表潮汐形变进行改正. 结果表明, 研究区域不同条带时序InSAR中地表潮汐形变具有较大的时空差异性, 其造成沿海地区相邻条带时序InSAR地表沉降速率差异能达到1~2 cm·a^-1; 通过固体潮模型、海潮负荷模型或GPS参考站网海潮位移改正, 能够消除不同条带中地表潮汐形变时空差异性对时序InSAR形变结果拼接产生的空间高阶非线性误差, 弥补了传统拼接方法在拟合潮汐位移偏差的不足. 在大气延迟误差改正的基础上, 时序InSAR形变残差的标准差(Standard Deviation, STD)由潮汐改正前的2.3 cm减少至0.75 cm; 本文研究揭示了沿海地表潮汐形变改正对多条带时序InSAR形变结果拼接的重要性, 可大幅提高沿海地区广域时序InSAR地表形变监测的精度.

     

基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路点云提取

针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(C_R)、完整度(C_P)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。